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仅5分钟学会游戏,效率远超深度强化学习! 第一台活体细胞计算机诞生

AI划重点 · 全文约1435字,阅读需5分钟

1.澳大利亚团队Cortical Labs开发了全球首款可编程的生物计算机CL1,由人脑皮层细胞完成计算。

2.CL1通过诱导多能干细胞技术将皮肤细胞转换成脑皮层细胞,并需要一套维生系统维持大脑生存。

3.为此,研究人员开发了专属操作系统biOS,可用于编程和执行任务。

4.在2022年的DishBrain项目中,大脑皮层学习效率远高于深度强化学习,仅用5分钟学会玩游戏。

5.然而,生物计算机目前尚无法长期记忆数据,官网报价3.5万美元(25万元人民币)一台,预计2025年底发货。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

最近发现了个"活久见"的东西,就是下面这个~

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你觉得它是什么?一辆公交车?一个测试仪器?都不是,这是一台计算机。

不是硅基电脑,是碳基电脑!里面装的是人类活着的脑皮层细胞。

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它叫 CL1,是澳大利亚团队 Cortical Labs 开发的,是全球首款可编程的生物计算机。

因为所有的计算都是由人脑皮层细胞完成的。

上图展示的是通过 CL1 运行手写体识别神经网络

技术原理

这个设备的独特之处是将人脑细胞和硅基器件相结合。想要理解这台设备,我觉得最好的方式就把它想象成一个生物:有大脑,身体和神经系统。

它的大脑就是人脑皮层细胞。

那自然就有一个不得了的问题:人脑活体皮层细胞是哪里来的?难不成?!!

别多想,这是通过一种叫做"诱导多能干细胞"的生物技术,将皮肤细胞转换成脑皮层细胞。

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这种转换是基于人类细胞的两个能力:

  1. 人类的成体细胞可以转换成干细胞。
  2. 干细胞可以转化成皮肤细胞,血液细胞,脑皮层细胞等成体细胞。

众所周知,当细胞离开身体后就会死亡。为了让它长时间存活,还要准备一套维生系统, 包括像心脏一样的泵,像肾脏一样的过滤系统,像肺一样的气体混合器。

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总之,这些装置就像身体一样,维持着大脑的生存。

为了让细胞和外部设备进行交互,发挥出计算能力,研究人员将细胞放到布满电极的芯片上。这些电极不但可以将电信号发送给细胞,还能准确的获取细胞的响应电流。

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Cortical Labs 的研究人员还开发了一套专属的操作系统: biOS。有了该系统,就可以给 CL1 编程,让它执行任务。

生物计算机能干什么

早在 2022 年,这家公司就进行了一项名为 DishBrain 的项目,就是通过前面提到的技术,培养人类皮层细胞, 并将它接入"Pong" 乒乓球电子游戏环境内。

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为了让它们学习玩游戏,科学家设计了一套奖惩机制。

当皮层控制的球拍成功的接到了小球,会给皮层有规律的低强度电刺激。 如果没接住,就会给皮层不规律的高强度电刺激。脑皮层不喜欢被高强度电击,所以它就记住了低强度电刺激时的状态。

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这个奖惩机制的设计,与深度强化学习非常相似。因此深度强化学习算法也作为对照,加入到游戏的学习过程中。

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最终的结果显示大脑皮层的学习效率要远高于深度强化学习,仅用 5 分钟就学会了玩游戏,而且平均连续击球数和漏接发球比例上也表现得更加优秀。

这么快的学习速度,是不是就能代替我们当前的 AI 系统?

很遗憾,目前并不行。根据 Cortical Labs 的说明,他们并没有观察到跨天的记忆。5 分钟学会的东西可能过一会儿就忘了。也就是说,这套系统不能长期记忆数据。

因为存储能力的缺失,我们不能像传统计算机一样日常使用它。

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那这个设备存在的意义是什么?

其实,这个设备最大的优势不是算力,而是其“生物”特性。

一方面,它的功耗特别低。神经元天生具有着适应和学习的能力,有着极高的能量效率。在乒乓球游戏实验中,一点点神经元就可以在速度和结果上完爆当前的 AI 硬件。

作为参考,一个人脑的功耗是 20w,一个 A100 的功耗需要 300w。

另一方面,这个“活”着的设备,其实是个实验体,就相当于小白鼠。

可以通过电流刺激它的特定部位,引导它完成各种任务,比如前面的玩游戏,控制机器人,甚至图像识别等。

还可以用于医疗、药物研发领域。由于 CL1 采用人脑细胞,研究人员可以通过监测 CL1 对药物的响应,快速筛选具有潜力的药物。

是不是想买一台?

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这玩意可不便宜,官网报价 3.5 万美元(25 万元人民币)一台。而且要到 2025 年年底发货。

除了购买实体机,Cortical Labs 还提供了云端平台,命名为 Wetware as a Service (湿体即服务) 。客户可以通过购买使用时长进行远程访问。

当下,生物计算机还处于非常早期的阶段。Cortical Labs 团队目前致力于打造一个“最小可行大脑”,而他们的终极目标,是构建出类似于真正人脑的的结构,具有媲美人类的智能。

也许在不远的将来,我们就真的有了“缸中之脑”。

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