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  视学算法报道  

编辑：小咸鱼 桃子

【新智元导读】近日，Cortical Labs开发了一种微型人类大脑——盘中大脑 (DishBrain)。AI要90分钟才学得会的「乒乓球」游戏，这个「大脑」仅仅用了5分钟就玩得有模有样了，不由得让人细思极恐：缸中之脑要成真的了？

缸中之脑成真？

100万个活体人脑细胞在培养皿成功培养。

不仅于此，这些人脑细胞还学会打电子游戏了！

这款电子游戏很经典，名为《Pong》，就是打乒乓球。

近日，来自澳大利亚研究团队Cortical Labs开发了一种微型人类大脑——盘中大脑 (DishBrain)。

他们仅用5分钟就教会了这些细胞玩游戏，在学习速度上远超人工智能。

其研究成果「In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world」目前已在预印本服务器BioRxiv发表。

论文地址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v1.full

让人毛骨悚然的是，或许这正是黑客帝国中的「模拟矩阵」。

借由和人体大脑神经联结的连接器创造出模拟世界，以此囚禁人类的心灵。

正如研究团队同样将这些人脑细胞生活的世界称为黑客帝国中的「模拟矩阵」。

那么，科学家如何成功培养人脑细胞？

「人脑细胞」从何来？

DishBrain由生长在微电极阵列顶部的单层人类脑细胞组成，而微电极阵列可以刺激这些脑细胞。

这些人脑细胞从何而来？

直接从人类的大脑中提取，这样似乎太不符合伦理了。

所以，虽然叫「人脑细胞」，但并非是从人脑中直接提取神经元细胞。

科学家提供了一种方案：用人类诱导的方式，让多能干细胞 (hiPSC) 分化为皮质神经元细胞，然后进行培殖。

当然，为了证明人类的脑细胞比啮齿动物的更聪明，更强，研究人员还采集了小鼠的神经元细胞，也进行了培养和繁殖。

研究人员发现，小鼠皮层细胞可以在营养丰富的培养基中生长并维持数月，并形成了复杂的形态，有大量的树突和轴突连接。

而人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 分化为单层活性异质皮层神经元之后，这些神经元也能显示出成熟的功能特性，并可以与作为支持的神经胶质细胞形成密集的连接。

看来，这两者在体外待着的时候，生命力都挺旺盛的。

这样一来，通过利用活体大脑神经元的计算能力来创造合成生物智能 （SBI）的小目标就完成第一步了。

接着，研究人员把这些神经元培养物被放置到 HD-MEA 高密度微电极阵列上，通过刺激这些细胞，就可以在虚拟环境中打Pong——乒乓球了。

通过对比实验，结果显示人类神经元在玩游戏过程中确实比小鼠神经元更聪明。

由于之前也有科学家提出，人脑的学习能力胜于其他动物，除了数量上的优势以外，也和人脑的神经元结构与别的动物大为不同有关。

于是，研究团队提供了这样一个假设：这可能是因为人类神经元树突长度更长，密度更高。

学打乒乓球，AI 90分钟，人脑细胞5分钟

要想完成「脑细胞打乒乓球」，得要一套精密的装置。

整个装置的结构是这样的，中央那个圆形的凹槽便是放置脑细胞和电极的地方。

Cortical Labs生物研究人员采用的是来自瑞士一家公司Maxwell Biosystems提供的MaxOne多电极阵列进行实验。

MaxOne 是一个高分辨率的电生理学平台，26000个铂金电极排列在8mm*8mm的面积上，最高分辨率可达220*120。

该系统基于互补的氧化物半导体(CMOS)技术，可以记录多达1024个通道数和多达32个单元的刺激。

那神经元如何主动推理，从而完成游戏的呢？

为了教会迷你「大脑」乒乓球，研究小组让这片神经元去玩了单人乒乓球游戏。

电极阵列的上半部分的神经元负责感知乒乓球的位置，而下半部分神经元分左右两块，负责输出乒乓球拍上下移动的距离。

在优化误差方面，Cortical Labs团队主要使用了最小化变分自由能的预测编码公式，又名卡尔曼滤波器。

这样，经过一段时间的训练，神经元们就能学会根据球的位置来回移动球拍。

据论文作者Kagan介绍，「在游戏中，人脑细胞相信自己就是那个球拍。」

诶，好像DeepMind的AI也玩过这个游戏？

没错，2013年，DeepMind首次通过Atari游戏演示了其人工智能强化学习算法的性能。

目前，人脑神经元打游戏的效果还是不如DeepMind自家发展了这么多年的强化学习算法。

但是AI玩这个得90分钟才学得会，而这层脑细胞可是仅仅用了5分钟就玩得有模有样了。

而人脑的特点不就是胜在节能环保嘛！

团队介绍

这家位于澳大利亚的实验室 Cortical Labs 成立于2019年，目标是把活体生物神经元与传统硅集成电路结合在一起，创造出「芯片新物种」——即体外神经元（In vitro neurons）。

他们希望这些合成迷你大脑能够在消耗较少能量的同时，完成很多人工智能软件可以执行的任务。

创始人钟宏文曾介绍说，Cortical Labs使用两种方法来制造硬件：或从胚胎中提取小鼠神经元，或使用某种技术将人类的皮肤细胞逆向转化为干细胞，然后诱导它发育成人类神经元。

目前，他们的团队由五名核心成员。

Cortical Labs的创始人兼CEO钟宏文是一位经验丰富的创业者，他的创业精神建立在其拥有的丰富的医疗和技术专业知识的基础上。

此前，他是医疗硬件初创公司CliniCloud的创始人兼首席技术官，而该公司也获得了临床医生的好评。

他是一名执业医学博士和软件工程师，曾在约翰·霍普金斯大学信息学系学习，他经常会利用自己丰富的经验和多学科背景来促进生物学和计算机科学领域之间的合作。

Cortical Labs另一位创始人Andy是一名计算机科学家、研究员和软件工程师，拥有在三家高科技初创公司的工作经历。

Andy还是墨尔本第一个提供深度学习咨询的技术团队的核心成员，到现在已经发表了几篇关于人工智能的同行评议论文。

他是一个长期社区组织者，也是备受尊敬的墨尔本ML/AI Meetup的创始人，该组织拥有6000多名成员。

他们的团队中还有首席硬件工程师Andrew Doherty，首席科学家Brett Kagan博士，首席设计师Laura Summers。

AGI何时才能到来？

「真正的AGI唯有生物智能和人类智能」。

在 Cortical Labs团队看来，AGI达到人类智力水平的唯一方法是使用人类神经元。

有网友表示，我对马斯克的看法很感兴趣。他曾在矩阵模拟中提到乒乓球游戏。

30年后，我们或许像现在谈论量子计算机一样谈论「大脑计算机」。

那么，谁会成为真正的银翼杀手呢？

参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=9ksLuRoEq6A

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v1.full

https://futurism.com/the-byte/brain-cells-play-pong

https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-10322247/Human-brain-cells-grown-petri-dish-learn-play-Pong-faster-AII.html

https://corticallabs.com/

https://www.timedoo.com/19277.html

点个在看 paper不断！