За да увеличат изчислителната мощ на изкуствения интелект (ИИ), изследователите са комбинирали стандартно машинно обучение със сложен 3D модел на човешкия мозък, направен от различни видове мозъчна тъкан, отгледана в лаборатория.
Тези миниатюрни модели на мозъка, известни като церебрални органоиди или „минимозъци“.,“ съществуват под различни форми от 2013 г. насам. Но никога не са били използвани като начин за разширяване на AI.
Новото изследване използва по-традиционен компютърен хардуер за въвеждане на електрически данни в органоида и след това дешифриране на активността на органоида, за да произведе резултат – така че органоидът служи само като „среден слой“ на изчислителния процес.
По-добра представа за това как функционира човешкият мозък
Въпреки че методът далеч не имитира нито истинската структура на мозъка, нито начина, по който работи, той може да осигури ранна стъпка към създаването на биокомпютри, които биха заимствали трикове от биологията, за да ги направят по-мощни и енергийно ефективни от традиционните компютри. Това може също така да доведе до по-добра представа за това как функционира човешкият мозък и как се влияе от невродегенеративни състояния, като напр. Алцхаймер и болестта на Паркинсон.
За новото проучване, публикувано в понеделник (11 декември) в списанието Природна електроника, изследователите са използвали техника, наречена резервоарно изчисление; в този контекст органоидът служи като „резервоар“. В такава система резервоарът съхранява информация и реагира на въведената информация. Алгоритъмът се научава да разпознава промените, предизвикани в резервоара от различни входове, и след това превежда тези промени като свои изходи.
Реакцията е в зависимост от разпределение на електричеството от електродите
Използвайки тази рамка, изследователите включиха мозъчния органоид в тази система, като го снабдиха с електрически входове, доставени чрез електроди.
„По принцип можем да кодираме информацията – нещо като изображение или аудио информация – във времево-пространствения модел на електрическа стимулация“, каза съавторът на изследването Фън Гуо, доцент по инженерство на интелигентни системи в университета на Индиана Блумингтън.
С други думи, органоидът реагира по различен начин в зависимост от времето и пространственото разпределение на електричеството от електродите. Алгоритъмът се научи да интерпретира електрическите реакции на органоида към тази стимулация.
Въпреки че мозъчният органоид е много по-прост от истинския мозък – това е по същество малка сфера от мозъчни клетки – той има известна способност да се адаптира и променя в отговор на стимулацията. Отговорът на различните типове мозъчни клетки, клетките на различни етапи на развитие и подобните на мозъка структури в органоида осигуряват груб аналог на начина, по който нашите мозъци се променят в отговор на електрически сигнали. Такива промени в мозъка подхранват способността ни да учим.
Хибридът е обучен да изпълнява два типа задачи
Използвайки този нетрадиционен хардуер, изследователите обучиха своя хибриден алгоритъм да изпълнява два типа задачи: една, свързана с разпознаване на реч, и друга с математика. В първия компютърът показа около 78% точност при разпознаването на японски гласни звуци от стотици аудио проби. И беше доста точен при решаването на математическата задача, но малко по-малко от традиционните видове машинно обучение.
Изследването бележи първия път, когато мозъчен органоид е използван с ИИ, но предишни проучвания са използвали по-прости типове лабораторно отгледана нервна тъкан по подобен начин. Например учените имат преплетена мозъчна тъкан с форма на подсилващо обучение, тип машинно обучение, което може да има повече прилики с начина, по който хората и другите животни учат, отколкото резервоарните изчисления.
Бъдещи изследвания биха могли да се опитат да комбинират мозъчни органоиди с подсилващо обучение, казаха Лена Смирнова, асистент професор по здравеопазване на околната среда и инженерство в университета Джон Хопкинс, който е съавтор на коментар за новото проучване.
Кои са предимствата от създаването на биокомпютри
Едно от предимствата на създаването на биокомпютри би било енергийната ефективност, тъй като нашите мозъци използват много по-малко енергия от днешните напреднали изчислителни системи. Но Смирнова каза, че може да минат десетилетия, преди технология като тази да може да бъде използвана за създаване на биокомпютър за общо ползване.
Въпреки че органоидите не са близо до възпроизвеждането на пълноценни човешки мозъци, Смирнова се надява, че технологията ще даде на учените по-добро разбиране за това как работи мозъкът, включително при заболявания като Алцхаймер. Възпроизвеждането както на структурата на мозъка (с органоиди), така и на функцията (с компютри) може да позволи на изследователите да разберат по-добре как структурата на мозъка е свързана с ученето и познанието, например.
Както при органоидите като цяло, тези изчислителни системи биха могли, надявам се, да помогнат да се замени тестването на лекарства върху животни, добави Смирнова, което едновременно повдига етични въпроси и не винаги дава полезни резултати, тъй като животните се различават толкова много от хората. Включването на органоиди, получени от човешка мозъчна тъкан, в тестването на лекарства може да помогне за затварянето на тази празнина.