To w zasadzie mógłby być początek filmu w stylu "Terminatora" albo "Robocopa". Australijskie wojsko zainwestowało w startup, który wsadził do komputera komórki ludzkiego oraz mysiego mózgu. Mogą być podstawą do budowy nowej generacji robotów ze zdolnością samodzielnej nauki.
Australijski zespół DishBrain dostał grant w wysokości 600 000 dolarów australijskich (407 000 dolarów amerykańskich) na połączenie sztucznej inteligencji z ludzkimi komórkami mózgowymi. Zespół badający dziedzinę syntetycznej inteligencji biologicznej ma nadzieję na stworzenie "lepszych maszyn AI" – pomimo obaw związanych z ryzykiem wprowadzenia takiej technologii. Grant badaczom przyznało australijskie Biuro Wywiadu Narodowego (ONI) oraz Centrum Nauki i Technologii Bezpieczeństwa Narodowego Departamentu Obrony.
Zespół badawczy, działający na Monash University i w Cortical Labs, stworzył DishBrain – czyli w dużym uproszczeniu: komórki mózgowe zamknięte w chipie, które wykazały zdolność do nauczenia się i grania w klasyczną grę wideo Pong z lat 70.
Naukowcy z Cortical Labs w Melbourne w Australii twierdzą, że stworzony przez nich "minimózg" potrafi wyczuwać otoczenie i reagować na nie.
Dr Brett Kagan z firmy Cortical Labs napisał w czasopiśmie "Neuron", że zespół stworzył pierwszy wyhodowany w laboratorium mózg, aby osiągnąć "pewien stopień wrażliwości". Naukowcy wyhodowali ludzkie komórki mózgowe z komórek macierzystych oraz embrionów myszy. Namnożyli je do liczby ok. 800 000 i połączyli ten minimózg z grą wideo za pomocą elektrod. Informują one komórki, po której stronie znajduje się piłka i jak daleko jest od paletki.
Badacze stwierdzili, że komórki pochodzenia ludzkiego były wydajniejsze niż pochodzące od myszy. Minimózg nauczył się grać w Ponga w pięć minut. Chociaż nie trafiał w piłkę częściej niż nawet niektórzy z najgorszych ludzkich graczy, jego wskaźnik sukcesu znacznie przekraczał przypadkowość. Badacze podkreślają, że minimózg nie ma świadomości, więc nie uczestniczy w grze w tradycyjnym sensie, jedynie uczy się, jak najlepiej reagować na bodźce.
Dr Kagan ma nadzieję, że badania jego zespołu zostaną ostatecznie wykorzystane do przetestowania metod leczenia chorób neurodegeneracyjnych, takich jak choroba Alzheimera. Chce też przetestować wpływ alkoholu na zdolność jego DishBrain do grania w tę grę. Brzmi dziwnie, ale stoi za tym poważny cel: sprawdzenie, czy osłabiony przez alkohol DishBrain pokaże swoją skuteczność jako zamiennik prawdziwego mózgu podczas przeprowadzania eksperymentów.
Naukowcy napisali w artykule, że syntetyczna inteligencja biologiczna "wcześniej ograniczona do sfery science fiction" może być w zasięgu ręki. Teraz dodali, że zespół dostał grant od australijskiej armii i służb, ponieważ potrzebny jest nowy rodzaj inteligencji maszynowej, która mogłaby "uczyć się przez całe życie".
Taka inteligencja poprawiłaby uczenie maszynowe dla nowych technologii, w tym autonomicznych samochodów, dronów i robotów dostawczych. W przyszłości może ona przewyższyć wydajność istniejącego sprzętu opartego wyłącznie na krzemie.
"Wyniki takich badań miałyby znaczące implikacje w wielu dziedzinach, takich jak – między innymi – planowanie, robotyka, zaawansowana automatyzacja, interfejsy mózg-maszyna i odkrywanie leków, dając Australii znaczącą przewagę strategiczną" – twierdzą naukowcy.
Z informacji przekazywanych przez badaczy wynika, że ludzkie mózgi dobrze radzą sobie z uczeniem się przez całe życie. Jest to nam potrzebne do zdobywania nowych umiejętności, dostosowywania się do zmian i stosowania istniejącej wiedzy do nowych zadań. Tymczasem "klasyczna" sztuczna inteligencja cierpi na coś, co naukowcy nazywają "katastroficznym zapominaniem". AI po prostu zapomina informacje z poprzednich zadań, gdy zaczyna nowe.
Badanie DishBrain ma na celu zrozumienie biologicznych mechanizmów stojących za ciągłym uczeniem się.
"Będziemy wykorzystywać ten grant, aby opracować lepsze maszyny AI, które replikują zdolność uczenia się tych biologicznych sieci neuronowych. Pomoże nam to zwiększyć możliwości sprzętu i metod do punktu, w którym staną się realnym zamiennikiem obliczeń in silico (z wykorzystaniem symulacji) – przekonuje jeden z naukowców.