人間の脳細胞は、マトリックスのように、AIよりも速く、エネルギー効率よく、ペトリ皿の中でゲームをすることを学ぶ

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約100万個の生きた脳細胞がペトリ皿の中で培養されました。

外から見ると、それらは物理世界のコンテナに配置されているように見えます。

しかし、彼らは自分たちがまったく別の世界に「生きている」と思うだろう。

この世にあるのはレトロな卓球ビデオゲーム「ポン」だけであり、彼らはそれを一日中プレイしている。

科学者たちはこれを「DishBrain」と呼んでいます。

正式な論文では、インビトロニューラルネットワークとして説明されている。

この研究はオーストラリアの新興企業Cortical Labsによるものだ。

彼らの目標は、生きた生物学的ニューロンと従来のシリコン集積回路を組み合わせて、新しいタイプのチップを作成することです。

研究チームは、Cortical Labsの主任科学者であるブレット・ケイガン氏が率いた。

彼は、これらの脳細胞が住む世界は、社内では「マトリックス」のマトリックスと呼ばれることが多いと明かした。

ゲームでは、彼らは自分たちが詐欺師だと信じています。

世界中の多くのチームが脳のような器官を育てようと試みてきたが、カガン氏は、これらの「ミニ脳」が目標指向のタスクを実行できることを示したのは自分たちが初めてだと考えている。

論文の結論は次の通りです。

DishBrain システムを使用して、in vitro 皮質ニューロンの単層が自己組織化し、仮想ゲーム世界で知的かつ知覚的な動作を示すことができることを実証します。

それらは誰の脳細胞でしょうか?

脳細胞をどうやって入手するか、そしてこの研究が倫理基準に準拠しているかどうかは、多くの人が最初に懸念する問題かもしれません。

安心してください。神経細胞は人間の脳から抽出する必要はなく、2 つの異なるソースから抽出する必要があります。

マウスの神経細胞をそのまま使用するか、またはヒトの幹細胞を神経細胞に分化させて培養し、再生させます。

実験全体はオーストラリアの地元倫理委員会によっても審査されました。

2 つの細胞源を比較する実験では、ヒトのニューロンは常にマウスのニューロンよりも優れたパフォーマンスを示しました。

これは、以前の科学的仮説に対する予備的な証拠も提供します。

すべての主要な特徴（細胞数、感覚入力、運動出力など）が一定であれば、人間のニューロンの情報処理能力はげっ歯類のニューロンよりも優れています。

研究チームは、これは人間のニューロンの樹状突起がより長く、より密度が高いためではないかと推測している。

細胞がどこから来るのかがわかったので、次の疑問は、培養皿の中の脳はどうやってゲームの遊び方を学ぶのか、ということです。

ゲームのプレイ方法を学ぶのに5分かかりますが、AIには90分かかります

培養された脳細胞は、スイスのMaxwell Biosystems社が提供した高密度微小電極アレイ（HD-MEA）上に置かれました。

研究者たちは、低遅延ソフトウェアを使用して、電極アレイ上のニューロンを電気信号で刺激し、その活動を測定することができます。

合計26,400個のプラチナ電極が8mm×8mmの面積に配置されており、最大解像度は220×120に達します。

アレイのさまざまな領域に送信された電気信号は「ピンポンボール」の位置を表し、脳細胞は独自の電気信号を生成して「パドル」を動かすことができます。

信号ループフィードバックシステムを通じて、脳は5分で卓球のゲームのプレイ方法を学ぶことができます。

AIが同じゲームをマスターするには90分かかります。

ディスク内の脳はゲームをより速くプレイすることを学習しましたが、最終的なゲームレベルは、DeepMind が開発したような高度な人工知能のレベルほど高くありませんでした。

2013 年の DeepMind の衝撃的なデビューは、卓球、ブレイクアウト、エンデュランス レーシングという 3 つの古典的な Atari ゲームで AI が人間の達人のレベルを超えることができることを実証したものでした。

このデモンストレーションは、Google が DeepMind を買収するきっかけとなった理由の 1 つでした。

今では、一部の人間の脳細胞だけで構成されたディスク内の脳なので、ゲームでAIに勝てないのは当たり前です。

Cortical Labsについて

2019 年に設立された Cortical Labs は、合成生物学を利用して流動性知能を備えた新しいタイプの人工知能を開発することを目指しています。

彼らは、生物学的ニューロンは自己組織化を通じて未知の問題を解決でき、デジタル回路よりも適応性と拡張性に優れ、エネルギー効率も優れていると考えています。

たとえば、人間の脳には 10 億個以上のニューロンがあり、わずか 20 ワットのエネルギーを消費しながら一般的な知能を生み出すことができます。

創設者兼 CEO の Hon Weng Chong 氏 (右から 1 人目) は医学とコンピューター サイエンスのバックグラウンドを持ち、ジョンズ ホプキンス大学で博士号を取得しています。

共同創設者のアンディ・キッチン氏（左から1番目）はソフトウェアエンジニアであり、オーストラリアのロイヤルメルボルン工科大学を卒業しています。

主任科学者のブレット・ケイガン氏（左から2番目）は神経科学を研究しており、メルボルン大学で博士号を取得しています。

ローラ・サマーズ氏 (左から 3 番目) はデザイナー、アンドリュー・ドハティ氏 (左から 4 番目) はハードウェア エンジニアです。

Cortical Labs は、この研究の関連データとコードをオープンソース化しました。

最後に、彼らは、皿の中の脳が卓球の遊び方を学ぶ様子を観察できるオンラインデモンストレーションを提供しています。

ご興味がありましたら、下のリンクをコピーするか、記事の最後にある原文を読んでみてください〜

オンラインデモ:
https://spikestream.corticallabs.com

オープンソースアドレス:
https://gitlab.com/PaperReview/NCOMMS-21-41265

紙：
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v1