Ein Cyborg-Computer, der KI und menschliche Gehirnzellen kombiniert, funktioniert tatsächlich

Haben Sie jemals über eine Welt nachgedacht, in der künstliche Intelligenz auf menschliche Gehirnzellen trifft? Dies mag weit in der Zukunft liegen, obwohl die Technologie im Laufe der Zeit Fortschritte macht und überraschende Ergebnisse liefert. Allerdings fühlt sich dieses Szenario realer und gegenwärtiger denn je an.

Forscher haben im Grunde genommen ein Gehirn geschaffen Stammzellen und verband es mit a künstliche, eine Art erstellen Cyborg-Computer. Auch wenn einige Herausforderungen vor uns liegen, scheint es, als stünden wir kurz vor dem Eintritt in ein neues Zeitalter der Technologie, in dem sich Menschen und künstliche Intelligenz auf die Art und Weise vermischen, wie es sich viele vor Jahrzehnten vorgestellt hatten.

Der erste Hybridcomputer

In den 2010er Jahren begannen Forscher mit der Entwicklung von Gehirnorganoiden aus Stammzellen. Daher wissen wir heute nicht mehr, wozu diese Zellen in der Lage sind, den Gesundheitsbereich zu revolutionieren.

Mithilfe der fortschrittlichen Technologie induzierter pluripotenter Stammzellen (iPSC) werden 3D-Modelle erstellt, um komplizierte neurologische Erkrankungen besser zu verstehen. Dies ist besonders wichtig, da Mausmodelle, selbst wenn sie mit humanisierten Sequenzen erweitert werden, die Merkmale der Alzheimer-Krankheit nicht vollständig nachbilden können. Diese Gehirnorganoide, bei denen es sich im Grunde um im Labor hergestellte „Minigehirne“ handelt, können nicht nur die Umgebung eines von der degenerativen Erkrankung betroffenen Gehirns nachahmen, sondern auch wichtige Teile wie Astrozyten, Blutgefäße und fehlregulierte Mikroglia umfassen , die für das Verständnis des Krankheitsverlaufs von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus sind sie auch für die Erforschung neuer Medikamente sehr nützlich.

Wenn wir sie nun mit künstlicher Intelligenz kombinieren, entsteht eine äußerst interessante Partnerschaft in der Computerforschung. Diese Vereinigung verbessert nicht nur unser Wissen über neurologische Erkrankungen, sondern zeigt auch, dass wir in eine sehr spannende Phase der maschinellen Lerntechnologie eintreten. Vor diesem Hintergrund haben Forscher von Indiana University Bloomington (UIB)In den USA gelang eine beachtliche Leistung: Sie züchteten ein Gehirnorganoid aus Stammzellen und kombinierten es präzise mit künstlicher Intelligenz.

Anfänglich mit einer Genauigkeit von 51 % wäre dies ein Cyborg-Computer, der erstellt und aufgerufen wurde Brainwarezeigte beim Testen konstante Fortschritte und erreichte eine Genauigkeit von 78 %, insbesondere nach strengem Training. Grundsätzlich deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass der KI-Computer möglicherweise die Fähigkeit besitzt, zu lernen und sich anzupassen, wenn er elektrisch stimuliert wird. Es wird vermutet, dass seine Fähigkeit mit neuronaler Plastizität zusammenhängt, einer Eigenschaft, die die Fähigkeit von Neuronen hervorhebt, sich als Reaktion auf Erfahrungen oder Verletzungen neu zu organisieren, was eine wünschenswerte Eigenschaft für Computergeräte ist.

Anwendung in der Praxis

Aber wie ist alles in der Praxis passiert? Zu Testzwecken die Brainware wurde einer Spracherkennungsaufgabe unterzogen, bei der es darum ging, Geräusche zu identifizieren. Mit 240 Audioschnipseln von acht Sprechern, die japanische Vokale aussprachen, antwortete er, und eine künstliche Intelligenz wurde darauf trainiert, den Sprecher anhand neuronaler Signale des Gehirnorganoids vorherzusagen.

Zusätzlich zu seinen Spracherkennungsfähigkeiten wurde er auch herausgefordert, das vorherzusagen Karte von Hénon, ein mathematisches Modell, das dafür bekannt ist, etwas verwirrend zu sein. Überraschenderweise ist die Leistung von Brainware Sie war sogar besser als die herkömmliche lineare Regressionstechnik, mit der Vorhersagen auf der Grundlage bekannter Informationen getroffen werden. Um seine allgemeinen physikalischen Eigenschaften zu beurteilen, wurden weitere Tests durchgeführt, darunter die räumliche Informationsverarbeitung und das vorübergehende Gedächtnis. Sie wurden durch die Analyse der Reaktion von ONNs (künstliche neuronale Netze) auf Impulsreize mit unterschiedlichen Zeiten und Spannungen erstellt, was die enorme Vielseitigkeit verdeutlichte.

Darüber hinaus war der KI-Computer auch Teil eines Rechenmodells, das aus Eingabeschichten, einem Reservoir und einer Ausgabeschicht bestand. Wissenschaftler bauten dieses Modell, indem sie das Gehirnorganoid – ein „Mini-Gehirn“ aus menschlichen Stammzellen – in eine Matrix voller Elektroden platzierten. Es fungierte als Verarbeitungszentrum und zeigte verschiedene Gehirnzellen und elektrische Aktivitäten an. Von der Eingabeschicht wurden Signale an das Organoid gesendet, das zeitliche Informationen im Laufe der Zeit in elektrische Muster umwandelte.

Ergebnisse

Bei komplexeren Herausforderungen ist die Brainware Es übertraf bisher bekannte Methoden und zeigte seine lebenswichtige Abhängigkeit vom Organoid. Das Fehlen davon führte zu einer Nullpunktzahl in der Regressionsanalyse, was die entscheidende Bedeutung des Beitrags des Organoids zum effizienten Funktionieren des Systems hervorhob. Die Umgestaltung der funktionalen Konnektivität während des Trainings zeigte auch deutlich die Auslösung des unbeaufsichtigten Lernens. Dies bedeutet, dass während des Trainings die Verbindungen zwischen verschiedenen Teilen des Minigehirns (Organoid) verändert wurden, was darauf hindeutet, dass der Trainingsprozess eine Form des Lernens auslöste, bei der sich das System von selbst anpasst, ohne direkte Aufsicht für jeden Einzelnen ändern. Diese Anpassungsfähigkeit ist im Kontext der Studie ein interessantes Merkmal.

Es ist jedoch wichtig hervorzuheben, dass der Mensch-Computer-Ansatz trotz der vielversprechenden Fortschritte immer noch vor großen Herausforderungen steht, was irgendwie zu erwarten war, schließlich befinden wir uns bei der künstlichen Intelligenz immer noch in der Entdeckungsphase. Die Erzeugung und Wartung von Organoiden, der Energieverbrauch durch Peripheriegeräte, die Verwendung flacher und starrer Multielektrodenarrays und das Fehlen effizienter Datenverwaltungstools stellen Hindernisse dar, die es zu überwinden gilt.

Dennoch sehen wir angesichts dieses Szenarios eine Zukunft, in der personalisierte und effiziente Systeme entwickelt werden können, die vom Gehirn inspiriert sind. Mit fortschrittlichen Gehirn-Maschine-Schnittstellen und verbesserter Datenverwaltungssoftware besteht die Erwartung, eine größere Anwendbarkeit und Genauigkeit zu erreichen und so die nächste Generation von Technologien der künstlichen Intelligenz zu prägen.

KI mit Gehirnzellen kann als Ausgangspunkt für die Entwicklung fortschrittlicherer und viel innovativerer Biocomputing-Netzwerke interpretiert werden.

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Siehe auch: Student entwickelt künstliche Intelligenz, die Gebärdensprache in Echtzeit übersetzt

Fontes: Freidenker, labiotech

Rezensiert von Glaukon Vital in 29 / 1 / 24.