Savulaik viena no populārākajām (un viena no pirmajām) datorspēlēm bija prasta galda tenisa simulācija – katrā ekrāna pusē pa līnijai jeb "raketei", kura jāpārvieto tā, lai veiksmīgi atsistu virtuālo bumbiņu. Cilvēkam šīs datorspēles apguve ir tīrais nieks. To eksperimentos apguvuši arī daži dzīvnieki, taču izrādās, ka to autonomi spēlēt var iemācīties pat šūnām laboratorijas trauciņos, vēsta izdevums "Nature".
Aptuveni 800 tūkstoši neironu jeb smadzeņu šūnu, kas izaudzētas ar mikroelektrodiem aprīkotos traukos, iemācīti spēlēt klasisko datorspēli "Pong". Tādējādi šīs šūnas piepulcējas arvien augošam "Pong" spēlētāju lokam – gan cilvēkiem, gan cūkām, kas iemācītas virtuālās raketes vadīt ar šņukuriem, gan makakiem, kuri tās vadīja vien ar domu spēku, izmantojot "Neuralink" tehnoloģiju.
Eksperimentālā ietaise nosaukta par "DishBrain" un ir sajaukums no neironiem, kas iegūti no peļu embrijiem un no cilmes šūnām izaudzētiem cilvēku neironiem. Tie atrodas virs mikroelektrodiem, kas ļauj neironus stimulēt ar elektriskajiem signāliem, tādējādi nodrošinot gan sensoro ievadi, gan arī nolasot izmaiņas neironu aktivitātē. Šos elektriskos signālus pētnieki pārveidoja galda tenisa spēles vizuālā reprezentācijā.
Šis darbs ir ar mērķi pierādīt konceptu – ka principā šūnu kultūra noteiktos apstākļos var demonstrēt dažas rudimentāras intelekta pazīmes, izdevumam "Nature" norāda pētījuma vadošais autors Brets Keigans. Kaut viņa komandas veikumu sauc "DishBrain" jeb burtiski "smadzenes traukā", līdz smadzenēm tur stipri tālu, uzsver pats Keigans. Jāatgādina, ka arī intelekta precīza definīcija aizvien ir jautājums, par kuru var padiskutēt. Keigans to definē kā spēju apkopot un salīdzināt informāciju, un vēlāk to pielietot, lai pielāgotu uzvedību dotajā vidē.
"DishBrain" variantā spēles "Pong" bumbiņu reprezentēja elektrisks signāls mikroelektrodu laukā. Attiecīgi, pārvietojoties elektriskajam signālam guži kā pa bumbiņas trajektoriju, šajā ceļā tika stimulēti neironi, kas tādējādi "zināja", kurp bumbiņa virzās. Atsevišķa neironu kopa autonomi kontrolēja "raketi".
Keigans ar kolēģiem "DishBrain" neironus arī apmācīja, lai tie ar uzdevumu – simulētās bumbiņas atsišanu – tiktu galā arvien veiksmīgāk. Kā pamatojums izmantota teorija, ka bioloģiskas sistēmas, tostarp arī "DishBrain", dod priekšroku videi ar paredzamiem iznākumiem. Reizēs, kad bumbiņa netika atsista, neironu tīklu stimulēja ar elektriskajiem signāliem dažādās frekvencēs un dažādās vietās. Kad uzdevums paveikts sekmīgi un bumbiņa atsista, elektriskais stimuls bija nemainīgas frekvences un nemainīgās vietās. Laika gaitā neironu tīkls spēja bumbiņu atsist arvien sekmīgāk, tādējādi biežāk izpelnoties vienmērīgo, nemainīgo atbildes stimulu.
"Apbrīnojami, bet šūnu kultūras iemācījās, kā savu pasauli padarīt paredzamāku ar noteiktu rīcību (bumbiņas atsišanu)," norāda neirozinātnieks Karls Firstons. "Tas ir fantastiski, jo šāda veida pašorganizāciju nevar tā vienkārši iemācīt – pretēji mājdzīvniekam, šīm mini "smadzenēm" nav izpratnes par atalgojumu vai sodu." Tādējādi "DishBrain" neironu tīkls vienkārši pielāgo savu darbību, vadoties pēc bioloģijas principiem, kādus tos raksturo Fristona teorija – virzība uz prognozējamas vides veidošanu.
Šis ir interesants, kaut pavisam neliels solītis virzienā uz bioloģisku sistēmu integrēšanu datorikā. Kaut daži uzdevumi datoriem padodas ātrāk nekā cilvēkiem, mūsu prāta darbības simulēšana mākslīgā vidē aizvien ir nesasniegts mērķis. Cilvēka smadzenes sastāv no aptuveni 80-100 miljardiem neironu. Ir bijuši mēģinājumi simulēt cilvēka smadzeņu darbību, bet tas izdevies vien ļoti ierobežoti. Superdators ar gandrīz 83 tūkstošiem centrālo procesoru un petabaitu operatīvās atmiņas skaitļoja bez mitas 40 minūtes, lai replicētu vien sekundi ilgu neironu aktivitāti, kas notiek vienā procentā cilvēka smadzeņu. Daļēji tas tāpēc, ka šobrīd datorsistēmu "dzelžu" arhiktektūra ir visai tāla no bioloģisku smadzeņu uzbūves. Šādas "smadzenes traukā" varētu būt ceļš uz digitālu un bioloģisku sistēmu integrēšanu kaut kad nākotnē.
Seko "Delfi" arī Instagram vai YouTube profilā – pievienojies, lai uzzinātu svarīgāko un interesantāko pirmais!
