Sztuczna inteligencja z ludzkich komórek mózgowych uczy się i rozpoznaje mowę

Składający się z żywych komórek mózgowych system biokomputerowy nauczył się rozpoznawać głos danej osoby "słuchając" setek klipów dźwiękowych - informuje pismo "Nature Electronics".

Organoidy mózgowe to grudki komórek nerwowych, które powstają, gdy komórki macierzyste rosną w określonych warunkach. Są jak miniaturowe mózgi.

Mini-mózg, który urósł w 2 miesiące

Zespół adiunkta Feng Guo z Indiana University w Bloomington (USA) wyhodował organoidy (DOI: 10.1038/s41928-023-01069-w), które mają po kilka milimetrów szerokości i składają się z około 100 milionów komórek nerwowych (ludzki mózg zawiera około 100 miliardów komórek nerwowych). Trwało to ponad dwa miesiące.

Organoidy zostały podłączone do komputera za pomocą układu mikroelektrod, który pozwalał zarówno na przesyłanie sygnałów elektrycznych do organoidu, jak i wykrywanie reakcji komórek nerwowych.

Tak powstały biokomputerowy układ, nazwany "Brainoware", został wykorzystany do rozpoznawania mowy na bardzo podstawowym poziomie.

Biokomputer, który się uczy

Aby tego dokonać, organoidy musiały nauczyć się rozpoznawać głos jednej osoby na podstawie zestawu 240 klipów audio (osiem osób wymawiających japońskie samogłoski). Klipy zostały przesłane do organoidów jako sekwencje sygnałów ułożonych we wzory przestrzenne.

Początkowe reakcje organoidów miały dokładność około 30 do 40 proc. Po dwudniowych sesjach treningowych ich dokładność wzrastała do 70-80 procent.

Szkolenie polegało po prostu na powtarzaniu klipów audio; nie zapewniano organoidom żadnej formy informacji zwrotnej (czy mają rację, czy nie). W badaniach nad sztuczną inteligencją nazywa się to uczeniem bez nadzoru.

Jeśli organoidy poddano działaniu leku, który zapobiegł tworzeniu się nowych połączeń między komórkami nerwowymi, nie następowała żadna poprawa.

Eksperci mają nadzieję, że podobne systemy będą zużywać do zadań AI znacznie mniej energii niż chipy krzemowe.

Jak zaznaczył Guo, istnieją dwa duże wyzwania związane z konwencjonalną sztuczną inteligencją. Jednym z nich jest wysokie zużycie energii. Drugim - nieodłączne ograniczenia chipów krzemowych, takie jak separacja informacji i przetwarzania.

Jednak nawet jeśli wydajność Brainoware można poprawić, kolejnym poważnym problemem jest to, że organoidy można utrzymać "przy życiu" tylko przez jeden czy dwa miesiące. Być może w przyszłości uda się wydłużyć ten okres.

Źródło; PAP / pk