200,000 خلية عصبية بشرية تعلمت لعب دُوم، مما يشير إلى الحوسبة البيولوجية منخفضة الطاقة

مختبرات Cortical تربط 200,000 من الخلايا العصبية البشرية التي نمت من خلايا جذعية مشتقة من الدم بواجهة السيليكون CL1، مما علم الثقافة كيفية التنقل وإطلاق النار في لعبة Doom. من خلال ترجمة حالة اللعبة إلى أنماط كهربائية وقراءة النبضات العصبية كأوامر، تحسن النظام مع التدريب، مما يشير إلى الحوسبة البيولوجية منخفضة الطاقة حتى مع استمرار إعدادات الخلايا العصبية والرقائق الحالية لمدة تقارب ستة أشهر.

• نقاط رئيسية:
• درّبت مختبرات Cortical 200,000 من الخلايا العصبية على CL1 للعب Doom، مما يطور الحوسبة البيولوجية.
• يقول بريت كاغان إن كفاءة الدماغ التي تبلغ 20 واط يمكن أن تتحدى مطالب الطاقة للذكاء الاصطناعي بعد ذلك.
• تستمر ثقافات CL1 حوالي 6 أشهر؛ قد يشكل إشراف إدارة الغذاء والدواء والمعاهد الوطنية للصحة مستقبل الاستخدامات.

داخل مختبر في ملبورن، تعلم طبق من 200,000 خلية عصبية بشرية أن تتنقل وتطلق النار في Doom، مدربة من خلال واجهة سيليكون. ترجم رقاقة CL1 من Cortical Labs عالم اللعبة إلى أنماط كهربائية وقرأت النبضات مرة أخرى كحركة وإطلاق نار، مما دفع طبق الثقافة من ردود فعل بونج إلى التنقل ثلاثي الأبعاد. لا تزال اللعبة غير متقنة، لكنها تلمح إلى حوسبة بيولوجية تستهلك طاقة أقل بجانب الذكاء الاصطناعي الذي يستهلك الكثير من الكهرباء اليوم، وهو اتجاه يقول الفريق إنه يكمل النماذج التقليدية. إذا مددت عمر الستة أشهر وزدت من التناسق، يمكن لنفس البرمجيات المبللة أن توجه الروبوتات أو تفحص الأدوية، وليس فقط مطاردة الشياطين المجسمة.

الخلايا العصبية البشرية تتحدى Doom في اختراق مختبري

بعض التجارب تبدو كلمحة عن الفصل التالي من الحوسبة. يذكر الباحثون في Cortical Labs أنهم دربوا مجموعة من 200,000 خلية عصبية للعب Doom، مطلق النار من منظور الشخص الأول الذي ساعد في تحديد معالم الألعاب الحديثة. تعلمت الخلايا العصبية، التي نمت من خلايا جذعية بشرية ومتصلة بواجهة سيليكون، التنقل في الممرات وإطلاق النار على الأعداء، مما يلمح إلى مسار للحواسيب الحيوية التي تكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.

كيف تتعلم الخلايا العصبية البشرية اللعب

بدأ الفريق بسلوك يشبه بونج، ثم تصاعد إلى متطلبات Doom ثلاثية الأبعاد. تلقت الخلايا العصبية إشارات كهربائية منظمة مرتبطة بحالة اللعبة وردت بأنماط ترجمتها النظام إلى أوامر مثل التحرك، والتدوير، وإطلاق النار. في القلب من ذلك هو رقاقة CL1 المخصصة، التي تحول الأحداث البصرية إلى تحفيز عبر الأقطاب الكهربائية، ثم تقرأ نشاط الخلايا لدفع الأفعال في الوقت الحقيقي.

الأداء بعيد عن جاهزية الرياضات الإلكترونية. غالبًا ما تخرج الخلايا عن الهدف أو تصحح بشكل مفرط، ثم تتحسن مع تكرار الجلسات مع استمرار التدريب. وفقًا للباحثين، الهدف ليس الدقة المثالية بل إثبات التعلم الموجه نحو الهدف داخل شبكة عصبية حية، تحت ظروف يمكن للكمبيوتر تنظيمها وقياسها.

وعد الكفاءة البيولوجية

الطاقة هي العنوان الرئيسي. حيث أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة اليوم تستهلك ميغاوات عبر مراكز البيانات السحابية، يعمل الدماغ البشري تقريبًا عند 20 واط. تلهم تلك الكفاءة البحث عن أنظمة هجينة يمكن أن تقلل من احتياجات الطاقة للتعلم، والتكيف، والتحكم. يصف بريت كاغان، كبير العلماء في Cortical Labs، العمل كشريك للذكاء الاصطناعي السيليكوني، وليس بديلاً، خاصة للمهام التي تستفيد من التعلم المستمر بميزانيات طاقة ضيقة.

بالنسبة للشركات الأمريكية التي تدرب نماذج أساسية على وحدات معالجة الرسومات Nvidia وتسابق لتوسيع الاستنتاج، حتى التحميل الجزئي على المعالجات الحيوية يمكن أن يكون مهمًا. فكر في حلقات تعلم محلية للروبوتات أو الأجهزة الطرفية، بينما تتولى الرقائق التقليدية الحسابات الدقيقة والاسترجاع على نطاق واسع. السؤال القريب هو أين تتوافق التنازلات في الكمون، والموثوقية، والتكلفة.

مستقبل يتجاوز الألعاب

الألعاب هي منصة اختبار مفيدة، لكن الهدف الأكبر هو العلم والصناعة. يمكن أن تتيح الحوسبة البيولوجية فحص الأدوية على أنسجة عصبية مخصصة للمريض، ونماذج أمراض جديدة، وتحكمات تكيفية في الروبوتات. تظل الواجهات هشة، مع عمر افتراضي نموذجي حوالي ستة أشهر ومخرجات لم تُوَحَّد بعد بشكل كامل أو تُبرمج على نطاق واسع.

ستحتاج اللوائح والضوابط الأخلاقية إلى مواكبة التطور، خاصة في الولايات المتحدة تحت إشراف إدارة الغذاء والدواء والمعاهد الوطنية للصحة إذا تقدمت الاستخدامات الطبية. ومع ذلك، فإن النتيجة المختبرية ملموسة: يمكن تدريب الخلايا العصبية الحية على أداء مهام رقمية معقدة. من Doom إلى مراكز البيانات، بدأت الرحلة، بصمت وفعالية، داخل طبق.