Клетки человеческого мозга научились играть в Doom: выглядит жутко

Когда в 1993 году id Software выпустила Doom, никто и подумать не мог, что однажды в этот шутер будут играть не пальцы геймера, а живые клетки человеческого мозга. Но именно это и произошло. Австралийский стартап Cortical Labs создал биопроцессор, в котором настоящие нейроны выращены на микрочипе и научились проходить уровни культовой игры.

Биологический компьютер играет в Doom не идеально, но на очень хорошем уровне. Источник изображения: popsci.com

Что такое биологический компьютер

Cortical Labs — компания из Мельбурна, которая уже несколько лет работает над так называемыми нейрочипами. Идея звучит просто: вместо кремниевых транзисторов использовать живые нейроны, выращенные из стволовых клеток человека. На практике все, конечно, сложнее.

Нейроны помещают на матрицу из микроэлектродов (MEA) — специальную подложку, которая одновременно считывает электрическую активность клеток и может стимулировать их. По сути, чип «общается» с нейронами на их языке — через электрические импульсы. Получается гибрид живой и цифровой систем, который в компании назвали DishBrain.

На чипе размещено около 800 000 живых нейронов. Для сравнения, в мозге обычной мухи-дрозофилы их примерно 100 000. То есть по числу нервных клеток DishBrain уже сложнее, чем мозг насекомого, но, конечно, неизмеримо проще человеческого мозга с его 86 миллиардами нейронов. Тем не менее даже этого хватило, чтобы система начала обучаться.

Клетки мозга в инкубаторе, способные играть в Doom. Источник изображения: bing.com

Как живые нейроны научились играть в Doom

Еще в 2022 году команда Cortical Labs продемонстрировала, что DishBrain способен играть в Pong — простейшую аркаду с отбиванием мячика. Нейроны получали информацию о положении мяча через электрические сигналы и «отвечали» импульсами, управляя ракеткой. Система обучалась по принципу предсказуемости: когда нейроны действовали правильно, среда становилась упорядоченной, а когда ошибались — хаотичной. Клетки «предпочитали» порядок и постепенно улучшали результат.

Но Pong — это два измерения и одна ракетка. Doom — совсем другая история. Трехмерное пространство, враги, стены, повороты, стрельба. И все-таки исследователи пошли дальше. Нейрочип подключили к упрощенной версии Doom, где нужно было перемещаться по уровню и собирать ресурсы. Информация с экрана игры преобразовывалась в паттерны электрической стимуляции, а ответная активность нейронов интерпретировалась как команды: вперед, назад, влево, вправо, стрелять.

Оказывается, нейроны адаптировались к задаче примерно за несколько минут — значительно быстрее, чем многие алгоритмы искусственного интеллекта обучаются аналогичным задачам. Это не означает, что биопроцессор «понимает» игру так, как человек. Но он реагирует, корректирует поведение и демонстрирует базовую форму обучения. А это уже впечатляет.

Клетки мозга управляли упрощенной версией Doom

Зачем нужен биологический процессор

Казалось бы, зачем выращивать нейроны на чипе, если кремниевые процессоры становятся мощнее с каждым годом? Дело в том, что у биологических нейронов есть одно принципиальное преимущество — энергоэффективность.

Человеческий мозг потребляет около 20 ватт энергии — примерно как тусклая лампочка. При этом он выполняет задачи, которые требуют от суперкомпьютеров мегаватт электричества. Современные ИИ-модели вроде GPT-4 потребляют при обучении колоссальные ресурсы: один запрос к ChatGPT расходует в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос в Google. Центры обработки данных по всему миру уже сейчас потребляют больше электричества, чем целые страны.

Обучение ChatGPT требует колоссальных ресурсов

Проще говоря, кремниевый ИИ «дорого стоит» планете. А вот биологические нейроны обрабатывают информацию почти бесплатно — с точки зрения энергии. Cortical Labs считает, что нейрочипы однажды смогут стать основой для систем искусственного интеллекта нового типа, которые будут обучаться быстрее, тратить меньше энергии и, возможно, решать задачи, которые пока не под силу обычным компьютерам.

Но есть нюанс. Живые нейроны требуют питательной среды, определенной температуры и постоянного ухода. Пока что DishBrain — это лабораторная установка, а не портативный гаджет. Однако компания уже привлекла более 10 миллионов долларов инвестиций и активно работает над масштабированием технологии.

Как работает квантовый компьютер и для чего он нужен: самое простое объяснение

Что чувствует компьютер на основе нейронов

Когда речь заходит о живых клетках мозга в лабораторных условиях, неизбежно возникает вопрос: а не чувствуют ли эти нейроны чего-нибудь? Не страдают ли они, когда «проигрывают» в Doom?

Ученые из Cortical Labs подчеркивают, что 800 000 нейронов на чипе — это не мозг и даже не его подобие. У них нет структуры, нет сознания, нет способности к переживаниям. Это скорее биологический аналог нейросети, а не мыслящее существо. Но чем сложнее становятся такие системы, тем острее будет этот вопрос.

Что касается регуляторной стороны, компания работает в рамках существующего биоэтического законодательства. Нейроны получают из коммерчески доступных линий стволовых клеток — тех же, что используются в тысячах медицинских исследований по всему миру. Впрочем, по мере развития технологии потребуются новые правила. Если биочипы станут достаточно сложными, нам придется заново определить границу между инструментом и организмом.

Что ждет биокомпьютеры в будущем

Cortical Labs — не единственная компания на этом поле. Швейцарский проект FinalSpark тоже работает над биопроцессорами, а крупные университеты в Европе и США исследуют органоиды мозга — миниатюрные трtхмерные структуры из нейронов, которые могут стать следующим шагом в развитии таких систем.

В ближайшие годы Cortical Labs планирует увеличить количество нейронов на чипе и усложнить задачи, которые система сможет решать. Речь идtт не только об играх — потенциальные применения включают управление роботами, анализ медицинских данных и моделирование биологических процессов. Все это задачи, где адаптивность и энергоэффективность биологических нейронов могут оказаться решающим преимуществом.

Чтобы оставаться в курсе свежих научных достижений, подпишитесь на наш Дзен-канал. Нас уже более 100 тысяч человек!

Главное, что показал эксперимент с Doom — живые нейроны на чипе способны обучаться в реальном времени и взаимодействовать со сложными цифровыми средами. Это уже не просто любопытный опыт, а фундамент для целой новой парадигмы в вычислительной технике. Будущее, в котором компьютеры буквально думают, перестает быть научной фантастикой — и становится инженерной задачей.