Клітини людського мозку, вирощені на чіпі, продемонстрували здатність грати в класичну відеогру Doom, що є значним кроком вперед у розвитку біологічних обчислень. Хоча продуктивність поступається людським гравцям, цей експеримент ілюструє потенціал живих нейронних систем вирішувати складні завдання в реальному часі — можливість, яка може прокласти шлях до додатків, таких як управління роботизованими кінцівками.
Від Pong до шутерів від першої особи: стрімкий прогрес у біо-обчисленнях
Цей прорив базується на ранніх дослідженнях компанії Cortical Labs (Австралія), яка в 2021 році навчила чіпи, що працюють на нейронах, грати в Pong. Поточний експеримент використовував нещодавно розроблений інтерфейс Python, що спростило програмування цих «біологічних комп’ютерів». Незалежний розробник Шон Коул успішно навчив чіпи грати в Doom всього за тиждень, що демонструє доступність цієї технології.
За словами Бретта Кагана з Cortical Labs, швидкість цього розвитку вражає: «На відміну від роботи над Pong, яка зайняла роки, ця демонстрація була виконана за лічені дні людиною з невеликим досвідом у біології». Ця доступність у поєднанні зі здатністю чіпів навчатися швидше, ніж традиційні кремнієві системи, робить прогрес таким захоплюючим.
Як це працює? Біологічний процесор
Чіпи складаються з більш ніж 800 000 живих клітин мозку, вирощених на масивах мікроелектродів, що забезпечує передачу та прийом електричних сигналів. Ці нейрони обробляють інформацію способом, відмінним від кремнієвих комп’ютерів, хоча дослідники підкреслюють, що порівняння з людським мозком вводить в оману. Біологічний компонент полягає не у відтворенні людського інтелекту, а у використанні унікального матеріалу для обробки інформації.
Обмеження та майбутнє біологічних обчислень
Поточний чіп, що грає в Doom, використовує менше нейронів, ніж версія для Pong, але при цьому показує кращі результати, ніж випадкове введення. Проте продуктивність все ще далека від рівня досвідчених гравців. Ключове питання залишається відкритим: як ці нейрони «розуміють», що від них потрібно без сенсорних даних, як-от зір?
Незважаючи на ці невідомі, експерти вважають, що це досягнення є важливим кроком до практичного застосування. Йосікацу Хаясі з Університету Редінга припускає, що управління роботизованими руками за допомогою біологічних комп’ютерів стало набагато ближчим. У цьому контексті * Doom * є складною симуляцією прийняття рішень у реальному часі – навички, необхідної для управління протезом або іншою передовою робототехнікою.
«Що справді цікаво, то це не те, що біологічна система може грати в Doom, а те, що вона справляється зі складністю, невизначеністю та прийняттям рішень у реальному часі», — каже Ендрю Адамацький з Університету Західної Англії.
Здатність біологічних систем справлятися з такими завданнями наближає нас до майбутнього гібридних обчислень, де живі нейронні мережі зможуть вирішувати проблеми, з якими не справляється кремній. Це дослідження підкреслює зміну нашому погляді на обчислення: перехід від традиційних цифрових архітектур до вивчення потенціалу біологічних матеріалів як потужних, обчислювальних пристроїв, що адаптуються.
