Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Крузе вырастили в лаборатории мини-мозг и научили его решать инженерные задачи.
Несколько лабораторных образцов ткани головного мозга мыши убедительно доказали, что нейронные цепи можно направлять для решения классических задач управления путем тщательно структурированной обратной связи. В замкнутой среде, обеспечивающей обратную электрическую связь на основе показателей производительности, кортикальные органоиды неуклонно улучшали собственные навыки решения классической инженерной эталонной задачи по удержанию неустойчивого виртуального полюса.
Эти улучшения, однако, не гарантируют функционирование гибридного биокомпьютера. Однако сама концепция подтверждает, что нервная ткань в чашке Петри способна адаптивно настраиваться путем структурированной обратной связи. Это может помочь ученым выяснить, как неврологические болезни меняют способность мозга к пластичности.
«Мы пытаемся понять фундаментальные принципы того, как нейроны могут адаптивно настраиваться для решения задач. Если мы сможем понять, что именно вызывает это явление в лабораторных условиях, это откроет нам новые возможности для изучения того, как неврологические заболевания могут влиять на способность мозга к обучению», — объясняет исследователь робототехники и искусственного интеллекта Эш Роббинс.
Органоиды вырастили из стволовых клеток мыши. Они культивировались таким образом, чтобы образовывать небольшие скопления кортикальной ткани, способной передавать нейронные сигналы. Эти органоиды не настолько сложны и умны, чтобы иметь самостоятельное мышление. Однако они способны отправлять и принимать сигналы, а также изменять внутренние связи под влиянием внешней стимуляции.
Эксперимент проводился с использованием виртуальной тележки и столба на ней. Различные схемы электрической стимуляции указывали направление и угол наклона столба. Суть проста — тележка движется вправо-влево для удержания закрепленного на ней шарнирами столба. При этом есть четкая точка необратимости, когда столб слишком наклоняется. Чтобы он оставался в вертикальном положении, приходится постоянно корректировать положение тележки. Небольшие ошибки быстро накапливаются и приводят к тому, что столб критически наклоняется. Классический пример проблемы нестабильного управления.
Реакции органоидов в этом эксперименте интерпретировались как силы, направленные влево или вправо, для перемещения тележки и противодействия колебаниям. Они, конечно, не понимали сути задачи. Исследователи проверяли, можно ли регулировать нейронные связи путем обратной связи. Другими словами, могут ли импульсы электрической стимуляции вызывать изменения, которые бы подталкивали систему к лучшему управлению.
Каждая попытка удержать равновесие столба продолжалась пока он не наклонялся за пределы заданного угла. Эффективность отслеживалась в течение пяти попыток. Органоиды распределили по трем группам: без обратной связи, со случайной обратной связью, которая подается на выбранные нейроны, и с адаптивной обратной связью на основе предыдущих результатов.
Ключевым выступало условие адаптивности. Если производительность в течение 5 попыток снижалась по сравнению со средним показателем последних 20 попыток, система посылала короткий импульс высокочастотной стимуляции. Алгоритм корректировал то, какие нейроны получали эти импульсы в зависимости от того, сопровождались ли до этого аналогичные схемы стимулирования улучшенным управлением.
СпецпроектыПерша угода із нульовим ризиком: біржа Bitget запустила нову акцію. Ось її умовиПотужність 19 000 Па і точне миття вздовж країв: як Dreame L40 Ultra AE прибирає у найскладніших місцях
«Можно представить это как искусственного тренера, который говорит: «Ты делаешь это неправильно, немного подкорректируй вот так». Мы учимся, как лучше всего подавать ему эти тренерские сигналы», — отмечает Эш Роббинс.
Для определения того, действительно ли органоиды улучшают собственные навыки решения задачи и это не фактор случайного везения, исследователи установили эталон, основанный на том, насколько эффективно бы работал полностью случайный контроллер. Если результаты органоидов превосходили такие, которые могла бы обеспечить случайность, попытка считалась успешной.
Показатели уровня мастерства, достигнутые при каждом из условий, оказались удивительными. Органоиды без обратной связи достигли целевых показателей мастерства лишь в 2,3% случаев. Те, которые имели случайную обратную связь, демонстрировали хорошие результаты в 4,4% случаев. Однако при условии непрерывной адаптивной связи органоиды успешно справлялись с задачей в 46% случаев.
«Мы продемонстрировали краткосрочное обучение, то есть мы можем взять органоид в одном состоянии и перевести его в другое, к которому мы стремимся, и мы можем делать это последовательно», — подчеркивает Эш Роббинс.
Дело в том, что если оставить органоиды в состоянии покоя всего на 45 минут, они теряют навыки и возвращаются к базовому уровню. В будущих исследованиях ученые хотят рассмотреть способы улучшения их памяти, возможно путем усложнения структуры.
ITC ранее писал, что стэнфордский интерфейс «мозг-компьютер» понимает слова в голове напрямую — другие устройства лишь считывали активность, а китайские инженеры представили новый нейрокомпьютер, который имитирует мозг макаки.
Вас замінять: цей чип бачить і думає як мозок людини
Результаты исследования опубликованы в журнале Cell Reports
Источник: ScienceAlert
