Набор из 800 000 человеческих нейронов, содержащихся в посуде при температуре 37 градусов и питающихся подходящей средой, научился играть в Pong, очень примитивную видеоигру, похожую на теннис, выпущенную компанией Atari в 1972 году. Перекладина в левой части экрана может перемещаться игроком вверх или вниз с помощью джойстика, а цель игры - отбить мяч, который отскакивает от перекладины и стены в правой части экрана. Если мяч вылетит из левой части экрана, игра закончится. Чем дольше игрок держит мяч в игре, тем больше очков он получает. «Эту коллекцию из 800 000 нейронов (человеческий мозг насчитывает около 87 миллиардов, то есть примерно в 100 000 раз больше) исследователи окрестили Dishbrain. Новость стала шоком даже для самого научного сообщества, когда в сентябре 2022 года она была опубликована в журнале Neuron. Проект возглавил самый цитируемый нейробиолог современности, англичанин Карл Фристон из Университетского колледжа Лондона, вместе с командой из австралийской компании Cortical Labs. «Идея о том, что набор человеческих нейронов на пластине может научиться играть в понг, захватывает, и, естественно, вызывает несколько вопросов. Во-первых, откуда взялись эти человеческие нейроны? Были ли они извлечены из чьего-то мозга? Нет. Сегодня генетические технологии продвинулись настолько далеко, что можно взять клетки кожи человека и с помощью ДНК этого человека создать из них нейроны. Именно так они и поступили: взяли клетки кожи и превратили их в нейроны. Вскоре эти нейроны начали соединяться друг с другом и проявлять активность, характерную для нейронов в мозге человека, - электрическую активность в виде волн различной частоты. Во-вторых, как они соединили эти нейроны с экраном, чтобы «видеть» игру, и с джойстиком, чтобы управлять элементами управления? Они сделали это с помощью электродов, что является напыщенным названием «маленьких металлических проводов». По сути, они «подключали» нейроны к экрану и джойстику. Один набор электродов подавал в нейроны электрические токи с информацией с экрана, а другой измерял токи, генерируемые нейронами, и двигал джойстик. «В-третьих, и это самое важное, как они узнавали, что делать? Другими словами, какова была награда за попадание по мячу или наказание за его промах? Инстинктивно мы могли бы подумать о том, чтобы дать им дофамин, который, как мы знаем, является нейротрансмиттером удовольствия, или дать им сахар, еду. Но нет, ничего этого не было. На самом деле революционным в этой работе было то, что в ней была реализована правильная награда для человеческих нейронов: предсказуемость. «Когда нейроны правильно попадали по мячу, в течение нескольких секунд электроды, передающие информацию с экрана, делали это неоднократно, подавая в нейроны предсказуемый ток, как будто они говорили „пи, пи, пи, пи, пи, пи, пи, пи, пи, пи“ в течение нескольких секунд. Когда нейроны промахивались по мячу, они посылали случайный, непредсказуемый ток в течение нескольких секунд. «Нейроны хотели, чтобы мир, который они воспринимали через электроды, подключенные к экрану, был предсказуемым. Благодаря своей пластичности они меняли конфигурацию, чтобы изменить свое поведение и сделать мир более предсказуемым». »Чтобы продемонстрировать, что нейроны в этих мини-мозгах обучаются с помощью нейронной пластичности, то есть путем создания новых связей между ними или изменения существующих связей, группа исследователей из университетов Индианы, Калифорнии и Цинциннати в США в научной статье, опубликованной в декабре 2023 года, показала, что если дать им алкалоид, который нарушает нейронную пластичность, то они перестают обучаться. Таким образом, мы можем с уверенностью сказать, что нейроны учатся благодаря своей пластичности. «Эти эксперименты не являются макабрической игрой (чувствуют ли что-нибудь эти 800 000 человеческих нейронов?), они преследуют две великие благородные цели. С одной стороны, чтобы иметь возможность изучать нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Паркинсона или Альцгеймера. В этом направлении уже достигнут значительный прогресс. С другой стороны, и это, пожалуй, самая революционная вещь, создание искусственных интеллектов с очень низким энергопотреблением: «Современные искусственные интеллекты, такие как ChatGPT, потребляют много энергии. И то, что они делают, - это симуляция нейронной сети. Поэтому они и называются «искусственными нейронными сетями». Они притворяются нейронной сетью, но потребляют в миллиарды раз больше энергии, чем настоящая. Так почему бы нам не использовать настоящую, сделанную из биологического материала, вместо того чтобы симулировать нейронную сеть? Вот такая идея. «Конечно, эти разработки ставят огромные моральные дилеммы. Пока эти мини-мозги имеют размер всего несколько миллиметров. Но технология быстро развивается, и скоро появятся «органоиды мозга» (так они их называют) все большей сложности и размеров, напоминающих человеческие. Будет ли у них сознание? Будут ли они что-то чувствовать? Будет ли у них опыт? Сегодня в научном сообществе существуют две доминирующие теории, когда речь заходит о том, какие тела во Вселенной обладают сознанием, а какие нет (они называются Теория глобального рабочего пространства и Интегральная теория информации). Обе приходят к выводу, что у ChatGPT нет сознания. Однако с этими мини-мозгами дело обстоит иначе. Многие ученые считают, что они обладают минимальной формой сознания. Совесть гораздо меньше, чем совесть коровы, которую вы едите на барбекю в выходные, но все же совесть. «Помимо этих благородных целей и моральных дилемм, которые ставит выращивание человеческих нейронов в лаборатории, эта история имеет важную мораль для мира работы, бизнеса и учреждений: когда в современной быстро меняющейся реальности мы стремимся учиться, чтобы внедрять инновации и добиваться предсказуемости, мы делаем нечто гораздо большее, чем просто рациональное решение. Мы следуем инстинкту, настолько глубоко укоренившемуся в нас, что группа из нескольких человеческих нейронов меняет свое поведение, чтобы их мир стал более предсказуемым». „Автор имеет степень доктора физики, является сотрудником Центра искусственного интеллекта и нейронаук в Университете Торкуато Ди Телла и профессором того же университета“.