Skupisko ludzkich komórek mózgowych umieszczonych na chipie nauczyło się grać w Dooma. Zajęło to zaledwie tydzień – i to bez specjalistycznej wiedzy biologicznej. Eksperci twierdzą, że to krok bliżej do praktycznych zastosowań komputerów biologicznych.
DOOM ma już ponad trzy dekady i przez lata stał się nieformalnym testem możliwości obliczeniowych. Uruchamiano go na kalkulatorach, drukarkach i wielu innych urządzeniach, które nie były do tego stworzone. Teraz australijska firma Cortical Labs poszła o krok dalej: zamiast krzemu użyła żywych ludzkich neuronów.
Skupisko komórek mózgowych na chipie nauczyło się grać w tę klasyczną grę w ciągu tygodnia. Wyniki nie dorównują ludzkim graczom, ale zdaniem ekspertów to istotny krok naprzód dla całej dziedziny komputerów biologicznych.
Od Ponga do DOOM – i to w kilka dni
Cortical Labs pracuje z neuronami na chipach od 2021 roku. Wtedy firma po raz pierwszy pokazała, że skupisko ponad 800 000 żywych komórek mózgowych potrafi sterować paletką w grze Pong. Umieszczono je na matrycy mikroelektrod zdolnych do wysyłania i odbierania sygnałów elektrycznych. Tamten eksperyment wymagał lat żmudnej pracy naukowej.
Tym razem jednak firma opracowała interfejs umożliwiający programowanie chipów w popularnym języku Python. Niezależny programista Sean Cole skorzystał z tego narzędzia i w ciągu tygodnia nauczył neurony grać w Dooma – grę wielokrotnie bardziej złożoną niż Pong.
„W przeciwieństwie do tamtej pracy, która zajęła nam lata, ten pokaz wykonała w kilka dni osoba bez dużego doświadczenia w biologii” – mówi Brett Kagan z Cortical Labs. „Ta dostępność i elastyczność sprawiają, że to naprawdę ekscytujące.”
Mniej neuronów, trudniejsza gra
Chip użyty do gry w Dooma zawierał około jednej czwartej liczby neuronów z demonstracji Ponga. Mimo to radził sobie lepiej niż gracz działający losowo – choć wyraźnie poniżej poziomu najlepszych ludzkich graczy. Co ważne, uczył się szybciej niż tradycyjne systemy uczenia maszynowego oparte na krzemie. Kagan dodaje też, że wydajność powinna rosnąć wraz z nowszymi algorytmami uczenia.
Doom jest przy tym znacznie bardziej wymagający niż Pong. Wymaga bowiem nawigacji w trójwymiarowej przestrzeni i reagowania na przeciwników w czasie rzeczywistym. Andrew Adamatzky z Uniwersytetu Zachodniej Anglii ocenia, że samo radzenie sobie z tą złożonością to dowód na realny postęp w dziedzinie sterowania żywymi układami neuronowymi.
Steve Furber z Uniwersytetu w Manchesterze zgadza się, że Doom to znaczący skok w porównaniu z Pongiem. Zaznacza, że wciąż nie rozumiemy dokładnie, jak neurony wykonują zadania – skąd wiedzą, czego się od nich oczekuje, i w jaki sposób „widzą” ekran, nie mając oczu.
Bliżej sterowania ramieniem robota
Kagan przestrzega jednakże przed bezpośrednim porównywaniem chipów z ludzkim mózgiem. „Tak, to coś żywego i biologicznego – ale w praktyce jest to materiał przetwarzający informacje w sposób, którego nie da się odtworzyć w krzemie” – wyjaśnia.
Yoshikatsu Hayashi z Uniwersytetu w Reading uważa, że wyniki zbliżają nas do praktycznych zastosowań. On i jego zespół próbują sterować ramieniem robota za pomocą komputera biologicznego zbudowanego z hydrożelowego materiału. „Gra w Dooma to uproszczona wersja sterowania całym ramieniem” – mówi Hayashi.
Adamatzky podsumowuje to zwięźle: zdolność do radzenia sobie z niepewnością i decyzjami w czasie rzeczywistym to właśnie te wyzwania, z którymi przyszłe komputery biologiczne będą musiały sobie poradzić.
Źródło: NewScientist
