Mänskliga neuroner i en maträtt Master Pong: Ett genombrott i syntetisk biologisk intelligens De behärskar Pong utan mänsklig eller datorinmatning. I en banbrytande studie i tidskriften Neuron visade forskare att neuroner från människor och möss som odlats i en laboratorieskål kan lära sig att spela det klassiska videospelet Pong från 1970-talet. Denna anmärkningsvärda prestation, ledd av Dr. Brett Kagan och hans team vid Cortical Labs i Melbourne, Australien, visar potentialen hos syntetisk biologisk intelligens och öppnar nya vägar för att förstå hur neuroner bearbetar information och anpassar sig till dynamiska miljöer. Systemet, som kallas "DishBrain", kombinerar levande hjärnceller med avancerad teknik, vilket ger insikter om intelligens, inlärning och potentiella tillämpningar inom neurovetenskap och artificiell intelligens (AI). DishBrain-systemet: En fusion av biologi och teknik DishBrain-systemet är en banbrytande plattform som integrerar cirka 800 000 levande nervceller – antingen från embryonala mushjärnor eller mänskligt inducerade pluripotenta stamceller – på en mikroelektrodmatris. Denna array, ett kiselchip inrymt i en petriskål, fungerar som gränssnittet mellan de biologiska neuronerna och en digital miljö. Elektroderna kan både leverera elektriska impulser för att stimulera neuronerna och registrera deras aktivitet, vilket skapar ett slutet system där neuronerna får feedback i realtid baserat på deras handlingar. I experimentet var nervcellerna kopplade till en dator som körde en förenklad version av Pong, ett tennisliknande spel där spelarna flyttar en paddel för att slå en boll fram och tillbaka. Mikroelektroderna delades in i sensoriska och motoriska regioner. Elektroder i det sensoriska området skickade signaler för att indikera bollens position, medan de i de motoriska regionerna tolkade neuronal aktivitet som kommandon att flytta paddeln uppåt eller nedåt. För att göra uppgiften genomförbar justerade forskarna spelet: paddeln var större, bollen rörde sig långsammare och det fanns ingen motståndare, med målet att maximera slaglängden snarare än att vinna en match. Lärande genom feedback: Principen om fri energi Neuronerna lärde sig att spela Pong inom bara fem minuter, vilket förbättrade deras prestanda med tiden. Denna snabba inlärning drevs av en återkopplingsmekanism som har sina rötter i principen om fri energi, en teori som föreslagits av medförfattaren professor Karl Friston. Enligt denna princip försöker neuroner minimera oförutsägbarhet (eller entropi) i sin miljö. I experimentet, när neuronerna framgångsrikt träffade bollen, fick de en förutsägbar elektrisk stimulans, vilket förstärkte anslutningen och fungerade som en belöning. När de missade fick de ett oförutsägbart, mer intensivt stimulus, vilket störde det neurala nätverket och uppmuntrade till anpassning för att undvika sådana resultat. Under 20 minuter ökade neuronerna sin förmåga att upprätthålla rallyn, med mänskliga neuroner som överträffade musneuroner, vilket uppnådde betydligt längre rallytider. Denna skillnad stämmer överens med tidigare forskning som tyder på att mänskliga neuroner har större informationsbehandlingskapacitet än gnagarneuroner. De synkroniserade "topparna" av elektrisk aktivitet i det neurala nätverket blev starkare med varje lyckad träff, vilket tyder på att neuronerna anpassade sitt beteende för att uppnå målet att träffa bollen mer konsekvent. Implikationer för neurovetenskap och AI DishBrain-experimentet är en viktig milstolpe för att förstå hur neuroner lär sig och bearbetar information utanför en levande organisms kontext. Dr. Kagan föreslår att detta arbete demonstrerar "syntetisk biologisk intelligens", där neuroner uppvisar målinriktat beteende som liknar medvetande – här definierat som förmågan att känna och reagera på omgivningen, men inte liktydigt med medvetande. De är spännande.