Inteligencja organoidów mogłaby znacznie zwiększyć moc przetwarzania AI za pomocą ludzkich komórek mózgowych

Wszyscy starają się teraz zintegrować AI z jak największą liczbą aspektów ludzkiego życia. Sieci neuronowe oraz uczenie maszynowe mogą zaoferować znacznie większą szybkość przetwarzania, jednak aspekty te nadal opierają się na ścieżkach cyfrowych, które mogą nigdy nie naśladować w pełni biologicznej struktury ludzkiego mózgu. Kolejnym krokiem w doskonaleniu AI byłoby połączenie tego, co najlepsze zarówno ze świata cyfrowego, jak i biologicznego. Niektórzy naukowcy już eksperymentują z tą możliwością, ponieważ nowy artykuł opublikowany w czasopiśmie akademickim Frontiers of Science głęboko nurkuje w sferze biokomputerów i inteligencji organoidów (OI).

Wszystkie aplikacje AI opierają się dziś na mocy obliczeniowej dostarczanej przez potężne Procesory lub GPU. Z drugiej strony, OI stara się przynieść "bezprecedensowy postęp w szybkości obliczeniowej, mocy przetwarzania, wydajności danych i możliwości przechowywania" poprzez wykorzystanie złożoności wyhodowanych w laboratorium kultur komórkowych, odtworzonych z dorosłych komórek skóry, które składają się z trójwymiarowych skupisk neuronów i innych komórek mózgowych.

Zamiast trenować modele komputerowe do odtwarzania ludzkich procesów myślowych, bardziej efektywnym rozwiązaniem byłoby faktyczne połączenie metod przetwarzania cyfrowego z biologicznymi strukturami mózgu. Thomas Hartung, profesor w John Hopkins University's Bloomberg School of Public Health i jeden ze współautorów wspomnianego artykułu naukowego wyjaśnia:

Komputery oparte na krzemie są z pewnością lepsze z liczbami. Na przykład AlphaGo (SI, która pokonała w 2017 roku gracza Go numer 1 na świecie) została wytrenowana na danych pochodzących ze 160 000 gier. Człowiek musiałby grać pięć godzin dziennie przez ponad 175 lat, aby doświadczyć takiej ilości gier.

Dochodzimy do fizycznych granic krzemowych komputerów, ponieważ nie możemy upakować więcej tranzystorów w maleńkim chipie. Mózg jest podłączony zupełnie inaczej. Ma około 100 miliardów neuronów połączonych przez ponad 1015 punktów połączeń. To ogromna różnica mocy w porównaniu z naszą obecną technologią.

Podczas gdy nowe sposoby zmniejszania tranzystorów poza Angstrom można by przewidzieć, wydajność energetyczna obwodów komputerowych nadal nie dorównywałaby pod tym względem możliwościom ludzkich komórek mózgowych. Hartung precyzuje, że "ilość energii wydatkowanej na trening AlphaGo jest większa niż ta, która jest potrzebna do utrzymania aktywnego dorosłego człowieka przez dekadę".

Na razie naukowcom udało się skonstruować organoidy, które zawierają około 50 tysięcy komórek. Jest to obiecujący początek, ale aby zobaczyć jakiekolwiek praktyczne zastosowanie poza tym, co AI jest w stanie teraz, Hartung uważa, że organoidy muszą skalować się do ponad 10 milionów komórek. Przy obecnych możliwościach patrzymy na lata, a może nawet dekady, zanim uda się osiągnąć tak złożone struktury organoidów, więc jest wystarczająco dużo czasu, aby opracować kod etyczny dla tego podejścia. Aby umieścić rzeczy w perspektywie, inny współautor, dr Brett Kagan, zademonstrował w badaniu z grudnia 2022 roku, jak pojedyncza płaska struktura komórek mózgowych jest w stanie nauczyć się grać w Ponga.

Oprócz zwiększenia mocy przetwarzania aplikacji AI, OI może również pomóc w identyfikacji lekarstw na neurologiczne choroby zwyrodnieniowe, takie jak Alzheimer, a nawet odkryć różne substancje, które zwiększają ludzkie zdolności uczenia się i pamięci.

Kup napędzaną przez SI zabawkę Eilik na Amazon