數十萬個人類神經元在塗有電極的培養皿中生長，已被教會玩經典計算機遊戲乒乓球的一個版本。
這樣做後，這些細胞加入了一個不斷壯大的乒乓球玩家行列，其中包括學會用鼻子操縱操縱桿的豬，以及透過思維控制遊戲的猴子。（谷歌的DeepMind人工智慧（AI）演算法 多年前就掌握了 乒乓球 ，並已轉向更復雜的計算機遊戲 如 星際爭霸II。）
這些遊戲細胞不是對螢幕上的視覺提示做出反應，而是對培養皿中電極的電訊號做出反應。這些電極既刺激細胞，又記錄神經元活動的改變。然後，研究人員將刺激訊號和細胞反應轉化為遊戲的視覺描繪。 結果今天發表在Neuron雜誌上。
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培養皿中的智慧
主要作者、澳大利亞墨爾本 Cortical Labs 的首席科學官 Brett Kagan 說，這項工作證明了培養皿中的神經元可以學習並表現出基本的智慧跡象。“在目前的教科書中，神經元主要被認為是它們對人類或動物生物學的影響，”他說。“它們不被認為是資訊處理器，但神經元是一個驚人的系統，可以用非常低的功耗即時處理資訊。”
儘管該公司稱其系統為 DishBrain，但 Kagan 說，這些神經元與真正的大腦相去甚遠，並且沒有表現出意識跡象。智慧的定義也存在激烈的爭論；Kagan 將其定義為收集資訊並將其應用於給定環境中適應性行為的能力。
Cortical Labs 的工作是基於神經工程師 Steve Potter（現就職於亞特蘭大佐治亞理工學院）及其同事的工作。2008 年，該團隊報告稱，從大鼠培養的神經元可以表現出學習和目標導向行為。
Potter 說，Cortical Labs 的工作帶來了更復雜的技術和分析工具。他最初的培養皿有幾十個電極；每個 DishBrain 都有數千個。Potter 的團隊僅研究了齧齒動物細胞，但 DishBrain 團隊也測試了源自人類細胞的神經元。
研究人員使用他們的系統來教導神經元對電訊號做出反應，該電訊號是乒乓球遊戲中球的替代品。在遊戲中，玩家在螢幕上上下滑動一個垂直球拍來攔截彈跳的球。在實驗中，神經元控制球拍。
作者透過刺激沿球相對於球拍的路徑的神經元來表示球的路線。來自網路另一區域的神經元的反應被用來向上或向下移動球拍。
Kagan 說，為了教導神經元擊球，他和他的團隊利用了神經元傾向於重複產生可預測環境的活動的理論。當神經元的反應與擊球相對應時，它們在每次相同的位置和頻率受到刺激。如果它們錯過了球，網路就會在隨機位置和不同頻率受到電極的刺激。隨著時間的推移，神經元學會了擊球以接收有規律的反應而不是隨機的反應。
不僅僅是一個遊戲
日本埼玉縣 RIKEN 腦科學中心的神經科學家 Takuya Isomura 說，這項工作是朝著開發可用於測試新藥對神經元功能的潛在影響的分析方法邁出的重要一步。但是，他補充說，目前尚不清楚神經元的行為是否是為了創造可預測的環境，還是為了響應它們接收到的訊號的某些其他方面。“我認為重要的下一步是對什麼樣的刺激實際上可以產生這種差異進行詳細的解釋，”他說。
Cortical Labs 還旨在最終使用神經元開發用於計算的“生物處理單元”。Potter 說，為 DishBrain 開發的技術足夠定量，可以用於比較不同動物之間或來自大腦多個區域的細胞之間的學習差異。
與此同時，他說，將 DishBrain 活動體現為乒乓球遊戲的決定是一項絕妙的舉措。“對人工智慧感興趣的人非常熱衷於任何可以玩乒乓球的東西，”Potter 說。“這是一個 brilliant 的決定。”
本文經許可轉載，並於2022 年 10 月 12 日首次發表。