Žmogaus smegenų ląstelės išmoksta žaisti Doom žievės laboratorijų eksperimente

„Ar tai gali paleisti Doom?” iššūkis ką tik peržengė kitą ribą.

Melburne, Australijoje, įsikūrusi startuolis „Cortical Labs“ sėkmingai apmokė gyvų žmogaus smegenų ląstelių grupes, kad galėtų naršyti 1993 m. klasikiniame vaizdo žaidime.

Praėjusią savaitę „YouTube“ paskelbtame vaizdo įraše mokslininkai gyvus žmogaus neuronus sujungė su programine įranga, kuri žaidimą paverčia elektriniais signalais ir nervų veiklą paverčia žaidimo valdikliais, leidžiančiais ląstelėms judėti, reaguoti į priešus ir šaudyti iš ginklų.

„2021 m. mes privertėme Pongą dirbti su neuronais. Tai buvo tarsi pirmasis bandymas, siekiant išsiaiškinti, ar galime turėti kokį šaunų žaidimą, kuris prabiltų į žmones. Bet tada gautas atsakymas numeris vienas – ar jis gali paleisti Doom? Alon Loeffler, Cortical Labs taikymo mokslininkas, papasakojo Iššifruoti.

Bendrovės CL1 įrenginyje yra maždaug 200 000 gyvų žmogaus neuronų, kultivuojamų kelių elektrodų matricoje, todėl mokslininkai gali stimuliuoti ląsteles elektra ir interpretuoti jų atsakymus realiu laiku.

Ar gali paleisti „Doom“?

Dešimtmečius „Doom“ buvo neoficialus etalonas inžinieriams, bandantiems naujas sistemas.

Nuo tada, kai 1997 m. Teksase įsikūręs vaizdo žaidimų kūrėjas „id Software“ viešai išleido žaidimo šaltinio kodą, kūrėjai perkėlė jį į daugybę netikėtų platformų.

Šaulys pasirodė netikėtose platformose, įskaitant žarnyno bakterijas ir nėštumo testus, blokų grandinės tinkluose, PDF failuose, robotuose vejapjovėse ir CAPTCHA iššūkiuose, kuriuose žaidėjai turi nugalėti demonus, kad įrodytų, jog jie yra žmonės.

Loeffleris teigė, kad komanda iš pradžių rėmėsi improvizuotu žemo lygio skaičiavimo kodu, kad sistemos veiktų, tačiau galiausiai nusprendė sukurti platformą, sukurtą nuo pat pradžių, kad mokslininkai galėtų sąveikauti su neuronais naudojant aukšto lygio valdiklius, naudojant paprastas Python komandas.

Kai Coritcal Labs sukūrė platformą, plėtra paspartėjo.

„Bendradarbiui Šonui, kuris parašė Doom kodą, mums prireikė kelių dienų, o ne 18 mėnesių“, – sakė Loeffleris.

Neuronų mokymas žaisti

Neuronai mokosi per grįžtamojo ryšio signalus, gaudami nedidelį atlygį, kai teisingai nusitaiko į priešą, ir didesnį atlygį, kai sėkmingai šaudo ir pašalina taikinį, laikui bėgant sustiprindami su tais signalais susijusį elgesį.

„Cortical Labs“ mokslininkai panaudojo dirbtinį intelektą, kad patobulintų, kaip žaidimo informacija buvo koduojama į neuronams siunčiamus elektrinius signalus.

„Ląstelės iš tikrųjų mokosi įvesties“, – sakė Loeffleris. „Tačiau dirbtinis intelektas bando pagerinti tą įvestį, kad pabandytų priversti ląsteles daryti tai, ko mes norime.

Nors ląstelės nuolat tobulėjo žaidžiant „Doom“, Loeffleris pabrėžė, kad neuronai reagavo į įvestis, o ne iš tikrųjų suprato žaidimą.

„Sistema iš tikrųjų nežino, kad žaidžia Doom“, – sakė jis. „Jis gauna elektrinius signalus ir tada išspjauna atsakymus.”

Loeffleris teigė, kad dirbant su gyvais neuronais reikia kitokio požiūrio nei tradicinis programavimas.

„Tai visiškai kitoks mentaliteto pokytis“, – sakė Loeffleris. „Jūs negalite turėti tokios įprastos skaičiavimo sistemos, kurią programuojate. Tai turi būti daroma visiškai nauju požiūriu ir visiškai nauju būdu žvelgti į dalykus.”

Pasak jo, žaidimai yra demonstracija, skirta visuomenei, o mokslininkai tiria praktinį panaudojimą.

Nepaisant to, kad naudojami žmogaus išgauti neuronai, Loeffleris teigė, kad sistema nepanaši į žmogaus pažinimą.

„Vien todėl, kad jos yra žmogaus ląstelės, dar nereiškia, kad ant lėkštelės yra žmogus“, – sakė jis. „Nėra skausmo receptorių. Nėra struktūrų, kurios leistų užtikrinti aukštesnio laipsnio funkcionalumą.”

Nepaisant to, mokslininkai, pasak jo, mato nervų prisitaikymo už smegenų ribų įrodymų.

„Mes vis dar matome prisitaikymą prie aplinkos. Vis dar matome mokymąsi”, – sakė Loeffler. „Tai parodo būdingus neuronų gebėjimus prisitaikyti.