科学者たちは、実験室で細胞からゲームの対戦相手を作成しました。
オーストラリア主導の研究者チームは、800,000 の生きた人間とマウスの脳細胞を皿に入れ、それらを電極に接続し、古典的なゲームである Pong のシミュレーションを行いました。 科学者たちは、ミニマインドがすぐにゲームを学習し、練習すればするほど改善するのを観察しました。 彼らは、細胞応答を元のゲームによく似たゲームの視覚的描写に変換することで、追跡することができました.
彼らは自分たちのシステムを DishBrain と呼んでおり、皿の中のニューロンが知能の基本的な兆候を学習して表示できることを証明していると述べています。 チームは、合成生物学的知能 (SBI) と呼ばれる新しいセットアップについて詳しく説明しています。 水曜日にNeuron誌に発表された研究.
最終的には、SBI は長期にわたるロック解除に役立つ可能性があると著者は述べています。 脳力学の謎 特定の神経学的状態のより良い治療につながります。 「DishBrain は、脳がどのように機能するかをテストし、てんかんや認知症などの衰弱状態に関する洞察を得るためのより簡単なアプローチを提供します」と、バイオテクノロジーの新興企業である Cortical Labs の最高経営責任者である Hon Weng Chong は述べています。
SBI はまた、科学者が新薬や治療法の実行可能性を研究する際によく行う動物実験の代替手段を提供することもできます。
「私たちは現在、原則として、薬物や遺伝子変異体の効果をテストするための究極のバイオミメティック ‘サンドボックス’ を持っています。このサンドボックスは、あなたの脳と私の脳に見られるのとまったく同じコンピューティング (神経) 要素で構成されています」と共同で付け加えます。著者は、ユニバーシティ カレッジ ロンドンの理論神経科学者であるカール フリストン教授です。
人工知能対生物知能
研究チームは、生物的知性、別名生きている脳細胞が、AI に関してコンピューターとはかなり異なる動作をすることを発見しました。
Cortical Labs の最高科学責任者であり、この研究の共著者である Brett Kagan は、次のように述べています。 「それは通常、シリコン コンピューティングなどの情報技術に関する現在の理解に基づいています。しかし、実際には、脳がどのように機能するかはよくわかっていません。」
興味深いことに、DishBrain は自然に Pong をプレイすることを学習しました。これは、環境をより予測可能にし、ランダム性を低くする方法で環境に作用するという明らかな傾向からです。 つまり、このシステムは、AI よりも実際の生きた脳のように動作します。
たとえば、DishBrain が Pong で「ボール」を返すことに成功した場合、システムは次にボールがどこに移動するかをより正確に予測できるようになりました。 DishBrain が失敗した場合、ポイントを失い、コンピューターがランダムな開始位置からボールを解放することで新しいポイントが開始されます。 DishBrain はフィードバック ループを使用しているため、再生するほど徐々に良くなるようです。
「この種の自己組織化を教えることはできないため、これは驚くべきことです。なぜなら、ペットとは異なり、これらの小さな脳には報酬と罰の感覚がないからです」とフリストンは付け加えます。
現在、オーストラリアのバイオテクノロジーの新興企業である Cortical Labs は、新世代の生物学的コンピューター チップに取り組んでおり、SBI の一般化された形式を作成しています。チームはその研究で次のように書いています。生物学的システムの利点。」
「私たちの脳には、生存のために何億年にもわたって調整されてきたという進化上の利点があることがわかっています」と、共著者であるモナッシュ大学の Adeel Razi 氏は説明します。 「今、私たちは、この信じられないほど強力で安価な生物学的知性をどこで利用できるかを把握しているようです.」
研究者は、他の単純なゲームでもこのシステムを試しました。
「Google Chrome ブラウザーがクラッシュすると、障害物を飛び越えることができる恐竜が表示されます (Project Bolan)」と Kagan 氏は言います。 「私たちはそれを行い、いくつかの素晴らしい暫定結果を見てきましたが、カスタム目的のために新しい環境を構築するためにまだやるべきことが残っています.」
次に、チームは DishBrain に楽しい時間を提供する計画を立てています。
「私たちは、エタノールを使って用量反応曲線を作成しようとしています。基本的には、彼らを『酔わせ』て、人々が飲酒するときと同じように、ゲームのプレイがより悪いかどうかを確認します」と Kagan 氏は言います。
酔っ払った DishBrain の研究結果を楽しみにしていますが、これらの酔っ払ったニューロンを自動運転車のコードから遠ざけるようにしましょう。