Восемьсот тысяч нейронов в чашке Петри научились играть в Doom. Без тела, без глаз, без сознания

В 1993 году, когда компания id Software выпустила Doom, никто не мог предположить, что однажды в этот шутер будут играть не пальцы геймера, а живые клетки человеческого мозга, плавающие в питательном растворе. Но именно это произошло.

Австралийский стартап Cortical Labs создал биопроцессор, в котором настоящие нейроны, выращенные из стволовых клеток, подключены к микрочипу и научились проходить уровни культовой игры. Никогда не имевшие тела. Никогда не видевшие света. Никогда ничего не чувствовавшие. И все же — играющие.

Гибрид живого и цифрового

Технология, разработанная в Мельбурне, называется DishBrain. Нейроны помещают на матрицу из микроэлектродов — специальную подложку, которая одновременно считывает электрическую активность клеток и может стимулировать их электрическими импульсами. Чип «общается» с нейронами на их родном языке.

На одном таком чипе размещено около 800 тысяч живых нейронов. Для сравнения: в мозге обычной мухи-дрозофилы их примерно 100 тысяч. То есть по числу нервных клеток DishBrain уже сложнее, чем нервная система насекомого. До человеческого мозга с его 86 миллиардами нейронов, конечно, далеко, но даже этого количества хватило, чтобы система начала обучаться.

От Ping к Doom

В 2022 году команда Cortical Labs уже демонстрировала, что их система способна играть в Pong — простейшую аркаду, где нужно отбивать мячик ракеткой. Нейроны получали информацию о положении мяча через электрические сигналы и отвечали импульсами, управляя ракеткой. Когда они действовали правильно, среда становилась упорядоченной, когда ошибались — хаотичной. Клетки «предпочитали» порядок и постепенно улучшали результат.

Но Pong — это два измерения и одна ракетка. Doom — трехмерное пространство, враги, стены, повороты, стрельба. Исследователи упростили версию игры, но задача осталась несравнимо сложнее.

Информация с экрана преобразовывалась в паттерны электрической стимуляции. Ответная активность нейронов интерпретировалась как команды: вперед, назад, влево, вправо, стрелять. Нейроны адаптировались к задаче за несколько минут — значительно быстрее, чем многие алгоритмы искусственного интеллекта.

Это не значит, что биопроцессор «понимает» игру так, как понимает человек. Но он реагирует, корректирует поведение и демонстрирует базовую форму обучения. А это уже впечатляет.

Зачем все это нужно

Казалось бы, зачем выращивать нейроны на чипе, если кремниевые процессоры становятся мощнее с каждым годом? Ответ — в энергоэффективности.

Человеческий мозг потребляет около 20 ватт энергии. Примерно как тусклая лампочка. При этом он выполняет задачи, которые требуют от суперкомпьютеров мегаватт электричества. Современные модели искусственного интеллекта вроде GPT-4 потребляют при обучении колоссальные ресурсы. Центры обработки данных по всему миру уже сейчас расходуют больше электричества, чем целые страны.

Кремниевый искусственный интеллект дорого обходится планете. Биологические нейроны обрабатывают информацию почти бесплатно — с точки зрения энергии. Cortical Labs считает, что нейрочипы однажды смогут стать основой для систем нового типа, которые будут обучаться быстрее, тратить меньше энергии и решать задачи, непосильные для обычных компьютеров.

Правда, есть нюанс: живым нейронам нужна питательная среда, определенная температура и постоянный уход. Пока DishBrain — это лабораторная установка, а не портативный гаджет. Но компания уже привлекла более десяти миллионов долларов инвестиций и работает над масштабированием технологии.

Что чувствуют клетки в чашке

Когда речь заходит о живых клетках мозга в лаборатории, неизбежно возникает вопрос: а не чувствуют ли они чего-нибудь? Не страдают ли, когда проигрывают в Doom?

Ученые из Cortical Labs подчеркивают: восемьсот тысяч нейронов на чипе — это не мозг и даже не его подобие. У них нет структуры, нет сознания, нет способности к переживаниям. Это биологический аналог нейросети, а не мыслящее существо. Но чем сложнее становятся такие системы, тем острее будет этот вопрос.

Нейроны получают из коммерчески доступных линий стволовых клеток — тех же, что используются в тысячах медицинских исследований по всему миру. Пока это укладывается в существующие биоэтические нормы. Но если биочипы станут достаточно сложными, человечеству придется заново определять границу между инструментом и организмом.

Будущее биокомпьютеров

Cortical Labs — не единственная компания на этом поле. Швейцарский проект FinalSpark тоже работает над биопроцессорами. Крупные университеты Европы и США исследуют органоиды мозга — миниатюрные трехмерные структуры из нейронов, которые могут стать следующим шагом.

В ближайшие годы разработчики планируют увеличить количество нейронов на чипе и усложнить задачи. Речь не только об играх — потенциальные применения включают управление роботами, анализ медицинских данных и моделирование биологических процессов. Везде, где нужна адаптивность и энергоэффективность, биологические нейроны могут получить решающее преимущество.

Эксперимент с Doom показал главное: живые нейроны на чипе способны обучаться в реальном времени и взаимодействовать со сложными цифровыми средами. Это уже не любопытный опыт, а фундамент для новой парадигмы в вычислительной технике. Будущее, в котором компьютеры буквально думают, перестает быть научной фантастикой и становится инженерной задачей.