Az idegsejtek tanulnak a káoszból
A Cortical Labs agychipes kísérlete egy újfajta, energiahatékony informatikai megoldás irányába mutat. Bizonyos jelek arra utalnak, hogy az élő sejtek valós idejű, céltudatos tanulásra képesek, amit hosszú távon akár új gyógyszerkutatási módszereknél is ki lehetne használni. Esetünkben ez azt jelenti, hogy noha a neuronok sosem fogják leváltani a szilíciumalapú mikrochipeket, bizonyos számításokat hatékonyabban végeznek. Az élő sejtek tanulmányozása pedig forradalmasíthatja mind a számítástechnikát, mind az agyi gyógyszerfejlesztést.
Laborban született idegsejtek, nem agyból kivéve
Tévhitekkel ellentétben a kísérlethez nem használtak közvetlenül agyból vett sejteket. Az orvosok vérből vagy bőrből nyertek ki sejteket, majd ezeket őssejtekké alakították, amelyekből szinte korlátlan mennyiségben képesek idegsejteket előállítani. Egy-egy chipes egység akár 800 000 neuronból is állhat, a zárt életfenntartó rendszer pedig akár fél évig képes életben tartani az idegsejteket. A biológiai és szilíciumalapú rendszerek között elektromos impulzusok biztosítják a kommunikációt, tehát az idegsejtek aktivitása apró elektromos hullámokat generál, amelyekre a rendszer kis elektromos visszajelzésekkel válaszol.
Jutalmazás és büntetés: így “tanul” a mesterséges agy
Az igazi kihívás nem az elektromos összekötés, hanem hogy az idegsejteket rávegyék valamire. A motivációhoz a híres szabadenergia-elvet alkalmazták, miszerint a neurális hálózat arra törekszik, hogy megjósolja a környezetét. Ha az idegsejtek helytelenül irányítják a karaktert, véletlen, kaotikus jelet kapnak vissza, amit “büntetésként” élnek meg. A helyes mozdulatokért szabályos, jól előrejelezhető mintát, vagyis jutalmat küldenek nekik. Így a sejtek abba az irányba “tanulnak”, amerre kiszámíthatóbb környezetet teremtenek maguknak.
Pongtól A Végzetig (Doom): ugrás a bonyolultabb tanulás felé
Már 2022-ben is sikerrel tanítottak idegsejteket a klasszikus Pong videojáték irányítására, de ott csak egyszerű labda és ütő szerepelt. A Végzet (Doom) világában azonban bonyolultabb folyosók, ellenségek és háromdimenziós mozgás is szerepet kapott. Egy Stanforddal közös hackathonon a neuronokat gépi tanuló algoritmushoz kapcsolták, és a vegyes rendszer jobban teljesített, mint az MI önmagában, ami arra utal, hogy az idegsejtek is aktívan részt vettek a tanulásban.
Orvosi és informatikai áttörés küszöbén?
A célok kettősek: egyrészt drámaian javíthatnák a gyógyszerkutatások sikerét, hiszen a laborban tartott idegsejtek jelentősen eltérő képet mutatnak, ha nem steril környezetben, hanem például játék közben reagálnak gyógyszerekre vagy betegségekre. Másrészt a biológiai idegsejtek információfeldolgozási kapacitása messze túlszárnyalja a szilíciumtranzisztorokét: míg ezek kétállapotúak, egy idegsejt akár három vagy még több, egyszerre is aktív állapotot képes felvenni. Ez óriási energia-megtakarítást is jelent, hiszen az emberi agy csupán 20 wattot igényel (kb. egy halvány villanykörte fogyasztása), miközben hasonló teljesítményt szilíciumalapú MI-rendszerek csak egymilliószor nagyobb energia-befektetéssel tudnának nyújtani.
Sci-fi helyett valóság: a biológiai számítógép első lépései
Bizonyos jelek arra utalnak, hogy még messze vagyunk attól, hogy otthoni gépünk agysejteket tartalmazzon, de az alapokat már lerakták: néhány éve még csak egy Pongot játszó biológiai chip létezett a világon, most viszont már egy kereskedelmi platform, fejlesztői API, sőt videó is készült arról, ahogy a neuronok beletanulnak a játékba – még ha ma még eléggé esetlenül is.
