Menschliche Neuronen in einer Schale Master Pong: Ein Durchbruch in der synthetischen biologischen Intelligenz Sie meistern Pong ohne menschliche oder computerbasierte Eingaben. In einer bahnbrechenden Studie in der Zeitschrift Neuron haben Forscher gezeigt, dass menschliche und Mausneuronen, die in einer Laborumgebung kultiviert wurden, das klassische Videospiel Pong aus den 1970er Jahren lernen können. Dieser bemerkenswerte Erfolg, geleitet von Dr. Brett Kagan und seinem Team bei Cortical Labs in Melbourne, Australien, zeigt das Potenzial der synthetischen biologischen Intelligenz und eröffnet neue Wege, um zu verstehen, wie Neuronen Informationen verarbeiten und sich an dynamische Umgebungen anpassen. Das System, das „DishBrain“ genannt wird, vereint lebende Gehirnzellen mit fortschrittlicher Technologie und bietet Einblicke in Intelligenz, Lernen und potenzielle Anwendungen in der Neurowissenschaft und künstlichen Intelligenz (AI). Das DishBrain-System: Eine Fusion von Biologie und Technologie Das DishBrain-System ist eine bahnbrechende Plattform, die etwa 800.000 lebende Neuronen – entweder aus embryonalen Mausgehirnen oder menschlichen induzierten pluripotenten Stammzellen – auf einem Mikroelektrodenarray integriert. Dieses Array, ein Siliziumchip, der in einer Petrischale untergebracht ist, dient als Schnittstelle zwischen den biologischen Neuronen und einer digitalen Umgebung. Die Elektroden können sowohl elektrische Impulse abgeben, um die Neuronen zu stimulieren, als auch deren Aktivität aufzeichnen, wodurch ein geschlossener Regelkreis entsteht, in dem die Neuronen in Echtzeit Feedback basierend auf ihren Aktionen erhalten. In dem Experiment waren die Neuronen mit einem Computer verbunden, der eine vereinfachte Version von Pong ausführte, einem tennisähnlichen Spiel, bei dem die Spieler einen Schläger bewegen, um einen Ball hin und her zu schlagen. Das Mikroelektrodenarray war in sensorische und motorische Bereiche unterteilt. Elektroden im sensorischen Bereich sendeten Signale, um die Position des Balls anzuzeigen, während die im motorischen Bereich die neuronale Aktivität als Befehle interpretierten, um den Schläger nach oben oder unten zu bewegen. Um die Aufgabe machbar zu machen, passten die Forscher das Spiel an: Der Schläger war größer, der Ball bewegte sich langsamer, und es gab keinen Gegner, wobei das Ziel darin bestand, die Rallyelänge zu maximieren, anstatt ein Spiel zu gewinnen. Lernen durch Feedback: Das Prinzip der freien Energie Die Neuronen lernten, Pong innerhalb von nur fünf Minuten zu spielen und verbesserten ihre Leistung im Laufe der Zeit. Dieses schnelle Lernen wurde durch einen Feedback-Mechanismus angetrieben, der im Prinzip der freien Energie verwurzelt ist, einer Theorie, die von Co-Autor Professor Karl Friston vorgeschlagen wurde. Laut diesem Prinzip streben Neuronen danach, Unvorhersehbarkeit (oder Entropie) in ihrer Umgebung zu minimieren. In dem Experiment erhielten die Neuronen, wenn sie den Ball erfolgreich trafen, einen vorhersehbaren elektrischen Reiz, der die Konnektivität verstärkte und als Belohnung diente. Wenn sie verfehlten, erhielten sie einen unvorhersehbaren, intensiveren Reiz, der das neuronale Netzwerk störte und eine Anpassung anregte, um solche Ergebnisse zu vermeiden. Über 20 Minuten hinweg erhöhten die Neuronen ihre Fähigkeit, Rallyes aufrechtzuerhalten, wobei menschliche Neuronen Mausneuronen übertrafen und signifikant längere Rallyezeiten erreichten. Dieser Unterschied stimmt mit früheren Forschungen überein, die darauf hindeuten, dass menschliche Neuronen eine größere Informationsverarbeitungskapazität haben als Neuronen von Nagetieren. Die synchronisierten „Spikes“ der elektrischen Aktivität im neuronalen Netzwerk wurden mit jedem erfolgreichen Treffer stärker, was darauf hindeutet, dass die Neuronen ihr Verhalten anpassten, um das Ziel zu erreichen, den Ball konsistenter zu treffen. Implikationen für Neurowissenschaften und AI Das DishBrain-Experiment ist ein bedeutender Meilenstein im Verständnis, wie Neuronen lernen und Informationen außerhalb des Kontexts eines lebenden Organismus verarbeiten. Dr. Kagan schlägt vor, dass diese Arbeit „synthetische biologische Intelligenz“ demonstriert, bei der Neuronen zielgerichtetes Verhalten zeigen, das der Empfindungsfähigkeit ähnelt – hier definiert als die Fähigkeit, die Umwelt zu spüren und darauf zu reagieren, jedoch nicht gleichbedeutend mit Bewusstsein. Sie sind aufregend.