2021. aastal kasutas Austraalia ettevõte Cortical Labs oma neuronitel põhinevaid arvutikiipe mängu Pong mängimiseks. Kiibid koosnesid enam kui 800 000 elusast ajurakust, mis olid kasvatatud mikroelektroodide massidele, mis suudavad elektrisignaale nii saata kui ka vastu võtta. Teadlased pidid kiipe hoolikalt treenima, et need suudaksid mängus olevat reketit juhtida.
Nüüd on Cortical Labs välja töötanud liidese, mis lihtsustab nende kiipide programmeerimist populaarse programmeerimiskeele Python abil. Sõltumatu arendaja Sean Cole kasutas Pythoni, et õpetada kiibid Doomi mängima, mille ta tegi umbes nädalaga.
„Erinevalt Pongi projektist, mille kallal töötasime paar aastat tagasi ja mis nõudis aastaid pingutavat teaduslikku tööd, on selle demonstratsiooni teinud mõne päevaga keegi, kellel oli varem suhteliselt vähe kogemusi otseselt bioloogia valdkonnas töötamisel,“ ütleb Brett Kagan Cortical Labsist. „Just see kättesaadavus ja paindlikkus teebki selle nii põnevaks.“
Neuraalne arvutikiip, mis kasutas vaid umbes veerandit Pongi demonstratsiooni neuronitest, mängis Doomi paremini kui juhuslikult tulistav mängija, kuid jäi kaugelt maha parimate mängijate tulemustest. Siiski õppis see palju kiiremini kui traditsioonilised ränipõhised masinõppesüsteemid ja peaks suutma oma tulemusi uute õppimisalgoritmide abil parandada, ütleb Kagan.
Siiski ei ole tema sõnul mõttekas võrrelda kiipe inimajuuga. „Jah, see on elus ja jah, see on bioloogiline, kuid tegelikult kasutatakse seda vaid materjalina, mis suudab töödelda informatsiooni väga erilisel viisil, mida me ränis jäljendada ei suuda.“
„Doom on varasematest demonstratsioonidest palju keerulisem ja edukas suhtlus mänguga rõhutab tegelikke edusamme elusate närvisüsteemide kontrollimisel ja treenimisel,“ ütleb Andrew Adamatzky Lääne-Inglismaa Ülikoolist Bristolis, Suurbritannias.
Steve Furber Manchesteri Ülikoolist nõustub, et Doom on oluline edasiminek võrreldes Pongiga, kuid tema sõnul on veel palju, mida me ei mõista selle kohta, kuidas need neuronid mängu mängivad, näiteks kuidas neuronid teavad, mida neilt oodatakse, või kuidas nad suudavad ilma silmadeta ekraani „näha“.
Sellest hoolimata on võimete hüpe põnev, ütleb Yoshikatsu Hayashi Readingi Ülikoolist Ühendkuningriigis, ja viib meid oluliselt lähemale kasulikele rakendustele reaalses maailmas, näiteks robotkäe juhtimisele bioloogiliste arvutitega, mida Hayashi ja tema kolleegid üritavad teha sarnase arvutiga, mis on valmistatud hüdrogeelist. „[Doomi mängimine] on nagu lihtsam versioon kogu käe juhtimisest,“ ütleb Hayashi.
„Põnev ei ole siin mitte ainult see, et bioloogiline süsteem suudab mängida Doomi, vaid ka see, et ta suudab toime tulla keerukuse, ebakindluse ja reaalajas otsuste tegemisega,“ ütleb Adamatzky. „See on palju lähemal väljakutsetele, millega tulevased bioloogilised või hübriidarvutid toime tulema peavad.“
Kuidas see lugu Sind end tundma pani? Saada Kommenteeri Loe kommentaare