Nơ-ron con người trong đĩa Master Pong: Một bước đột phá trong trí thông minh sinh học tổng hợp Chúng điều khiển Pong mà không cần sự can thiệp của con người hay máy tính. Trong một nghiên cứu đột phá được công bố trên tạp chí Neuron, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng nơ-ron của con người và chuột được nuôi cấy trong một đĩa thí nghiệm có thể học cách chơi trò chơi video cổ điển Pong từ những năm 1970. Thành tựu đáng chú ý này, do Tiến sĩ Brett Kagan và nhóm của ông tại Cortical Labs ở Melbourne, Australia dẫn dắt, cho thấy tiềm năng của trí thông minh sinh học tổng hợp và mở ra những con đường mới để hiểu cách mà nơ-ron xử lý thông tin và thích nghi với các môi trường động. Hệ thống DishBrain: Sự kết hợp giữa sinh học và công nghệ Hệ thống DishBrain là một nền tảng tiên phong tích hợp khoảng 800.000 nơ-ron sống—được lấy từ não chuột phôi hoặc tế bào gốc đa năng cảm ứng của con người—trên một mảng vi điện cực. Mảng này, một chip silicon được đặt trong đĩa petri, phục vụ như một giao diện giữa các nơ-ron sinh học và một môi trường số. Các điện cực có thể vừa cung cấp xung điện để kích thích các nơ-ron vừa ghi lại hoạt động của chúng, tạo ra một hệ thống khép kín nơi các nơ-ron nhận phản hồi theo thời gian thực dựa trên hành động của chúng. Trong thí nghiệm, các nơ-ron được kết nối với một máy tính chạy phiên bản đơn giản của Pong, một trò chơi giống như tennis nơi người chơi di chuyển một vợt để đánh một quả bóng qua lại. Mảng vi điện cực được chia thành các vùng cảm giác và vận động. Các điện cực trong vùng cảm giác gửi tín hiệu để chỉ ra vị trí của quả bóng, trong khi các điện cực trong vùng vận động diễn giải hoạt động nơ-ron như là các lệnh để di chuyển vợt lên hoặc xuống. Để làm cho nhiệm vụ khả thi, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh trò chơi: vợt lớn hơn, quả bóng di chuyển chậm hơn, và không có đối thủ, với mục tiêu là tối đa hóa thời gian giao bóng thay vì thắng một trận đấu. Học hỏi thông qua phản hồi: Nguyên lý năng lượng tự do Các nơ-ron đã học cách chơi Pong chỉ trong vòng năm phút, cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Việc học nhanh chóng này được thúc đẩy bởi một cơ chế phản hồi dựa trên nguyên lý năng lượng tự do, một lý thuyết được đề xuất bởi đồng tác giả Giáo sư Karl Friston. Theo nguyên lý này, các nơ-ron tìm cách giảm thiểu sự không thể đoán trước (hoặc entropy) trong môi trường của chúng. Trong thí nghiệm, khi các nơ-ron thành công trong việc đánh trúng quả bóng, chúng nhận được một xung điện dự đoán được, củng cố sự kết nối và hoạt động như một phần thưởng. Khi chúng bỏ lỡ, chúng nhận được một xung điện không thể đoán trước, mạnh mẽ hơn, làm gián đoạn mạng nơ-ron và khuyến khích sự thích nghi để tránh những kết quả như vậy. Trong hơn 20 phút, các nơ-ron đã tăng khả năng duy trì các cuộc giao bóng, với nơ-ron con người vượt trội hơn nơ-ron chuột, đạt được thời gian giao bóng dài hơn đáng kể. Sự khác biệt này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng nơ-ron con người có khả năng xử lý thông tin lớn hơn nơ-ron gặm nhấm. Các "đỉnh" đồng bộ của hoạt động điện trong mạng nơ-ron ngày càng mạnh mẽ hơn với mỗi lần đánh trúng thành công, cho thấy rằng các nơ-ron đang thích nghi hành vi của chúng để đạt được mục tiêu đánh trúng quả bóng một cách nhất quán hơn. Ý nghĩa đối với khoa học thần kinh và AI Thí nghiệm DishBrain là một cột mốc quan trọng trong việc hiểu cách mà các nơ-ron học hỏi và xử lý thông tin bên ngoài bối cảnh của một sinh vật sống. Tiến sĩ Kagan cho rằng công trình này chứng minh "trí thông minh sinh học tổng hợp", nơi các nơ-ron thể hiện hành vi có mục tiêu tương tự như cảm giác—được định nghĩa ở đây là khả năng cảm nhận và phản ứng với môi trường, mặc dù không tương đương với ý thức. Họ thật sự thú vị.