Учёные вырастили человеческий мозг, подключили к компьютеру и научили решать уравнения
![Учёные вырастили человеческий мозг, подключили к компьютеру и научили решать уравнения Учёные вырастили человеческий мозг, подключили к компьютеру и научили решать уравнения](/media/cache/be/1e/be1e8f003592915121eda03620b1ca2c.jpg)
Новое исследование продемонстрировало перспективность объединения клеток человеческого мозга с компьютерами. Живые нейроны обучались быстрее искусственных моделей и при этом демонстрировали практически идентичные результаты.
Что известно
С помощью стволовых клеток, исследователи смогли создать колонию клеток, которые повторяют структуру нейронных связей и самих нейронов в человеческом мозге. Колония называется органоидом мозга. Она была выращена на массиве электродов высокой плотности.
Нейросеть называется Brainoware. На изображении ниже она показана в возрасте от недели до нескольких месяцев. Для обучения учёные использовали более двух сотен аудиозаписей речи японцев, которые произносили главные звуки. После тренировки Brainoware смогла распознавать голос с точность до 78%.
![](/media/uploads/01_RFraYwn.jpg)
Следующей задачей учёных было обучить нейросеть решению отображений Эно. Этого удалось достичь за четыре дня. После обучения Brainoware смогла решать уравнения с точностью около 80%. Здесь выращенный мозг проявил себя лучше, чем искусственный интеллект без длинной цепи элементов краткосрочной памяти (Long short-term memory, LSTM).
Если сравнивать Brainoware и искусственный интеллект с LSTM, то победу с небольшим перевесом в свою пользу одерживает ИИ. Однако важно отметить, что искусственная нейросеть прошла 50 стадий обучения, в то время как на тренировку Brainoware ушло в 10 раз меньше времени.
Учёные верят, что колонии живых нейронов будут превосходить как существующие, так и перспективные нейронные сети на чипах. Это касается как быстродействия, так и экономической эффективности. В случае создания полноценных биокомпьютерных систем, вероятно, будет поднята проблема этического характера, но до этого пока ещё очень далеко.
Источник: Science Alert