Ученые научили 800 000 живых клеток мозга в блюде играть в культовую аркадную игру "Понг".
Это работа команды неврологов и программистов из Cortical Labs, Университета Монаша, Университета RMIT, Университетского колледжа Лондона и Канадского института перспективных исследований. Их подробные выводы были опубликованы в начале этого месяца в журнале Neuron.
Разумеется, фактическая установка сложнее, чем просто поместить глобус нейронов в чашку Петри. В этой системе, названной DishBrain, нервные клетки накладываются на многоэлектродную матрицу, которая представляет собой своего рода CMOS-чип, способный считывать очень небольшие изменения в электрической активности нейрона.
Нервные клетки имеют хорошо известные потенциалы действия - они выстреливают в ответ на определенную последовательность изменений напряжения на клеточной мембране. Благодаря этому они ведут себя почти как ворота в компьютерной схеме.
Клетки соединяются друг с другом, интегрируются в чип и могут существовать в течение многих месяцев. Массив электродов позволяет исследователям посылать и считывать сигналы от нервных клеток в определенных местах сетки с заданной скоростью. Так, электроды на решетке могут загораться то с одной, то с другой стороны, чтобы сообщить DishBrain, где находится мяч, а частота сигналов может указывать, насколько далеко мяч находится от лопатки. Зажигая определенное запрограммированное расположение электродов, DishBrain может вызвать двигательные действия, например, перемещение игрового весла вверх и вниз.
"Мы можем как бы декодировать информацию, идущую наружу, и кодировать информацию, идущую внутрь, с помощью этих очень маленьких электрических сигналов и использовать их для представления того, что происходит с клетками", - говорит Бретт Каган, главный научный сотрудник биотехнологической компании Cortical Labs и ведущий автор статьи в журнале Neuron. "Видеоигры помогают людям понять, что происходит. Если бы мы просто сделали это как функцию случайных чисел, люди бы не оценили и не поняли значимость результатов".
Но почему они выбрали "Понг"?
"С точки зрения науки, нам нужна была задача, которая работала бы в реальном времени, непрерывно и имела действительно дискретное условие проигрыша (условие выигрыша было не так важно), которую было бы довольно легко концептуализировать и закодировать в клетках", - говорит Каган.
Кроме того, эта игра стала основным испытательным стендом для сообщества вычислительной нейронауки. Например, в 2013 году DeepMind компании Google использовал игру "Понг" для обучения алгоритмов машинного обучения.
"Если задуматься, то на самом деле существует около шести правил о том, как работает эта среда. Это то, что мы называем структурированным информационным ландшафтом", - говорит Хон Венг Чонг, главный исполнительный директор Cortical Labs. "Мы пришли к выводу, что эти нейроны должны пытаться создать внутреннюю модель [под влиянием этих шести правил]. Что бы это ни было, мы пока не знаем, и это подлежит дальнейшему изучению". И он пытается использовать ее для оптимизации под заданные нами параметры, а именно: не промахнись по мячу, попади по мячу".
Помимо выяснения того, как именно возникает воспринимаемый "интеллект" у DishBrain, в качестве следующего шага команда хочет испытать его работу на искусственной нейронной сети. Они также хотят посмотреть, насколько хорошо DishBrain играет в игру под воздействием наркотиков и алкоголя.
"Мы хотим показать, что существует кривая дозовой реакции на их способность играть в игру, чтобы подтвердить, что эти нейроны могут быть использованы в реальных анализах и открытиях лекарств, а также для персонализированной медицины", - говорит Чонг.
Когда компания Cortical Labs вышла из невидимости в марте 2020 года, ее целью было создание биологических компьютерных чипов.
Клетки мозга, отмечает Каган, представляют собой интересную биоматериальную систему, которая может эффективно обрабатывать информацию в режиме реального времени без необходимости получения гор входных образцов. "Муха, очень простая система, обладает большим общим интеллектом в плане навигации в окружающей среде, чем самая лучшая машина для машинного обучения", - говорит он. Она делает это с меньшим энергопотреблением". Зачем имитировать то, что можно использовать?".
Но хотя использование подобных чипов для применения в исследованиях в области компьютерных наук является интересным, у Cortical Labs есть более насущная цель - коммерциализация своей технологической платформы.
"Я думаю, что основной коммерческий аспект для нас - это помощь исследователям в очень сложных областях, таких как исследование деменции, эпилепсии и даже депрессии, использовать разработанную нами технологию для поиска новых методов лечения и новых лекарств", - говорит Чонг. "Это своего рода коммерческая точка зрения, которую мы пытаемся наблюдать в компании".
Поскольку нервные клетки, используемые в DishBrain, могут быть получены из плюрипотентных стволовых клеток человека, это открывает возможности для персонализированной медицины. "Можно брать образцы у доноров, выращивать генотипически похожие нейроны, которые затем можно использовать для тестирования лекарств, которые, как мы надеемся, будут иметь те же параметры, что и донорские клетки", - говорит Чонг. Это может сократить процесс испытания различных методов лечения таких заболеваний, как эпилепсия. "Если бы у вас была система, в которой вы могли бы сразу получить ответ на вопрос, какой препарат следует принимать для достижения наилучшего результата с наименьшим количеством побочных эффектов, это было бы огромным изменением в жизни многих людей с этим заболеванием".