Matematiksel Denklemleri Çözmek İçin Canlı Yapay Zeka Olarak Kullanılan İnsan Beyin Hücreleri

Olarak bilinen bir tabakta yetiştirilen insan beyni hücrelerinin topları. organoidler, bilgisayarlara bağlanmıştır ve matematiksel denklemleri çözmek için kullanılmıştır. Araştırmacılar, çalışmanın, canlı beyin dokusunu bir yapay zeka biçimi olarak kullanmaya yönelik erken bir adım olduğunu, ancak bu hedefin gelecekte etik soruları gündeme getirebileceğini söylüyor.

Hakem incelemesinden önce çevrimiçi olarak yayınlanan bir makalede, Feng Guo Indiana Üniversitesi’nden Bloomington ve meslektaşları, “bir beyin organoidinde 3 boyutlu biyolojik sinir ağlarının hesaplama gücünü kullanan canlı yapay zeka donanımı” yarattıklarını söylüyor. Makale, araştırmacıların adlandırdığı şekliyle “Brainoware”in eğitim verilerinden öğrenebileceğini ve deneylerin gerçek dünya uygulamalarına sahip olabileceğini gösterdiğini belirtiyor.

Bilgisayar tabanlı AI, belirli görevlerde çok iyi hale geliyor, ancak bu ilerleme, her zamankinden daha büyük ve daha fazlasını yaratarak elde ediliyor. daha enerji yoğun AI sistemleriVe onları daha büyük veri kümelerinde eğitmek. Örneğin, Go oyununda ilk kez insanları yenen AlphaGo sistemi 160.000 oyun üzerinde eğitildi, bu herhangi bir insanın bir ömür boyu oynayabileceğinden daha fazla.

İnsan beyni yalnızca yaklaşık 20 watt güç kullanır ve insanların iyi olmak için çok daha az oyun oynaması gerekir. Yani bazı araştırmacılar ileriye giden yolun biyobilgisayar olduğunu düşünüyorum – kullanarak yaşayan beyin hücreleri AI olarak.

2021’de Yeni Bilim İnsanı ortaya çıkardı Brett Kagan de Kortikal Laboratuvarlar Avustralya’da ve meslektaşları düz katmanları eğitmişti. bilgisayar oyunu oynamak için insan ve fare beyin hücreleri masa tenisi. Ekibin “DishBrains” olarak adlandırdığı, geleneksel yapay zekalardan çok daha hızlı öğrendi.

Guo’nun ekibi bunun yerine beyin organoidleri olarak bilinen üç boyutlu yapıları kullandı. Kök hücreler doğru koşullarda yetiştirilirse, kendiliğinden beyin organoidleri oluştururkan damarlarından yoksun oldukları için birkaç milimetreden daha fazla büyümeyenler.

Araştırmacılar, kaotik davranışı nedeniyle tahmin edilmesi zor olan Hénon haritası adı verilen doğrusal olmayan bir denklemi çözmek için insan beyni organoidlerini kullandılar. Makale, Brainoware’in sözde uzun kısa süreli bellek (LSTM) birimi olmayan geleneksel yapay zekalardan daha iyi performans gösterdiğini, ancak bir LSTM’ye sahip yapay zekalardan daha az doğru olduğunu belirtiyor.

Ancak, gazetede çok az ayrıntı var ve Guo yanıt vermedi. Yeni Bilim İnsanı.

İlginç bir yaklaşım ama gerçek dünya uygulamalarını göstermiyor, diyor Martin Lellep Birleşik Krallık’taki Edinburgh Üniversitesi’nde Hénon haritalarını tahmin etmek için geleneksel AI kullandı. “Tahmin inanılmaz derecede etkileyici değil” diyor.

Makale, Brainoware’in zamanla öğrendiğini söylese de, Lellep, geri bildirimin nasıl sağlandığının net olmadığını söylüyor.

Kagan, “Ön baskıları daha fazla ayrıntı gerektirse de, keşfedilmesi heyecan verici bir fikir,” diyor. “Organoidler, bilgi işleme için biyolojik nöronları kullanmada heyecan verici bir sonraki adım, son 15 aydır çeşitli işbirlikçilerle birlikte keşfettiğimiz bir şey ve birçok ilginç aktivite modeli gösterebilirler.”

Beyin organoidleri, gerçek beyinlere kıyasla çok küçük ve düzensiz ve hesaplama yeteneklerinin oldukça ilkel olduğunu söylüyor. Madeline Lancaster Cambridge’deki MRC Moleküler Biyoloji Laboratuvarı’nda. “Bence beyin organoidlerini mevcut yapay zeka ile karşılaştırmanın muhtemelen abartı olduğunu düşünüyorum” diyor.

Araştırmacılar, örneğin büyüyebilmeleri için bir tür dolaşım sistemi oluşturarak daha gelişmiş organoidler yaratmaya çalışıyorlar. Lancaster, “Bunların onları etik bir sınırın ötesine itip itmediği, kesinlikle kaçınmak istediğimiz bir şey ve bilim ve etik topluluğu, biz ona ulaşmadan önce bu sınırın nerede olacağını belirlemek için bir araya geliyor” diyor.

“Bu aşamada, muhtemelen gerçek etik sınırlara ulaşmaktan yıllarca uzaktayız, ancak tartışmayı şimdi istiyoruz, bir çıkar çatışması olduğunda değil” diyor. Thomas Hartung Baltimore, Maryland’deki Johns Hopkins Üniversitesi’nde, ekibi Kagan’a daha iyi uzun vadeli hafızalara sahip olması gereken beyin organoidleri sağlıyor.