Ученые хотят развивать ИИ, используя клетки человеческого мозга
Модели машинного обучения, вроде того, что лежит в основе ChatGPT, могут достаточно многое - от написания простых текстов до целых книг. Но ученые ищут способ расширить их возможности благодаря ускорению вычислений, создав систему, которая может быть столь же эффективна и мощна, как человеческий мозг.
В новой статье, опубликованной в журнале Frontiers, крупная международная группа исследователей из Университета Джона Хопкинса (JHU) подробно описывает, что технологии «мозг-машина» являются новым словом в биокомпьютерных вычислениях, и предлагает дорожную карту, как сделать их реальностью.
Как поясняется в статье, органоидный интеллект (ОИ) – это новая область, в которой исследователи реализуют биологические вычисления с использованием 3D-культур клеток человеческого мозга (мозговых органоидов) и технологий интерфейса «мозг-машина». Эти органоиды разделяют аспекты структуры и функций мозга, которые играют ключевую роль в когнитивных функциях, таких как обучение и память. Они, по сути, будут служить биологическим оборудованием и однажды могут стать даже эффективнее современных компьютеров, на которых работают программы искусственного интеллекта.
Человеческий мозг обладает невероятной способностью хранить информацию: среднестатистический мозг может хранить около 2 500 терабайтов, говорится в статье.
Ранее исследователи уже сочетали биологическое и синтетическое, чтобы научить клетки мозга играть в понг. Тот проект предполагал создание системы DishBrain, в которой исследователи реализовали создали интерфейс между мозгом и компьютером, снабдив нейроны простым электрическим сенсорным входом и обратной связью, что позволило им «изучить» игру.
Однако в новой статье рассматривается более широкое применении данных технологий. К примеру, органоиды мозга могут быть использованы в медицине. Авторы пишут, что исследования ОИ позволят изучать межиндивидуальные нейроразвивающие и нейродегенеративные расстройства, а также революционизировать исследования в области тестирования лекарства.
Эта технология находится на зачаточном этапе своего развития. При этом исследователи позиционируют свои работы в качестве отправной точки для дальнейших исследований.
