Выращенные из стволовых клеток нейроны при соединении с микрочипами используют те же электрические сигналы, которые они посылают в органы тела, и обнаруживают способность к обучению, постоянно меняясь, удаляя ненужные и отращивая новые связи. По словам Кагана, «человеческие нейроны, выращенные в компьютерной модели, растут, учатся и адаптируются так же, как мы». Они потребляют большое количество энергии и учатся намного быстрее, чем компоненты современных суперкомпьютеров, прошедших обучение с подкреплением. Вдобавок, они демонстрируют «больше интуиции, вдохновения и креативности».
Как утверждает команда Cortical с 2022 года, технология DishBrain проявляет способность к ощущениям, то есть нейроны, соединенные с чипами, имеют склонность к упорядоченной и предсказуемой электрической стимуляции. Разработчики эффективно используют это свойство в качестве схемы вознаграждения и наказания. Так, например, они научили клетки играть в видеоигру Pong, и обнаружили, что клетки мозга человека или мыши одинаково быстро поняли, что делать, всего за 20 минут. Однако человеческие клетки смогли научиться играть значительно быстрее.
По словам Кагана, сейчас их технология находится на начальном этапе развития. Он сравнивает ее с первыми транзисторами: большими, страшными и не слишком эффективными, но уже полезными. Прототип DishBrain показал, что искусственно выращенные нейроны способны обучаться, более того, способны обучаться быстро, почти так же быстро, как биологический интеллект.
Затем ученые решили сделать свою технологию более доступной для других, и разработали полный набор инструментов — аппаратного, программного, биологического обеспечения, интерфейс. И предоставили желающим возможность самим ответить на вопрос, какие практические задачи могут решать подобные гибридные биомашины.
Срок жизни клеток в таком биокомпьютере — от полугода до года, хотя, теоретически, они функционировать 100-120 лет. В будущем разработчики собираются увеличить срок жизни клеток до 5-10 лет, это вполне достижимо.
В краткосрочной перспективе биокомпьютер сможет заняться поиском новых лекарств, моделированием заболеваний и служить опытным образцом для исследований в области нейробиологии. А в долгосрочной перспективе — всем, что человек делает лучше, чем нейросети.
«Мы проводили испытания против обучения с подкреплением, и обнаружили, что в скорости появления значимых результатов они как острое и горячее. Биологические системы, даже такие базовые и слабенькие, как сейчас, все равно превосходят лучшие алгоритмы машинного обучения, которые сгенерировали люди», — заявил Каган.
По его мнению, подобные биологические системы нельзя считать обладающими сознанием, хотя они, несомненно, живые. Клетки демонстрирую поведение, которое свойственно комплексным системам в структурированной информационной среде. И прежде чем обсуждать эту и подобные технологии, сначала ученым следует определиться, что такое сознание и разум.
Группа специалистов по нейробиологии, философии и информатики опубликовала статью, в которой утверждается, что нейробиология может быть лучшим способом исследования сознания в искусственном интеллекте. Ученые предлагают сопоставлять ответы искусственного интеллекта с теориями человеческого сознания, используя список «индикаторов» сознания.
