Клетки мозга человека в лаборатории учатся играть в видеоигры быстрее, чем ИИ

Клетки человеческого мозга в чашке Петри или искусственный интеллект, что из двух обучается быстрее? В беспрецедентном эксперименте исследователи сравнили обучаемость искусственного интеллекта с ... клетками мозга, помещенными в нечто вроде электронной чашки Петри. Удивительно, но когда они "попросили" эти две сущности научиться играть в известную видеоигру Понг, они с удивлением обнаружили, что именно клетки мозга, подключенные к электронному устройству, научились играть в эту игру быстрее всего, а не ИИ — как можно было бы ожидать.

Машинное обучение — это направление искусственного интеллекта, которое процветает в последние годы, причем демонстрации и реальные приложения становятся все более впечатляющими, чем предыдущие. В результате для обычного человека продвинутый ИИ сегодня обладает способностями к обучению, намного превосходящими простые примитивные клетки мозга, поддерживаемые в лабораторных условиях... Но новый эксперимент показывает, что на самом деле это не так...

Исследователи теперь называют свои творения "мозгом киборга", и причины этого кажутся очевидными. Конечно, это не первый случай, когда исследователи изучают органоиды (примитивные мини-организмы, созданные в лаборатории) человеческого мозга, но, по словам Бретта Кагана, ведущего автора исследования и главного научного сотрудника Cortical Labs, это первый случай, когда мини-мозг оказался способен выполнять конкретной цели.

Каждый из мини-мозгов, созданных Каганом и его командой, содержит от 800 000 до 1 миллиона живых клеток мозга. Проще говоря, это примерно размер мозга таракана. Некоторые мозги состояли из клеток мыши, взятых из эмбрионов, а другие — из клеток человеческого мозга, полученных из стволовых клеток.

Для того чтобы органоиды могли взаимодействовать с виртуальной средой, конечно же, требовалось электронное устройство. Для этого исследователи вырастили клетки на массивах микроэлектродов, которые могут как стимулировать клетки, так и считывать их активность. Получившаяся система была названа "DishBrain".

Чтобы смоделировать упрощенную версию (без соперника) игры Понг (видеоигра в настольный теннис), ученые придумали простую идею: срабатывание электродов слева или справа от массива сообщает мини-мозгу, находится ли мяч слева или справа от него, а частота сигналов указывает на близость.

Определенные паттерны активности между нейронами интерпретируются как перемещение ракетки влево или вправо. Компьютер реагирует на это действие, и обратная связь через электроды позволяет мини-мозгу научиться управлять ракеткой. "Когда они подключены к игре, они верят, что сами являются ракеткой", — резюмирует один из исследователей.

Быстрое, но ограниченное обучение по сравнению с ИИ

Хотя человеческий мини-мозг, как было показано, учится игре в понг быстрее, чем ИИ, в долгосрочной перспективе он все еще гораздо более ограничен. Таким образом, продвинутый ИИ всегда оказывается намного лучше в играх, чем DishBrain. Но скорость обучения органоидов остается очень впечатляющей: в то время как ИИ, испытанные в эксперименте, требовали 5000 циклов, чтобы освоить игру, мини-мозгам потребовалось всего 10-15 итераций. Это соответствовало примерно 5 минутам обучения.

Мозг, созданный из человеческих клеток, гораздо лучше играет в понг, чем мозг, созданный из клеток мыши. Но поскольку источник клеток разный, команда пока не может быть уверена, что это связано исключительно с их человеческой природой. В будущем было бы интересно сыграть эти два типа мини-мозгов друг против друга, или человеческие органоиды против ИИ (по крайней мере, на ранних стадиях обучения, пока он не стал непобедимым...).

Однако этот успех был достигнут не только мини-мозгами, но и исследователями. Действительно, как отмечают другие исследователи, прокомментировавшие это исследование, авторам блестяще удалось заставить нейронную сеть осмыслить цифровые данные и одновременно действовать в этой среде. Поэтому замыкание контура "действие-восприятие" является не только исключительным техническим достижением, но и приближает нас к созданию настоящих синтетических мозгов. Другими словами, "мозг киборга".

Подход Кагана и его коллег к обучению основан на теории функционирования мозга, называемой "принципом свободной энергии", разработанной Карлом Фристоном из Университетского колледжа Лондона. Основная идея заключается в том, что даже нейроны в чашке Петри пытаются создать внутреннюю модель своего внешнего мира. Другими словами, они пытаются предсказать, что произойдет на основе получаемых ими данных, и не любят, когда их удивляют.

Именно поэтому клетки "играют в игру". Когда они играют, их действия становятся более предсказуемыми. Если они не играют, то получают случайные аверсивные сигналы. Что действительно удивительно в этой системе, так это разумное поведение, которое возникает неконтролируемым образом.

Долгосрочной целью Cortical Labs является разработка мозга киборга, который, по словам Кагана, может быть более интеллектуальным, чем компьютерные системы. Есть и более непосредственное применение. Например, изучение того, как нейроны обучаются так быстро и эффективно, может помочь улучшить машинное обучение, сократив большое количество необходимой энергии и время, необходимое для обучения. По мнению исследователей, следующее поколение искусственного интеллекта должно стремиться к функциональной и термодинамической эффективности биологического мозга. Настоящая работа является значительным и, возможно, даже историческим шагом в этом направлении.

Еще одним потенциальным применением этих органоидов является скрининг лекарственных препаратов. По словам Кагана, введение экспериментальных препаратов в мини-мозг во время игры может дать большее представление о влиянии этих препаратов на человеческий мозг, чем изучение нейронов по отдельности.