Японские машины становятся китайскими Японские машины становятся китайскими Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам

Нейроны в чипе: японцы обучили живые клетки мозга

🇯🇵 1 мин

Исследователи взяли живые клетки крысиного мозга, упаковывали их в чип и запустили на этой конструкции алгоритмы машинного обучения. Зачем? Причин было несколько. Со стороны звучит скорее как история в мире киберпанка, но это действительно случилось - группа из японского Университета Тохоку реализовала на живых нейронах обучение с учителем. Крысиные нейроны научились стабильно выдавать нужные временные паттерны - от простых синусоид до аттрактора Лоренца.

Основная проблема биокомпьютинга (вычислений с живыми клетками) в том, что нейроны слишком социальны. Если их просто поместить в питательную среду, клетки быстро обрастают связями и начинают пульсировать одновременно. Возникает хаотичный хор с нулевой предсказуемостью и вычислительной мощностью. Чтобы обойти это, учёные вырастили клетки внутри микрофлюидных лабиринтов. Эти физические барьеры направляют рост отростков и жестко лимитируют связи между кластерами.

Зачем вообще это делать, когда есть гигантские кластеры видеокарт? Исследователям очень хочется создать копию или реплику настоящей нервной системы. Потому что языковые модели в текущем виде очень неэффективные и работают примитивно - они не понимают контекста, лишены гибкости и способности обучаться, тратят кучу энергии на самую простую работу. В этом направлении есть разные разработки, вроде платформы CL1 от Cortical Labs, где нейроны эффектно учатся играть в Pong. Японская система, хотя пока и является лабораторным концептом, но доказывают, что биологический субстрат способен на сложные, контролируемые вычисления.

// Илья Власов