Кластеры клеток человеческого мозга, выращенные в чашках Петри, были объединены с компьютерами для достижения фундаментального уровня распознавания речи.
Фэн Гуо из Университета Индианы в Блумингтоне объясняет результаты исследования, опубликованного в журнале Природная электроникаЭто предварительная демонстрация, показывающая осуществимость концепции. Впереди еще значительный путь".
Гуо отмечает две основные проблемы традиционного ИИ, которые призван решить биологический ИИ: высокое энергопотребление и ограничения, присущие кремниевым чипам, например, их раздельные функции обработки и хранения информации.
Команда Гуо, а также другие компании, такие как австралийская Cortical Labs, которая натренированные клетки мозга для игры в понг в 2022 годуВ качестве потенциального решения этих проблем мы исследуем биокомпьютинг с живыми нервными клетками.
Органоиды мозга - самоорганизующиеся трехмерные культуры тканей, напоминающие мини-мозг, - возникают из стволовых клеток при определенных условиях роста.
Они могут вырастать до нескольких миллиметров в диаметре и содержать до 100 миллионов нервных клеток. Для сравнения: в человеческом мозге насчитывается около 100 миллиардов нервных клеток. Органоиды располагаются на массиве микроэлектродов, которые одновременно стимулируют органоид и регистрируют активность нейронов. Команда Гуо называет эту систему "Brainoware".
По сути, Brainoware - это новая форма искусственного интеллекта, совершенно отличная от того, что мы обычно видим в компьютерах и смартфонах.
Вместо того чтобы использовать обычные чипы, исследователи создали небольшой кластер из клетки человеческого мозга - Органоид мозга. Этот крошечный "мини-мозг" выращивается в лаборатории из стволовых клеток и может выполнять некоторые базовые задачи, которые обычно ассоциируются у нас с искусственным интеллектом, например распознавать речевые шаблоны.
Как это работает
Органоид мозга помещается на специальное устройство, которое может посылать и считывать электрические сигналы.
Таким образом исследователи могут общаться с органоидом, как бы обучая его реагировать на определенные шаблоны или сигналы. В ходе исследования они научили его распознавать различные голоса из аудиоклипов.
Один из самых замечательных аспектов Brainware - это то, что он учится и адаптируется. Как человеческий мозг с практикой лучше справляется с задачами, так и органоид улучшает свою способность распознавать голоса, чем больше он с ними сталкивается.
Это еще на шаг приближает нас к созданию ИИ, который будет работать подобно человеческому мозгу, исключительно эффективному и не требующему большого количества энергии для функционирования (примерно как маленькая лампочка).
Однако есть и трудности. Выращивание таких органоидов мозга сопряжено с трудностями - их сложно создать, сложно воспроизвести последовательно и они недолговечны, но команда работает над решением этой проблемы.
Производительность Brainoware
В эксперименте по распознаванию речи без контроля органоиды были обучены различать один голос из 240 аудиозаписей восьми человек, произносящих японские гласные звуки. Эти звуки были преобразованы в последовательности сигналов и пространственные паттерны для органоидов.
Изначально органоиды показывали точность приблизительно от 30 до 40%, которая улучшилась до 70-80% после двух дней обучения.
Подробнее об исследовании
Биоинспирированный искусственный интеллект принимает несколько различных форм, таких как нейроморфные чипы на основе биологических нейронов. Это шаг вперед - создание вычислительной архитектуры на основе биологических органоидов.
Вот более подробная информация о том, как это работает:
- Биоинспирированное оборудование для ИИ: Исследование, опубликованное в журнале Nature Electronics, представляет Brainoware - новое аппаратное обеспечение искусственного интеллекта, использующее биологические нейронные сети в органоиде мозга. Это знаменует собой фундаментальный сдвиг по сравнению с традиционными кремниевыми чипами, вдохновленными мозгом, предлагая более достоверную эмуляцию функций мозга.
- Структура и функциональность Brainoware: Brainoware работает путем сопряжения органоида мозга, выращенного из человеческих плюрипотентных стволовых клеток, с многоэлектродным массивом высокой плотности. Эта установка позволяет как передавать электрические сигналы на органоид, так и обнаруживать нейронные реакции. Органоид демонстрирует такие свойства, как нелинейная динамика, память и способность обрабатывать пространственную информацию.
- Приложения, продемонстрированные в исследовании: Команда успешно применила Brainoware в практических сценариях, таких как распознавание речи и предсказание нелинейных хаотических уравнений (например, карты Энона). Это демонстрирует способность Brainoware повышать свою вычислительную производительность в процессе обучения, подчеркивая его потенциал для задач, требующих адаптивного обучения.
- Проблемы и ограничения: Несмотря на инновационный подход, Brainoware сталкивается с рядом технических проблем, включая создание и поддержание органоидов мозга. Кроме того, потенциал аппаратуры ограничивается зависимостью от периферийного оборудования. Другими словами, для корректной работы органов мозга необходимо большое количество вспомогательного оборудования.
- Будущие направления и потенциал: Исследование показывает, что с развитием технологий выращивания органоидов и решением практических проблем, связанных с ними, Brainoware может превратиться в более эффективную и сложную систему. Это может привести к созданию аппаратных средств ИИ, более точно имитирующих работу человеческого мозга, что потенциально снизит потребление энергии.
В будущем биовычислительные системы такого типа смогут выполнять задачи ИИ с большей энергоэффективностью, чем традиционные кремниевые чипы.
Разработки в области биоинспирированного ИИ, сделанные в этом году, демонстрируют огромные перспективы, помогая индустрии ИИ преодолеть ограничения грубых вычислений и создать энергоэффективные технологии, такие же элегантные, как природа.
