Хай-тек Будущее – за биоэлектроникой. Если удастся решить этические вопросы

Рубрика Николая Гринько на "Вестях ФМ".

Ученые из австралийского Университета Монаша создали DishBrain – полубиологический компьютерный чип с клетками мозга человека и мыши, который за 5 минут самостоятельно научился играть в компьютерную игру Pong. Сначала команда сконструировала тончайшую сетку из микроэлектродов, которые способны считывать активность нейронов. Сетку поместили в чашку Петри, заполненную питательным раствором. А затем на электродах вырастили примерно 800 000 живых клеток мозга человека и мышей.

Посылая по электродам ток, можно передавать клеткам информацию, а считывая ответные сигналы, понимать их реакцию. Для того, чтобы проверить работоспособность клеточного чипа, ученые подключили его к электронной игре Pong, в которой пользователь должен отбивать "мяч", передвигая виртуальную "ракетку". И массив клеток сумел научиться играть в нее всего за 5 минут.

Коллектив редакции нашей программы попытался разобраться, как же это получилось. Выяснилось, что нейроны воспринимают знакомые, привычные сигналы как положительное поощрение. Происходит это потому, что клетки стремятся свести к минимуму непредсказуемость окружающей среды. Если "мяч" успешно отбивался "ракеткой", то в чип посылали одну и ту же короткую последовательность импульсов, служившую вознаграждением. Если же удар был неудачным и "мяч" пролетал мимо, то на электроды подавали "4 секунды хаоса" – последовательность импульсов, непредсказуемых по длительности, времени и силе. Клеточный чип быстро понял, что нужно делать, и стал перемещать "ракетку" так, чтобы избегать падений "мяча", получая приятный стимул.

Такие программируемые чипы, объединяющие биологические вычисления с искусственным интеллектом, в будущем могут превзойти производительность процессоров на основе кремния. И главное отличите таких систем будет заключаться в возможности постоянного обучения. Современные нейросети работают в двух несочетающихся режимах: сначала они обучаются, а затем выдают данные, исходя из полученных знаний. Нейронные системы способны совмещать эти режимы, и при этом получение новой информации не приводит к удалению старой. "Биологическая электроника" будет во много раз более мощной, гибкой и обучаемой, чем любые существующие сегодня "твердые" компьютеры.

Конечно, остаются открытыми этические вопросы использования живой ткани (и особенно – клеток человеческого мозга) в подобных системах. Но исследователи пока не спешат ими задаваться, предпочитая заниматься решением технических проблем. Такой подход в целом можно понять. Хотя…