Se dice que el estudio es el primero que establece la capacidad de las neuronas ensambladas in vitro para responder a estímulos externos de manera adaptativa.
Un equipo de magos de la ciencia ha logrado enseñar a un grupo de células cerebrales aisladas cómo jugar al pong y, sorprendentemente, estas células aprendieron el oficio más rápido que un chip de IA solo. Los científicos han estado fascinados durante mucho tiempo con las extraordinarias capacidades del cerebro e incluso han intentado simular algunas de sus características para acelerar el ritmo de la informática en la era moderna. Las principales partes interesadas, como Intel e IBM, han estado jugando con conceptos como los chips neuromórficos durante un tiempo.
En 2006, un equipo de investigadores europeos creó lo que llamaron un “neuro-chip” que tenía células cerebrales pegadas con proteínas especiales en un chip de silicio que tenía miles de transistores. Desde entonces se han logrado muchos avances nuevos, e incluso algunos grandes nombres como Samsung se subieron al tren. A principios de este año, Samsung detalló un nuevo método para crear un chip neuromórfico que implica copiar el mapa del cerebro en un chip de memoria apilado en 3D.
Ahora, una empresa llamada Cortical Labs afirmó en un artículo de investigación que entrenó una muestra de células cerebrales in vitro para aprender el juego de pong más rápido que una IA. La investigación sobre células cerebrales aisladas y su actividad ha sido un tema de fascinación para los científicos. Los expertos del Instituto Salk de Ciencias Biológicas en California informaron recientemente sobre el crecimiento de cerebros en miniatura en un laboratorio que evolucionaron hacia redes neuronales, al igual que el cerebro humano. Critical Labs ha dado un paso adelante al entrenar estas células cerebrales en tareas simples como comprender el juego de pong, un logro único en su tipo en el área de la investigación del mini-cerebro. El sistema se llama DishBrain y tiene células cerebrales que crecen en una matriz de microelectrodos para estimular la red neuronal. En un experimento algo similar, otro equipo logró recientemente crear robots autorreplicantes hechos de células embrionarias de una especie de rana.
Otro salto para desentrañar el cerebro
El equipo de Cortical Labs entrenó las células cerebrales usando la versión para un jugador de pong. El proceso involucró estimular eléctricamente el conjunto de electrodos izquierdo o derecho para indicar dónde está la pelota de pong. Una vez que se alimentó la señal, las neuronas en estas células cerebrales aisladas moverán la paleta de acuerdo con la ubicación de la pelota. La actividad neuronal es lo que conduce al movimiento de la paleta en el mundo virtual donde se juega el juego. La premisa suena algo así como las películas de Matrix, y el equipo tampoco rehuye esa comparación. “Creemos que es justo llamarlos cerebros cyborg. A menudo nos referimos a ellos como viviendo en Matrix. Cuando están en el juego, creen que son el pádel ”. El jefe de Cortical Labs, Brett Kagan, fue citado por Científico nuevo. DishBrain es más rápido que una IA convencional para aprender un solo juego llamado pong, pero no es rival para la destreza avanzada de algo como DeepMind respaldado por Google.
Hablando de comparaciones, DishBrain aprendió el pong en 10 a 15 rallyes, donde cada rally denota una sesión de 15 minutos. Para una IA, se dice que aprender el juego requiere alrededor de 5,000 rallies. El artículo de investigación señala que “El aprendizaje se hizo evidente en cinco minutos de juego en tiempo real”. Sin embargo, la arquitectura neuronal de DishBran es relativamente simple debido a la pequeña cantidad de células, lo que significa que su potencial es limitado en comparación con las pilas de células cerebrales 3D en seres sensibles. Pero la conclusión clave es que las células cerebrales in vitro pueden autoorganizarse y mostrar un comportamiento inteligente cuando se manejan en un mundo de juego simulado. Los científicos están lejos de imitar el diseño del cerebro humano para crear una IA superinteligente desquiciada, pero estos pequeños pasos son prometedores.
Fuentes: NewScientist, bioRxiv