私たちの脳はエネルギー効率の高い驚異であり、860億のニューロンと数兆のつながりがわずか20ワットで実行されています。単一の電球のエネルギーです。スイスのイノベーター最終的な火花私たちの生物学的輝きをに変えています切断-角人工知能。これは、「ウェットウェア」と呼ばれるソフトウェアのフロンティアです。これは、シリコンチップを幹細胞に由来するラボで成長したニューロンに置き換える革新的な概念です。実際の脳細胞の適応性と効率を活用することにより、ウェットウェアは、生物学と技術が合併してまったく新しい規律を作成するAIの新しい時代を開始する可能性があります。
それはすべて幹細胞から始まります。最終的な火花は、皮膚細胞をニューロンに変換し、眼窩シェーカーで育てます。3か月で、これらの幹細胞はサイズが0.5 mmのミニ脳（オルガノイド）になります。これらの「ミニ脳」には、機能し、実際には実際の脳組織である約10,000個のニューロンがあります。
その後、研究者は多電極アレイを使用して、これらのオルガノイドに微小電流信号を送信し、電気スパイクで応答します。私たちの生物学的脳のような処理情報をリアルタイムで反応させることが可能です。彼らは小さく、効率的であり、可能性に満ちています。彼らは、AIができることとそれがどのように行われるかを再定義するかもしれません。そして、それはすべて、脳が情報を自然に処理して、エネルギー効率の高い方法でインテリジェントな決定を行うために情報をどのように処理するかに基づいています。
オルガノイド開発の次のステップは、有用なタスクを実行するようにトレーニングすることです。人工のようにニューラルデータのパターンを認識するトレーニングが必要なネットワーク (ANN) では、オルガノイドは有意義な方法で情報を処理する方法を学習する必要があります。ただし、ANN はアルゴリズムに依存して接続を調整しますが、オルガノイドのトレーニングには電気刺激と化学的強化の組み合わせが含まれます。
このプロセスで最も魅力的なツールの1つはドーパミン、喜び、報酬に関連する神経伝達物質モチベーション。研究者は、紫外線（UV）光で放出できる分子ケージでドーパミンをカプセル化しました。これらのニューロンが望ましい作用を実行すると、UVライトはドーパミンを放出し、オルガノイドのニューラルネットワークに報酬を与えて作用を繰り返します。新しい神経経路の形成を促進することにより、人間の脳の報酬システムを模倣し、学習とパフォーマンスを向上させるための強力なツールになります。トレーニングプロセスは、情報を保存したり、 "and" and "or"などの論理操作を実行するなどの簡単なタスクから始まります。研究者が自分の方法を改良すると、これらの機能を画像認識やなどのより複雑な機能に拡大しています。意思決定そして、神経可塑性を構築します - 特定の神経経路を強化するプロセス。
今日の小さなニューラルクラスターは幅5 mmですが、目標は5〜10 cmに成長することです。これらのミニ脳に栄養素と酸素を供給するために独自の「血管」を与える際にブレークスルーが必要です。Final SparkのFred Jordanは、大規模なバイオコンピューティングセンターに動力を与えるフローティングニューロスフェアを想定しています。「サイエンスフィクションのように聞こえます」と彼は言います。「しかし、今日のテクノロジーの多くもそうでした。」
エネルギーを攻撃するシリコンシステムとは異なり、オルガノイドは再生可能でエネルギー効率が高く、従来のコンピューティングパワーの一部を使用しています。廃棄物が少なく、適応性が高くなると、バイオコンピューティングは持続可能な革新の次の時代を定義することができます
人工知能（AI）と自然知能（NI）
人工の間の線知能（AI）および自然知能（NI） - 人間の脳ベース認知- 生物計算が生物学的および人工システムを融合させるため、ますますぼやけています。AIはプログラムされたアルゴリズム、計算モデル、および広大なデータセットに依存していますが、NIは人間の脳の動的で相互接続されたニューラルネットワークから生じ、自己認識、感情、感情が可能です。創造性、および社会的つながり。AIの予測可能な処理とは異なり、NIは、脳自体をはるかに超える体全体のレシーバーネットワークを介してキャプチャされる感覚を含む、生きた経験を通じて文脈的に進化します。
興味深いことに、幹細胞に由来するヒトニューロンの小さなクラスターのバイオコンピューティングオルガノイドは、AIシステムと同様に機能します。これらのオルガノイドは、神経経路の学習や形成などの脳プロセスを模倣し、AIとNIの間のギャップを埋めます。AIとNIの違いを理解することは、倫理的な意思決定と革新に不可欠な人間の資質を維持しながら、効率やスケーラビリティなど、AIの強みを活用するために重要です。
ファイナルスパークは、この動きの先駆者の1つであり、脳の適応性とエネルギー効率を再現するためにオルガノイドベースのバイオコンピューティングを活用しています。生物学的ネットワークをAIと統合することにより、彼らは高度に適応性がありエネルギー効率の高いシステムを開発することを目指しています。BioComputingがAI、医学、持続可能性に革命をもたらす可能性を導入するにつれて、知性自体との相互作用を再構築する可能性があります。違いをどのように伝え、私たちを人間にしているのはなぜですか？結局のところ、意識とは何ですか？
先の道
ジョーダンは、バイオコンピューティングセンターが今日のクラウドコンピューティングハブに匹敵する未来を想定しており、比類のない効率と適応性を提供します。「この技術には、コンピューティングを再定義する可能性があります」と彼は言います。「それは単に何か新しいものを作成することではありません。人生そのものの原則を理解し、活用することです。」
として境界生物学とテクノロジーの間が曖昧になると、根本的な疑問が生じます。私たちの脳の自然知能は何で定義され、人工知能とどう違うのでしょうか?幹細胞をニューロンに成長させる能力は、科学的なマイルストーン以上の意味を持ちます。それは人類の革新と適応に対する驚くべき能力を示しています。
Final SparkのNeuroplatformは、最先端の「ウェットウェア」コンピューティング研究のためのオープンでリモートアクセス可能なシステムを提供します。彼らのサイトにアクセスして、即座にアクセスし、机からバイオコンピューティングの研究を実施してください。
共著コーネリアC.ウォルサー博士。、ポーズの創設ディレクターとウォートンフェロー
