昨年、モナシュ大学の科学者たちは、「ディッシュブレイン」（DishBrain）という、実験室で培養された約80万個のヒトとマウスの脳細胞を電極に搭載した半生物学的コンピューター・チップを作った。意識に似たものを示し、彼は5分でポンの遊び方を覚えた。
DishBrainの中心にある微小電極アレイは、脳細胞の活動を読み取り、電気信号で刺激することができる。研究チームは、ボールが “スクリーン “のどちらの側にあり、パドルからどのくらい離れているかを表すために、脳細胞に動く電気刺激を与えるポングのバージョンを作成した。脳細胞はパドルを左右に動かす。
そして、脳細胞の小集団は環境の予測不可能性を最小限にしようとする傾向があるという事実を利用して、非常に基本的な報酬システムを設定した。ラケットがボールに当たれば、細胞は予測可能な心地よい刺激を受ける。しかし、もし外れた場合、細胞は4秒間、まったく予測不可能な刺激を受けることになる。
実験室で培養された脳細胞がこのような方法で使用されたのは初めてのことで、単に世界を認識するだけでなく、それに働きかける方法を与えられたのである。
メルボルンの新興企業Cortical Labs社との共同研究であるこの研究は、オーストラリアの情報・国家安全保障研究助成プログラムから407,000ドルの助成金を授与された。
生物学的コンピューティングと人工知能を融合させたこのプログラマブル・チップは、「将来的には、既存の純粋なシリコン・ベースのデバイスを凌駕するかもしれません」と、プロジェクト・リーダーのAdeel Razi准教授は言う。
「このような研究の成果は、プランニング、ロボット工学、高度自動化、ブレイン・マシン・インターフェース、創薬など、様々な分野で重要な意味を持つでしょう。
言い換えれば、DishBrainの高度な学習能力は、特に自律走行車やドローン、ロボットに組み込むことで、新世代の機械学習を支えることができる。ラジによれば、これは「生涯を通じて学習できる新しい種類の機械知能」を提供する可能性があるという。
このテクノロジーは、エネルギー、メモリ、コンピューティングパワーの使用を継続的に最適化しながら、古いスキルを損なうことなく新しいスキルを学び続け、変化にうまく適応し、古い知識を新しい状況に適用できるマシンを約束する。
「私たちはこの助成金を活用して、このような生物学的ニューラルネットワークの学習能力を再現する、より優れたAIマシンを開発します」とラジは言う。これによって、ハードウェアの容量と方法をシリコンコンピューティングに取って代わるところまでスケールアップすることができるのです」。
驚異的なことである！モナシュ大学からの情報です。
