Ludzkie neurony w naczyniu: przełom w syntetycznej inteligencji biologicznej Mistrzowie Pong bez ludzkiego lub komputerowego wkładu. W przełomowym badaniu opublikowanym w czasopiśmie Neuron, badacze wykazali, że ludzkie i mysie neurony hodowane w laboratorium mogą nauczyć się grać w klasyczną grę wideo Pong z lat 70. To niezwykłe osiągnięcie, prowadzone przez dr. Bretta Kagana i jego zespół w Cortical Labs w Melbourne w Australii, pokazuje potencjał syntetycznej inteligencji biologicznej i otwiera nowe drogi do zrozumienia, jak neurony przetwarzają informacje i dostosowują się do dynamicznych środowisk. System DishBrain: fuzja biologii i technologii System DishBrain to pionierska platforma, która integruje około 800 000 żywych neuronów — pochodzących z embrionalnych mózgów myszy lub ludzkich komórek macierzystych indukowanych pluripotentnie — na macierzy mikroelektrod. Ta macierz, silikonowy chip umieszczony w naczyniu Petriego, służy jako interfejs między biologicznymi neuronami a cyfrowym środowiskiem. Elektrody mogą zarówno dostarczać impulsy elektryczne do stymulacji neuronów, jak i rejestrować ich aktywność, tworząc zamknięty system, w którym neurony otrzymują informacje zwrotne w czasie rzeczywistym na podstawie swoich działań. W eksperymencie neurony były połączone z komputerem uruchamiającym uproszczoną wersję Pong, gry przypominającej tenis, w której gracze poruszają paletką, aby odbić piłkę tam i z powrotem. Macierz mikroelektrod została podzielona na obszary sensoryczne i motoryczne. Elektrody w obszarze sensorycznym wysyłały sygnały wskazujące położenie piłki, podczas gdy te w obszarach motorycznych interpretowały aktywność neuronalną jako polecenia do poruszania paletką w górę lub w dół. Aby ułatwić zadanie, badacze dostosowali grę: paletka była większa, piłka poruszała się wolniej, a przeciwnika nie było, a celem było maksymalizowanie długości wymiany, a nie wygranie meczu. Uczenie się przez informacje zwrotne: zasada wolnej energii Neurony nauczyły się grać w Pong w zaledwie pięć minut, poprawiając swoje wyniki w miarę upływu czasu. To szybkie uczenie się było napędzane mechanizmem informacji zwrotnej opartym na zasadzie wolnej energii, teorii zaproponowanej przez współautora, profesora Karla Fristona. Zgodnie z tą zasadą neurony dążą do minimalizacji nieprzewidywalności (lub entropii) w swoim otoczeniu. W eksperymencie, gdy neurony skutecznie uderzały w piłkę, otrzymywały przewidywalny impuls elektryczny, wzmacniając połączenia i działając jako nagroda. Gdy nie trafiły, otrzymywały nieprzewidywalny, bardziej intensywny impuls, który zakłócał sieć neuronalną i zachęcał do adaptacji, aby unikać takich wyników. Przez ponad 20 minut neurony zwiększyły swoją zdolność do utrzymywania wymian, przy czym neurony ludzkie przewyższały neurony myszy, osiągając znacznie dłuższe czasy wymiany. Ta różnica zgadza się z wcześniejszymi badaniami sugerującymi, że neurony ludzkie mają większą zdolność przetwarzania informacji niż neurony gryzoni. Synchronized "spike" aktywności elektrycznej w sieci neuronalnej stawały się silniejsze z każdym udanym uderzeniem, co wskazuje, że neurony dostosowywały swoje zachowanie, aby osiągnąć cel uderzenia w piłkę bardziej konsekwentnie. Implikacje dla neuronauki i AI Eksperyment DishBrain to znaczący krok w zrozumieniu, jak neurony uczą się i przetwarzają informacje poza kontekstem organizmu żywego. Dr Kagan sugeruje, że ta praca demonstruje "syntetyczną inteligencję biologiczną", w której neurony wykazują zachowanie ukierunkowane na cel, podobne do sentiencji — definiowanej tutaj jako zdolność do odczuwania i reagowania na otoczenie, chociaż nie równoważnej świadomości. To ekscytujące.