Мини-мозг в чашке Петри обыграл ИИ в обучении видеоигре

Что быстрее научится играть в видеоигру: современный искусственный интеллект или горстка живых нейронов в чашке Петри? Ответ учёных шокирует даже тех, кто привык к научной фантастике. Победил мини-мозг. Всего за пять минут и десяток попыток клетки освоили то, на что алгоритмам понадобились тысячи циклов.

Мы привыкли думать, что ИИ — это вершина обучаемости. Но эксперимент, проведённый командой Бретта Кагана из Cortical Labs, переворачивает эту уверенность. Они создали систему DishBrain: массив микроэлектродов, на котором вырастили органоиды мозга — от 800 тысяч до миллиона живых нейронов. Это примерно размер нервной системы таракана. Часть клеток была мышиной, часть — человеческой (из стволовых клеток).

Затем учёные подключили этот «мозг в чашке» к упрощённой версии игры Pong. Электроды слева и справа сообщали нейронам, где находится мяч, а частота сигналов подсказывала расстояние. Нейроны в ответ генерировали паттерны активности, которые интерпретировались как движение ракетки. Компьютер реагировал, и цепь замыкалась. «Когда они подключены к игре, они верят, что сами являются ракеткой», — поясняют исследователи.

Результат поразил. Мини-мозг освоил игру за 10–15 попыток, то есть примерно за пять минут. А ИИ, с которым его сравнивали, потребовалось 5000 циклов. Человеческие нейроны справились заметно лучше мышиных. Правда, в долгосрочной перспективе алгоритмы всё равно вырываются вперёд — их вычислительная мощь выше. Но скорость обучения живых клеток оказалась феноменальной.

Быстрое, но ограниченное обучение по сравнению с ИИ

Как это работает? Теория, на которую опирались учёные, называется «принципом свободной энергии». Её автор — Карл Фристон из Университетского колледжа Лондона. Идея в том, что нейроны всегда пытаются построить внутреннюю модель внешнего мира и предсказать, что произойдёт дальше. Они не любят сюрпризов. Когда клетки успешно играют, их мир становится предсказуемым. Если же они ошибаются, то получают случайные аверсивные сигналы. Так возникает разумное поведение без внешнего программирования.

Зачем это нужно? Во-первых, понимание механизмов быстрого обучения живых нейронов может помочь создать новое поколение ИИ — энергоэффективного и обучающегося почти мгновенно. Во-вторых, такие органоиды — идеальная платформа для тестирования лекарств. Можно вводить препарат прямо в играющий мини-мозг и смотреть, как меняется его поведение. Это даст гораздо больше информации, чем наблюдение за отдельными клетками.

Следующий шаг — столкнуть человеческие и мышиные органоиды друг с другом или устроить матч между живым мозгом и ИИ (хотя бы на ранних этапах, пока алгоритмы не стали непобедимыми). А ещё учёные мечтают создать настоящий «киборг-мозг», который превзойдёт компьютеры. Звучит как сценарий «Терминатора», но пока это просто очень красивая наука. И она только начинается.