Клетки человеческого мозга учатся играть в Doom в эксперименте Cortical Labs

Вкратце

• Cortical Labs подключила 200 000 человеческих нейронов к Doom с помощью электрической стимуляции и программного управления.
• Клетки могут ориентироваться и стрелять, но пока играют как новички.
• Эксперимент присоединяется к длинному списку необычных платформ, на которых запускалась классическая игра.

Вызов «Может ли он запустить Doom?» только что перешагнул новую границу. Австралийский стартап Cortical Labs успешно обучил группы живых человеческих клеток мозга навигации в классической видеоигре 1993 года. На видео, опубликованном на YouTube на прошлой неделе, исследователи подключили живые человеческие нейроны к программному обеспечению, которое преобразует игровой процесс в электрические сигналы и переводит нейронную активность в управление игрой, позволяя клеткам двигаться, реагировать на врагов и стрелять. «В 2021 году мы заставили нейроны играть в Понг. Это был своего рода первый тест, чтобы понять, можем ли мы создать какую-то интересную игру, которая будет интересна людям. Но самый главный вопрос, который мы получили, — может ли он запустить Doom?» — рассказал Decrypt Алон Леффлер, научный сотрудник Cortical Labs.

В устройстве компании CL1 находятся примерно 200 000 живых человеческих нейронов, выращенных на многополюсном электродном массиве, что позволяет исследователям стимулировать клетки электрически и интерпретировать их реакции в реальном времени.  Может ли он запустить Doom? Долгие годы Doom служил неофициальным эталоном для инженеров, тестирующих новые системы.

С тех пор как разработчик видеоигр из Техаса id Software в 1997 году публично выпустил исходный код игры, её портировали на широкий спектр неожиданных платформ. Шутер появлялся на неожиданных платформах, включая бактерии кишечника и тесты на беременность, в блокчейн-сетях, в PDF-файлах, роботизированных газонокосилках и CAPTCHA, где игрокам нужно побеждать демонов, чтобы доказать, что они люди. Леффлер отметил, что команда изначально использовала импровизированный низкоуровневый код для функционирования систем, но в итоге решила создать платформу с нуля, предназначенную для взаимодействия с нейронами через высокоуровневое управление с помощью простых команд на Python. После создания платформы разработка ускорилась. «Это заняло у нашего коллеги, Шона, который написал Doom, всего несколько дней вместо 18 месяцев», — сказал Леффлер. Обучение нейронов играть Нейроны учатся через сигналы обратной связи, получая небольшие награды за правильное прицеливание в врага и большие награды за успешное выстрел и уничтожение цели, что со временем укрепляет связанные с этими сигналами поведения. Затем исследователи Cortical Labs использовали искусственный интеллект для улучшения кодирования игровой информации в электрические сигналы, отправляемые нейронам.

«Клетки на самом деле учатся воспринимать входные сигналы», — сказал Леффлер. «Но затем ИИ пытается улучшить эти сигналы, чтобы заставить клетки делать то, что мы от них хотим». Хотя клетки показывали стабильное улучшение в процессе игры в Doom, Леффлер подчеркнул, что нейроны реагируют на входы, а не по-настоящему понимают игру. «Система на самом деле не знает, что она играет в Doom», — сказал он. «Она получает электрические сигналы и выдаёт ответы». Леффлер отметил, что работа с живыми нейронами требует другого подхода, чем традиционное программирование. «Это совершенно другой образ мышления», — сказал он. «Нельзя просто использовать обычную вычислительную систему, которую вы программируете. Всё должно делаться с совершенно новым отношением и новым взглядом на вещи». Он добавил, что игры служат демонстрацией для публики, в то время как исследователи изучают практическое применение. Несмотря на использование нейронов, полученных из человека, Леффлер заявил, что система не похожа на человеческое мышление. «Только потому, что это человеческие клетки, не значит, что это человек на этой пластине», — сказал он. «Нет рецепторов боли. Нет структур, которые могли бы обеспечить высшие функции».

Тем не менее, по его словам, исследователи видят признаки нейронной адаптивности вне мозга. «Мы всё ещё наблюдаем адаптацию к окружающей среде. Мы всё ещё видим обучение», — сказал Леффлер. «Что показывает врождённые способности нейронов к адаптации».