Lėkštėje esantys neuronai išmoksta žaisti tenisą – kas toliau?

„Kompiuterinio žaidimo ląstelinė versija meta iššūkį prielaidoms apie intelektą.

 

    Šimtai tūkstančių žmogaus neuronų, augančių indelyje, padengtame elektrodais, buvo išmokyti žaisti klasikinio kompiuterinio žaidimo Pong versiją.

 

    Tai darydamos ląstelės prisijungia prie augančio teniso žaidėjų panteono, įskaitant kiaules, išmokytas manipuliuoti vairasvirtėmis snukučiais2, ir beždžiones, kurios valdo žaidimą protu. („Google“ dirbtinio intelekto (AI) algoritmai „DeepMind“ įvaldė „Pong“ prieš daugelį metų3 ir perėjo prie sudėtingesnių kompiuterinių žaidimų, tokių, kaip „StarCraft II4“.)

 

    Žaidėjų ląstelės reaguoja ne į vaizdinius signalus ekrane, o į elektrinius signalus iš lėkštelėje esančių elektrodų. Šie elektrodai stimuliuoja ląsteles ir registruoja neuronų aktyvumo pokyčius. Tada mokslininkai stimuliacijos signalus ir ląstelių atsakus pavertė vaizdiniu žaidimo vaizdavimu. 

 

Rezultatai šiandien paskelbti Neuron.

 

    Intelektas inde

 

    Šis darbas yra principo įrodymas, kad lėkštelėje esantys neuronai gali išmokti ir parodyti pagrindinius intelekto požymius, sako pagrindinis autorius Brettas Kaganas, Kortical Labs Melburne, Australijoje, vyriausiasis mokslo darbuotojas. 

 

„Dabartiniuose vadovėliuose apie neuronus daugiausia galvojama apie jų poveikį žmonių ar gyvūnų biologijai“, – sako jis. "Jie nėra laikomi informacijos procesoriumi, bet neuronas yra ši nuostabi sistema, kuri gali apdoroti informaciją realiuoju laiku su labai mažu energijos suvartojimu."

 

    Nors bendrovė savo sistemą vadina DishBrain, neuronai yra toli nuo tikrųjų smegenų, sako Kaganas, ir nerodo jokių sąmonės požymių. Taip pat karštai diskutuojama dėl intelekto apibrėžimo; Kaganas tai apibrėžia, kaip gebėjimą lyginti informaciją ir pritaikyti ją prisitaikančiam elgesiui tam tikroje aplinkoje.

 

    „Cortical Labs“ dseka idėjas, atėjusias iš neuroinžinieriaus Steve'o Potterio, dabar dirbančio Džordžijos technologijos institute Atlantoje, ir jo kolegų laboratorijos. 2008 m. komanda pranešė, kad iš žiurkių išauginti neuronai gali mokytis ir elgtis kryptingai5,6.

 

    „Cortical Labs“ darbas suteikia daug sudėtingesnių technologijų ir analizės įrankių, sako Poteris. Jo originalūs indai turėjo dešimtis elektrodų; kiekvienas DishBrain turi tūkstančius. Poterio grupė tyrė tik graužikų ląsteles, tačiau DishBrain komanda taip pat išbandė neuronus, gautus iš žmogaus ląstelių.

 

    Tyrėjai naudojo savo sistemą, kad išmokytų neuronus reaguoti į elektrinį signalą, kuris pakeičia kamuoliuką Pong. Žaidime žaidėjas slysta vertikaliu irklu ekrane aukštyn ir žemyn, kad perimtų atšokusį kamuolį. Eksperimento metu neuronai valdė irklą.

 

    Autoriai atvaizdavo rutulio maršrutą, stimuliuodami neuronus palei rutulio kelią irklo atžvilgiu. Kito tinklo regiono neuronų atsakai buvo naudojami, norint perkelti irklą aukštyn arba žemyn.

 

    Norėdami išmokyti neuronus smūgiuoti į kamuolį, Kaganas sako, kad jis ir jo komanda panaudojo teoriją, kad neuronai linkę kartoti veiklą, kuri sukuria nuspėjamą aplinką. 

 

Kai neuronai reagavo taip, kad smūgiavo į kamuolį, jie buvo stimuliuojami toje vietoje ir tokiu dažniu, kuris kiekvieną kartą buvo toks pat. 

 

Jei jie praleido kamuolį, tinklas buvo stimuliuojamas elektrodais atsitiktinėse vietose ir skirtingais dažniais. Laikui bėgant neuronai išmoko pataikyti į kamuolį, kad gautų nuspėjamą atsaką, o ne atsitiktinį.

 

    Ne tik žaidimas

 

    Šis darbas yra svarbus žingsnis kuriant tyrimus, kurie galėtų būti naudojami, pavyzdžiui, norint patikrinti galimą naujo vaisto poveikį neuronų funkcijai, sako neurologas Takuya Isomura iš RIKEN smegenų mokslo centro Saitamoje, Japonijoje. Tačiau jis priduria, kad dar neaišku, ar neuronai elgėsi taip, kaip elgėsi, kad sukurtų nuspėjamą aplinką, ar reaguodavo į kokį nors kitą gautų signalų aspektą. „Manau, kad kitas svarbus žingsnis yra išsamus paaiškinimas, kokie stimulai iš tikrųjų gali tai pakeisti“, - sako jis.

 

    „Cortical Labs“ taip pat siekia panaudoti neuronus, kad sukurtų „biologinius apdorojimo įrenginius“, skirtus naudoti kompiuteriuose. 

 

„DishBrain“ sukurti metodai yra pakankamai kiekybiniai, kad juos būtų galima naudoti, norint palyginti skirtingų gyvūnų arba ląstelių iš kelių smegenų regionų mokymosi skirtumus, sako Poteris.

 

    Tuo tarpu jis sako, kad sprendimas įkūnyti „DishBrain“ veiklą, kaip žaidimą „Pong“ buvo puikus sprendimas. „Žmonės, besidomintys dirbtiniu intelektu, labai domisi viskuo, kas gali žaisti tenisą“, – sako Poteris. „Tai buvo puikus sprendimas“ [1]

1. Nature 610, 433 (2022)