200 000 живых нейронов на чипе научились играть в Doom

Представьте: крошечная колония живых человеческих клеток мозга, плавающих в питательном растворе на кремниевом чипе, самостоятельно учится стрелять по демонам в Doom. Звучит как сюжет научной фантастики, но австралийская компания Cortical Labs именно это и продемонстрировала.

От Pong к Doom

История началась в 2022 году, когда Cortical Labs из Мельбурна представила систему DishBrain — около 800 000 нейронов мыши и человека, выращенных на мультиэлектродном чипе в чашке Петри. Клетки научились играть в Pong, классическую аркаду 1970-х. Результаты опубликовали в журнале Neuron.

Принцип обучения оказался элегантным. Компьютер посылал нейронам сигналы о положении мяча, а затем считывал их электрическую активность для управления виртуальной ракеткой. Когда нейроны попадали по мячу, они получали упорядоченный электрический импульс. Промах — хаотичный белый шум. Клетки мозга, следуя так называемому принципу свободной энергии, предпочитают предсказуемые сигналы непредсказуемым — и постепенно учились отбивать мяч.

Нейроны играли не блестяще — но и в чашке их было меньше, чем в мозге таракана. Как заметил главный научный сотрудник Cortical Labs Бретт Каган: «Если бы вы увидели таракана, играющего в Pong и попадающего по мячу вдвое чаще, чем промахивающегося, вы бы были впечатлены».

CL1: первый биологический компьютер

Теперь Cortical Labs пошла дальше. Их система CL1 — это то, что компания называет «первым в мире биологическим компьютером, пригодным для программного развёртывания». Около 200 000 живых человеческих нейронов выращиваются на микрочипе внутри устройства размером с большой палец, заполненного питательным раствором.

И эти нейроны играют в Doom.

Переход от Pong к Doom — колоссальный скачок сложности. Pong — это двумерная игра с прямой связью: мяч вверх — ракетка вверх. Doom — трёхмерный шутер от первого лица с врагами, лабиринтами и необходимостью исследовать окружение. Команде пришлось перевести цифровой мир игры на «биологический язык» нейронов — электрические импульсы.

Когда на экране появляется враг, система стимулирует электроды, соответствующие направлению угрозы. Нейроны реагируют собственными электрическими разрядами, которые интерпретируются как действия в игре. Клетки играют примерно как новичок, впервые севший за компьютер, — но они учатся.

Биологические дата-центры

Самое неожиданное — Cortical Labs не ограничивается демонстрациями с играми. Компания объявила о планах построить два биологических дата-центра: один в Мельбурне, второй в Сингапуре. Оба будут работать на блоках CL1.

Аргумент в пользу биологических вычислений прост: энергоэффективность. По заявлению компании, CL1 потребляет меньше энергии, чем карманный калькулятор. Для индустрии, где один крупный дата-центр может потреблять электричество небольшого города, это звучит как революция.

Разумеется, до замены кремниевых серверов биологическими ещё далеко. Нейроны медленнее транзисторов, требуют питательной среды и не масштабируются так же просто. Но сам факт, что живые клетки мозга могут обучаться и выполнять вычислительные задачи на чипе, открывает совершенно новое направление в вычислительной технике — на стыке биологии и электроники.

Почему это важно

Кремниевые компьютеры мощны, но негибки. Как объясняет Каган, человек может прийти в чужой дом и разобраться, как приготовить чай, даже если кухня незнакома. Компьютеру потребуется полная перенастройка для каждой новой среды. Биологические нейроны обладают способностью к обобщению, которой пока нет у кремния.

Cortical Labs не единственная компания, экспериментирующая с биологическими вычислениями, но она первой довела концепцию до коммерческого продукта. В мире, где энергопотребление AI становится всё более острой проблемой, идея «тела в коробке» — живых нейронов, решающих вычислительные задачи — может оказаться не такой безумной, как кажется на первый взгляд.