В последние годы учёные всё серьёзнее обсуждают идею компьютеров, которые работают не на кремниевых чипах, а на живых человеческих нейронах. Такие системы называют «мокрым железом» или биокомпьютерами: это крошечные скопления клеток мозга, выращенные из стволовых клеток, способные принимать электрические сигналы, обрабатывать их и отвечать активностью, похожей на примитивный вычислительный процесс. Но именно за такой технологией может быть будущее компьютеров
Как работает компьютер на клетках мозга
Нейроны выращивают из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток, которые перепрограммируют и далее направляют в сторону нервной ткани. Клетки размещают на массивах электродов, через которые им посылают последовательности электрических импульсов, а затем считывают ответы и переводят их алгоритмами в цифровую информацию.
Наиболее распространённый подход — выращивание трёхмерных кластерах нейронов, так называемых органоидов мозга. Эти органоиды содержат разные типы клеток: нейроны, астроциты, олигодендроциты и другие поддерживающие элементы, образуя миниатюрные нейронные сети.
Исследовательские группы и компании создают платформы удалённого доступа, где можно «арендовать» такие органоиды и отправлять им задачи через интернет в виде закодированных электрических паттернов. Электроды регистрируют коллективную активность нейронов, а машинное обучение помогает выделять устойчивые ответы на разные входные сигналы.
Для чего нужен биокомпьютер
Исследователи уже показали, что небольшой органоид из примерно 10 000 нейронов способен различать буквы шрифта Брайля по характеру электрической стимуляции, то есть выполнять простую задачу распознавания образов. Если объединить ответы нескольких органоидов, точность классификации заметно возрастает, что напоминает использование ансамблей моделей в классическом машинном обучении.
Другие команды демонстрировали, что сети культивированных нейронов могут обучаться управлению виртуальными объектами в простых видеоиграх вроде Pong или Cartpole, получая упорядоченную стимуляцию за «правильные» действия и хаотический сигнал за ошибки. Такой подход использует базовый принцип: нейронные сети стремятся повторять активность, которая приводит к предсказуемому и «вознаграждающему» результату.
Интерес к биокомпьютерам во многом связан с феноменальной энергоэффективностью человеческого мозга. Мозг потребляет менее 20 ватт энергии, выполняя примерно 10 в 18-ой степени операций в секунду, тогда как суперкомпьютеры требуют на порядки больше мощности для сопоставимой производительности. Если удастся хотя бы частично использовать эти свойства живых нейронов, можно получить вычислительные системы с минимальным энергопотреблением и высокой плотностью обработки информации.
На этом фоне развивается и нейроморфная электроника — чипы, имитирующие работу нейронов на кремнии, — но биокомпьютинг идёт ещё дальше, опираясь на настоящую биологическую ткань. Сторонники подхода полагают, что в будущем такие системы смогут дополнить или даже конкурировать с искусственным интеллектом и квантовыми компьютерами, особенно там, где важны обучение, адаптация и сложные паттерны обработки сигналов.
Доступ к биокомпьютерным системам
Уже существуют компании, которые выращивают органоиды и предоставляют удалённый доступ к ним исследователям и бизнесу по подписке. Академические группы могут иногда работать с такими платформами бесплатно, тестируя способы стимуляции и алгоритмы извлечения информации, тогда как частные клиенты платят тысячи долларов в месяц за эксклюзивный доступ к конкретным образцам.
Есть и устройства формата «биологический компьютер в коробке» с культивированными нейронными сетями и программируемым интерфейсом, стоимостью десятки тысяч долларов. Они позволяют подключать «мокрое железо» к программам, роботам, системам управления в реальном времени и экспериментировать с гибридом классического ИИ и живой ткани.
Этично ли использовать компьютеры на клетках мозга
Вместе с восторгом по поводу биокомпьютеров растёт и тревога: часть учёных опасается, что преувеличенные заявления о «мозге в банке», «чувствительности» и «сознании» таких культур приведут к жёстким ограничениям для всего направления исследований органоидов. Многие нейробиологи подчёркивают, что шар из нейронов, лишённый структуры настоящего мозга, не следует считать чем-то мыслящим или переживающим.
Есть и методологическая критика: некоторые исследователи сомневаются, что текущие эксперименты демонстрируют именно вычисление и обучение, а не простые рефлекторные отклики или статистический шум. Отмечается, что похожее «обучение» задаче Pong было показано даже для небиологических материалов с простой обратной связью, что ставит под вопрос глубину когнитивности у сегодняшних биокомпьютеров.
Перспективы биокомпьютеров
Несмотря на скепсис, энтузиасты уверены, что органоиды уже содержат базовые элементы человеческой когнитивности и в перспективе могут применяться в задачах от моделирования среды до оптимизации сложных процессов. Ведутся проекты, нацеленные, например, на прогнозирование распространения загрязнений, где от системы требуется быстро адаптироваться к меняющимся условиям и множеству параметров.
Даже если биокомпьютеры не станут прямой заменой традиционным процессорам, они уже сейчас представляют уникальную экспериментальную платформу для изучения пластичности, динамики нейросетей и взаимодействия живой ткани с алгоритмами ИИ. От того, насколько аккуратно удастся сочетать научную осторожность, этику и предпринимательский интерес, зависит, превратится ли эта область в новый класс вычислительных технологий или останется нишевым исследовательским направлением.
Источник: hi-news.ru
Источник: ai-news.ru
