מחשב סייבורג המשלב AI ותאי מוח אנושיים למעשה עובד

האם אי פעם חשבת על עולם שבו בינה מלאכותית פוגשת תאי מוח אנושיים? זה אולי נראה רחוק בעתיד, אם כי הטכנולוגיה מתקדמת ומפתיעה ככל שעובר הזמן. עם זאת, התרחיש הזה מרגיש אמיתי ונוכח מתמיד.

חוקרים בעצם יצרו מוח באמצעות תאי גזע וחיבר אותו עם א inteligência מלאכותי, יצירת סוג של מחשב סייבורג. למרות כמה אתגרים לפנינו, נראה שאנו עומדים להיכנס לעידן חדש של טכנולוגיה, שבו בני אדם ואינטליגנציות מלאכותיות מתערבבים באופן שרבים דמיינו לפני עשרות שנים.

המחשב ההיברידי הראשון

בשנות ה-2010 החלו חוקרים לפתח אורגנואידים במוח מתאי גזע. לכן, אנחנו כבר לא יודעים מה התאים האלה מסוגלים לעשות כדי לחולל מהפכה בתחום הבריאות.

טכנולוגיית תאי גזע פלוריפוטנטיים (iPSC) מתקדמת משמשת ליצירת מודלים תלת מימדיים בניסיון להבין טוב יותר מחלות נוירולוגיות מסובכות. זה סופר חשוב, במיוחד בגלל שמודלים של עכברים, אפילו כשהם משופרים עם רצפים מואנשים, אינם יכולים לשחזר באופן מלא את המאפיינים של מחלת האלצהיימר. אז, האורגנואידים המוחיים האלה, שהם בעצם כמו "מיני-מוח" שנוצרו במעבדה, יכולים לא רק לחקות את הסביבה של מוח שנפגע מהמחלה הניוונית, אלא גם לכלול חלקים חשובים, כמו אסטרוציטים, כלי דם ומיקרוגליה לא מווסתת. , שהם חיוניים להבנת אופן התקדמות המחלה. יתר על כן, הם גם שימושיים מאוד לחקר תרופות חדשות.

כעת, כאשר אנו משלבים אותם עם בינה מלאכותית, זה יוצר שותפות סופר מעניינת במחקר חישובי. האיחוד הזה לא רק משפר את מה שאנחנו יודעים על מצבים נוירולוגיים, אלא גם מצביע על כך שאנחנו נכנסים לשלב מאוד מרגש בטכנולוגיית למידת מכונה. עם זאת בחשבון, חוקרים מ אוניברסיטת אינדיאנה בלומינגטון (UIB), בארצות הברית, הצליח להשיג הישג לא קטן על ידי טיפוח אורגנואיד מוחי מתאי גזע ושילוב מדויק שלו עם בינה מלאכותית.

בהתחלה עם שיעור דיוק של 51%, זה יהיה מחשב סייבורג שנוצר ונקרא כלי מוח, הוכיח התקדמות מתמדת בבדיקות והשיג דיוק של 78%, במיוחד לאחר אימונים קפדניים. בעיקרון, תוצאות אלו מצביעות על כך שלמחשב הבינה המלאכותית עשויה להיות היכולת ללמוד ולהסתגל כאשר הוא מגורה חשמלית. מוצע כי יכולתו קשורה לפלסטיות עצבית, תכונה המדגישה את יכולתם של נוירונים לארגן את עצמם מחדש בתגובה לחוויה או לפציעה, שהיא מאפיין רצוי עבור מכשירי מחשוב.

יישום בפועל

אבל איך הכל קרה בפועל? למטרות בדיקה, ה כלי מוח היה נתון למשימת זיהוי דיבור, מאותגר לזהות צלילים. עם 240 קטעי אודיו של שמונה דוברים שהבטאו תנועות יפניות, הוא הגיב, ואינטליגנציה מלאכותית אומנה לחזות את הדובר על סמך אותות עצביים מהאורגנואיד במוח.

בנוסף ליכולת זיהוי הדיבור שלו, הוא גם היה אתגר לחזות את מפה של Hénon, מודל מתמטי הידוע כקצת מבלבל. באופן מפתיע, הביצועים של כלי מוח זה היה אפילו טוב יותר מטכניקת הרגרסיה הלינארית המסורתית, המשמשת לביצוע תחזיות על סמך מידע ידוע. כדי להעריך את התכונות הפיזיקליות הכלליות שלו, בוצעו בדיקות אחרות, כולל עיבוד מידע מרחבי וזיכרון חולף. הם נוצרו על ידי ניתוח התגובה של ONNs (רשתות עצביות מלאכותיות) לגירויים דופקים בזמנים ובמתחים שונים, מה שהדגיש צדדיות אדירה.

יתר על כן, מחשב הבינה המלאכותית היה גם חלק ממודל מחשוב המורכב משכבות קלט, מאגר ושכבת פלט. מדענים בנו את המודל הזה על ידי הצבת האורגנואיד המוחי - שיהיה "מיני-מוח" העשוי מתאי גזע אנושיים - במטריצה ​​מלאה באלקטרודות. הוא תפקד כמרכז העיבוד, והראה תאי מוח שונים ופעילות חשמלית. אותות נשלחו לאורגנואיד על ידי שכבת הקלט, שהפכה מידע זמני לדפוסים חשמליים לאורך זמן.

תוצאות

באתגרים מורכבים יותר, ה כלי מוח היא עלתה על שיטות ידועות בעבר והדגימה את התלות החיונית שלה באורגנואיד. היעדר זה הביא לציון אפס בניתוח הרגרסיה, שהדגיש את החשיבות הקריטית של תרומת האורגנואיד לתפקוד יעיל של המערכת. העיצוב מחדש של הקישוריות התפקודית במהלך האימון גם הצביע בבירור על ההנעה של למידה ללא פיקוח. המשמעות היא שבמהלך האימון השתנו הקשרים בין חלקים שונים של המוח המיני (אורגנואיד), מה שמצביע על כך שתהליך האימון עורר צורת למידה שבה המערכת מתאימה את עצמה בעצמה, ללא השגחה ישירה על כל אדם ספציפי. שינוי. יכולת הסתגלות זו היא מאפיין מעניין בהקשר של המחקר.

עם זאת, חשוב להדגיש שלמרות ההתקדמות המבטיחה, גישת המחשב האנושי עדיין עומדת בפני אתגרים משמעותיים, כפי שניתן היה לצפות איכשהו, אחרי הכל, אנחנו עדיין בשלב הגילוי עם בינה מלאכותית. יצירה ותחזוקה של אורגנואידים, צריכת אנרגיה על ידי ציוד היקפי, שימוש במערכים מרובים אלקטרודים שטוחים וקשיחים והיעדר כלי ניהול נתונים יעילים מייצגים מכשולים שיש להתגבר עליהם.

ובכל זאת, בהתחשב בתרחיש זה, אנו רואים עתיד שבו ניתן לפתח מערכות מותאמות אישית ויעילות, בהשראת המוח. עם ממשקי מוח-מכונה מתקדמים ותוכנות ניהול נתונים משופרות, הציפייה היא להשיג ישימות ודיוק גדולים יותר, ובכך לעצב את הדור הבא של טכנולוגיות בינה מלאכותית.

בינה מלאכותית עם תאי מוח יכולה להתפרש כנקודת המוצא לפיתוח רשתות ביו-מחשוב מתקדמות וחדשניות הרבה יותר.

צפו בסרטון בערוץ Showmetech:

ראה גם: תלמיד מפתח בינה מלאכותית המתרגמת את שפת הסימנים בזמן אמת

מקורות: חשיבה חופשית, לביוטק

נסקר על ידי גלאוקון ויטל ב-29/1/24.