Крошечные человеческие «мини-мозги» показывают будущее биогибридных компьютеров

Фото из открытых источников

Человеческий мозг — настолько эффективный компьютер, что наши лучшие попытки с использованием проводов и кремния даже близко не приблизились к его уровню. Но что, если бы мы могли использовать мощь мозга внутри машины? Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Artificial Intelligence. 

Вычислительные системы, вдохновлённые работой мозга, стремятся именно к этому, и попытки учёных создать компьютерные системы, работающие по принципу, более похожему на работу мозга, привели нас к появлению искусственных нейронных сетей, без которых мы бы не увидели бурного развития ИИ.

Также предпринимались попытки объединить живое и синтетическое инновационными способами, как мы недавно видели на примере «биологического центра обработки данных», основанного на живых клетках мозга. Культуры клеток мозга даже могут играть в видеоигры, такие как Pong и Doom.

Теперь группа исследователей из Бристольского университета в Великобритании экспериментирует с «биогибридными» компьютерами, созданными с использованием органоидов мозга, или «мини-мозгов». Это трехмерные конструкции из живой ткани, выращенные в лаборатории с целью максимально точно воспроизвести структуру и функции настоящего мозга, и они становятся все более сложными. 

Эти органоиды — не полноценные мозги, что подчеркнула биомедицинский инженер доктор Энни Катурия: «Пожалуйста, не спрашивайте, обладают ли они сознанием. Думайте об этом так: это миниатюрная версия вашего мозга. Я всегда шучу на лекциях, что это как iPhone первой версии».

В своем новом исследовании команда из Бристоля взяла органоиды переднего мозга человека размером менее миллиметра, состоящие примерно из 10 000 нейронов каждый, а также других вспомогательных клеток мозга, и поместила их на электродные массивы, способные передавать электрические сигналы клеткам.

Органоид такого размера содержит менее 0,00001 процента от 86 миллиардов нейронов, которые, по оценкам, находятся в среднем мозге взрослого человека. Поэтому, как сказала Катурия, нам не нужно сейчас разбрасываться такими сложными словами, как «сознание». Но это не значит, что подобные органоиды не имеют захватывающего значения для исследований.

Авторы исследования подсчитали, что при правильных условиях органоиды, использованные в исследовании, могут оставаться живыми около 100 дней. Этого более чем достаточно, чтобы проверить их реакцию на раздражители, что и сделала команда. Их цель может показаться на первый взгляд несколько случайной, но давайте примем это как данность – они хотели выяснить, могут ли органоиды читать шрифт Брайля.

Команда записала тактильные данные для 26 букв алфавита Брайля и преобразовала их в электрические сигналы, которые можно было передавать органоидам. Затем система машинного обучения расшифровала паттерны нейронной активности, и они обнаружили, что она может точно определить, какая буква Брайля была введена в органоид, примерно в 61% случаев. 

«Мы можем получать информацию от реального тактильного датчика, преобразовывать ее в форму, которую может воспринимать живая нейронная сеть, а затем восстанавливать значимую информацию из реакции органоида», — заявил первый автор и аспирант Тяньи Лю в своем заявлении. «Это дает нам практический способ соединения искусственных датчиков с биологическими нейронными системами, что представляет собой очень интересный возможный путь к более энергоэффективным вычислениям».

Когда три органоида работали вместе, точность возросла до 83 процентов.

«Разные органоиды могут иметь несколько отличающиеся сетевые связи, стадии развития и текущую активность, поэтому один и тот же входной сигнал может вызывать схожие, но не идентичные реакции. Объединение этих реакций может дать нам дополнительную информацию, которую мы не получили бы от одного органоида», — предположил Лю.

Исследователи даже попытались обмануть систему, добавив шум к данным, что теоретически должно было затруднить органоидам распознавание предъявляемой буквы Брайля. Интересно, что они обнаружили, что их алгоритм машинного обучения обмануть было проще, чем сами органоиды.

Важно отметить, что эксперимент не смог продемонстрировать, способен ли органоидный компьютер к обучению , а лишь показал, что его реакция на входные данные достаточно предсказуема, чтобы считывать обратно информацию, которая была ему подана.

«Мы показали, что тактильная информация может быть закодирована, обработана и декодирована с помощью органоидов, но мы не продемонстрировали обучения или долгосрочных изменений в органоидах», — сказал Лю.

Но команда с энтузиазмом переходит к изучению других типов тактильной информации. «Нас интересуют такие вещи, как текстуры, края и различные виды прикосновений, а в конечном итоге — задачи с замкнутым контуром, где органоид получает обратную связь от своих действий. Это позволит нам начать задаваться вопросом, может ли органоид действительно адаптироваться на основе опыта», — добавил Лю.

В целом, авторы утверждают, что их исследование предоставляет многообещающие доказательства того, что вычисления на основе органоидов — это вполне реальная возможность в будущем.

«Это исследование демонстрирует потенциал органоидов как маломощных, адаптивных биогибридных вычислительных элементов и предоставляет фундаментальную основу для кодирования в будущих масштабируемых биогибридных вычислительных архитектурах», — пишут они в своей статье. 

Если мы не можем победить мозг в его же собственной игре, то почему бы нам не присоединиться к нему?