Su kompiuteriu sujungti žmogaus smegenų ląstelių gumulėliai buvo panaudoti labai paprastam kalbos atpažinimui. Tikimasi, kad tokios sistemos dirbtinio intelekto užduotims atlikti sunaudos kur kas mažiau energijos nei silicio lustai, rašo „New Scientist“.
Asociatyvi DI sugeneruota „Pixabay“ nuotr.
„Tai tik patvirtina koncepciją, kad galime atlikti šį darbą, – sako Fengas Guo iš Indianos universiteto Bloomingtone. – Visgi mums dar teks nueiti ilgą kelią.“
Smegenų organoidai – tai nervinių ląstelių sankaupos, susidarančios tam tikromis sąlygomis auginant kamienines ląsteles (pastarąsias specifiškai veikiant, jos gali išsivystyti į specifinio audinio ląsteles). Anot F. Guo, išauginti tokius organoidus, kurie yra kelių milimetrų pločio ir kuriuos sudaro iki 100 milijonų nervinių ląstelių, užtrunka du ar tris mėnesius. Žmogaus smegenyse, mokslininko teigimu, yra apie 100 mlrd. nervinių ląstelių.
Organoidai dedami ant mikroelektrodų matricos, kuri naudojama elektriniams signalams į organoidą siųsti ir nervų ląstelių reakcijai į juos fiksuoti. Tyrėjai savo sukurtą sistemą vadina „Brainoware“.
Kad galėtų atlikti kalbos atpažinimo užduotį, organoidai turėjo išmokti atpažinti vieno asmens balsą iš 240 garso įrašų, kuriuose aštuoni žmonės taria japonų kalbos balses. Įrašai organoidams buvo siunčiami kaip erdviniais modeliais išdėstytų signalų sekos.
Pasak F. Guo, organoidų pradinių atsakymų tikslumas siekė apie 30–40 proc. Dvi dienas pasitreniravus, tikslumas pasiekė 70–80 proc. ribą.
„Mes tai vadiname adaptyviu mokymusi“, – aiškino jis.
F. Guo teigimu, mokymo metu buvo tiesiog kartojami garso įrašai, o organoidams jokia forma nebuvo teikiamas grįžtamasis ryšys, kuris būtų leidęs pasakyti, ar jie teisūs, ar ne. Dirbtinio intelekto tyrimuose tai vadinama nekontroliuojamu mokymusi.
Pasak F. Guo, su įprastiniu dirbtiniu intelektu siejami du rimti iššūkiai. Vienas iš jų – didelis energijos suvartojimas. Kita – silicio lustams būdingi ribotumai, pavyzdžiui, informacijos ir apdorojimo atskyrimas.
F. Guo suburti mokslininkai yra viena iš kelių grupių, tiriančių, ar bioinformatika, kurioje naudojamos gyvos nervų ląstelės, gali padėti įveikti šiuos iššūkius.
