Najnowsze badania naukowców z australijskiego startupu Cortical Labs wykazały, że biologiczne komórki mózgu uczą się szybciej i skuteczniej niż najbardziej zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystując pionierską platformę DishBrain, badacze porównali zachowanie sieci neuronowych hodowanych in vitro z działaniem algorytmów głębokiego uczenia przez wzmacnianie. Wyniki okazały się przełomowe – nawet proste kultury komórek nerwowych przewyższyły maszyny pod względem efektywności próbki i adaptacyjności w czasie rzeczywistym.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak komórki mózgowe w systemie DishBrain przewyższają algorytmy głębokiego uczenia w szybkości adaptacji.
- Czym jest komputer biologiczny CL1 i na czym polega koncepcja bioinżynieryjnej inteligencji (BI).
- Jakie potencjalne zastosowania może mieć integracja neuronów z technologią krzemową w badaniach i medycynie.
- Dlaczego biologia wciąż stanowi niedościgniony wzór dla rozwoju sztucznej inteligencji.
Przełomowe badanie i technologia CL1
Badanie zatytułowane „Plastyczność dynamicznej sieci i wydajność próbki w biologicznych kulturach neuronowych: badanie porównawcze z głębokim uczeniem wzmacniającym” jest pierwszym tego rodzaju. Zespół Cortical Labs stworzył pierwszy na świecie komercyjny komputer biologiczny – CL1, który łączy laboratoryjnie hodowane neurony z ludzkich komórek macierzystych z podzespołami krzemowymi.
Technologia ta pozwala na interaktywne przetwarzanie informacji przez żywe komórki w czasie rzeczywistym. W ramach eksperymentu hodowane neurony w platformie DishBrain były poddawane bodźcom w środowisku gry Pong, a ich reakcje porównano z działaniem wiodących algorytmów RL, takich jak DQN, A2C i PPO.
Wyniki: komórki biologiczne kontra AI
Badacze wykazali, że w warunkach ograniczonego czasu uczenia komórki nerwowe adaptują się znacznie szybciej niż sztuczna inteligencja, reorganizując swoją aktywność w odpowiedzi na sprzężenie zwrotne.
Jak podkreślił Brett Kagan, dyrektor naukowy Cortical Labs:
Chociaż w ostatnich latach poczyniono znaczne postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, uważamy, że prawdziwa inteligencja nie jest sztuczna. Wierzymy, że prawdziwa inteligencja jest biologiczna.
W badaniu zaobserwowano wyraźne wzorce uczenia się i dynamiczne zmiany w łączności sieci neuronowych, które odzwierciedlają mechanizmy naturalnego mózgu – coś, czego obecne systemy AI nie są w stanie w pełni naśladować.
Bioinżynieryjna inteligencja (BI) – nowy kierunek rozwoju
Na bazie tych wyników naukowcy zaproponowali rozwój nowej ścieżki technologicznej – bioinżynieryjnej inteligencji (BI). W odróżnieniu od inteligencji organoidowej (OI), BI zakłada tworzenie wyspecjalizowanych układów obliczeniowych z hodowli neuronów, które mogą mieć zastosowanie zarówno w badaniach nad chorobami neurologicznymi, jak i w przyszłości w tworzeniu inteligentnych systemów obliczeniowych.
Forough Habibollahi z Cortical Labs podkreślił:
Podczas gdy sztuczni agenci często potrzebują milionów kroków szkoleniowych, aby wykazać poprawę, te kultury neuronowe adaptują się znacznie szybciej, reorganizując swoją aktywność w odpowiedzi na sprzężenie zwrotne.
Opinie ekspertów
Badania spotkały się z uznaniem w środowisku naukowym. Adeel Razi z Uniwersytetu Monash stwierdził:
Bioinżynieryjna inteligencja może zmienić nasze myślenie o maszynach – i umysłach.
Z kolei prof. Mirella Dottori z Uniwersytetu w Wollongong wskazała, że technologia CL1 może być kluczowa w badaniach nad uczeniem się i pamięcią, a także w analizie zaburzeń neuropoznawczych.
Hideaki Yamamoto z Uniwersytetu Tohoku dodał, że osiągnięcia Cortical Labs otwierają drogę do zupełnie nowej klasy obliczeń, w których mózg naturalny pozostaje niedoścignionym wzorem.
Znaczenie odkrycia
Odkrycie to nie tylko potwierdza wyjątkową zdolność mózgu do adaptacji, ale także wskazuje potencjalny kierunek rozwoju przyszłych technologii obliczeniowych. W świecie, w którym sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę, wyniki te przypominają, że biologiczne systemy nerwowe wciąż mają przewagę w szybkości uczenia i efektywności przetwarzania informacji.
👉 Wyniki oraz opis badań znajdziesz pod TYM LINKIEM
Główne wnioski
- Komórki mózgowe przewyższają AI – w warunkach ograniczonego czasu nauki kultury neuronowe adaptują się szybciej niż algorytmy głębokiego uczenia.
- Technologia CL1 łączy hodowane neurony z układami krzemowymi, tworząc platformę do interaktywnego przetwarzania informacji.
- Bioinżynieryjna inteligencja może stać się nowym kierunkiem rozwoju systemów obliczeniowych, z potencjalnym zastosowaniem w medycynie i AI.
- Znaczenie dla nauki – badania otwierają drogę do lepszego zrozumienia uczenia się i pamięci oraz tworzenia hybrydowych technologii.
Źródło:
- Cell Biomaterials
- Cortical Labs
