Ученые нашли способ интегрировать клетки мозга живого человека в вычислительные системы и, возможно, потенциально устареют буквы “А” в ИИ.
В исследовательской статье, официально опубликованной сегодня в журнале “Nature Electronics”, описана работа ученых из Университета Индианы в Блумингтоне, объясняющая новую систему, получившую название "Brainoware", которая, по их словам, использует органоиды человеческого мозга для выполнения сложных задач ИИ. Эти органоиды — искусственно выращенные массы клеток или тканей, напоминающие орган, — в настоящее время монтируются на многоэлектродной матрице высокой плотности и сегодня довольно примитивны. Однако исследователи надеются, что их использование проложит путь к биокомпьютерам, которые смогут выполнять те же задачи, что и компьютеры, но с минимальным потреблением энергии.
"Человеческий мозг обычно расходует около 20 Вт, в то время как современное оборудование ИИ потребляет около 8 миллионов Вт для управления сравнительной ИНС (искусственной нейронной сетью)", - утверждается в исследовательском документе. “Brainoware может предоставить дополнительную информацию для вычислений ИИ, потому что органоиды мозга могут обеспечить BNN (биологические нейронные сети) сложностью, связностью, нейропластичностью и нейрогенезом, а также низким энергопотреблением и быстрым обучением”.
"Человеческий мозг потребляет гораздо меньше энергии и обучается намного быстрее, поэтому некоторые исследователи рассматривают биокомпьютеры как путь вперед", - написал Майкл Ле Пейдж в Twitter в марте, но отметил, что доведение этой области до предела может вызвать острые вопросы.
Le Page цитирует кембриджского нейробиолога Мэдлин Ланкастер, которая сказала: “Мы, безусловно, хотим избежать того, что это выводит их за пределы этических ограничений, и научное и этическое сообщество собирается вместе, чтобы определить, где будет этот предел ”.
Brainoware отправляет и получает информацию от органоида мозга посредством “адаптивных вычислений резервуара”. Этот метод позволяет обучаться без учителя на основе обучающих данных, которые все еще могут формировать функциональную связность органоида. Практический потенциал системы был продемонстрирован в таких задачах, как распознавание речи, где после обучения она с возрастающей точностью различала голоса отдельных говорящих.
Например, органоиды были обучены распознавать голос одного человека в наборе из 240 аудиоклипов, в которых восемь человек произносили гласные звуки японского языка. После обучения органоиды могли выполнять задачу с точностью более 70%.
Однако науке еще далеко до создания живых роботов. Органоиды могли только идентифицировать говорящего, но не понимать речь, а это означает, что технологии предстоит пройти очень долгий и извилистый путь, прежде чем они найдут практическое применение в медицине или инженерии.
Титуан Парколле из Кембриджского университета сказал журналу New Scientist, что потенциал биокомпьютинга огромен, но признал, что “современные модели глубокого обучения на самом деле намного лучше любого мозга справляются с конкретными и целенаправленными задачами".
Исследователи также предупредили, что их “нынешние органоиды по-прежнему страдают высокой гетерогенностью, низкой производительностью, некрозом / гипоксией и различной жизнеспособностью”, что делает их нежизнеспособными прямо сейчас для чего-либо, кроме исследовательских целей.
Параллельно с разработкой Brainoware искусственный интеллект творчески применяется в таких областях, как здравоохранение, благодаря инновациям, которые помогают восстановить подвижность парализованных конечностей, и моделям искусственного интеллекта, способным читать мысли. Все вместе эти достижения подчеркивают универсальный и преобразующий характер технологий искусственного интеллекта.
" 
