La biocomputación es una de las fronteras más extrañas de la tecnología emergente, posible gracias al hecho de que nuestras neuronas perciben el mundo y actúan sobre él hablando el mismo lenguaje que las computadoras: señales eléctricas. Las células cerebrales humanas, cultivadas en grandes cantidades en chips de silicio, pueden recibir señales eléctricas de una computadora, intentar darles sentido y responder.
Más importante aún, pueden aprender. La primera vez que nos topamos con el concepto fue en el Proyecto DishBrain en la Universidad de Monash, Australia. En lo que debió sentirse como un physician frankenstein En ese momento, los investigadores cultivaron alrededor de 800.000 células cerebrales en un chip, lo colocaron en un entorno simulado y Vi esta horrible abominación cyborg aprender a jugar Pong en unos cinco minutos.. El proyecto fue rápidamente financiado por el ejército australianoy se convirtió en una empresa llamada Cortical Labs.
Laboratorios corticales
Cuando Entrevistamos al director científico de Cortical Labs, Brett Kagan.nos dijo que incluso en una etapa temprana, las biocomputadoras mejoradas con neuronas humanas parecen aprender mucho más rápido, usando mucha menos energía, que los chips de aprendizaje automático de IA actuales, al tiempo que demuestran “más intuición, conocimiento y creatividad”. Después de todo, nuestro cerebro eat sólo unos minúsculos 20 vatios para hacer funcionar las computadoras de cuello más potentes de la naturaleza.
“Hemos realizado pruebas contra el aprendizaje por refuerzo”, nos dijo Kagan, “y encontramos que en términos de qué tan rápido el número de muestras que el sistema tiene que ver antes de comenzar a mostrar un aprendizaje significativo, es tiza y queso. Los sistemas biológicos , incluso por muy básicos y extravagantes que sean en este momento, todavía superan a los mejores algoritmos de aprendizaje profundo que la gente ha generado. Eso es bastante descabellado”.
Una desventaja – aparte de algunas cuestiones éticas claramente espinosas – es que los componentes “wetware” deben mantenerse vivos. Eso significa mantenerlos alimentados, regados, con temperatura controlada y protegidos de gérmenes y virus. El récord de Cortical en 2023 fue de aproximadamente 12 meses.
chispa closing
Desde entonces, hemos cubierto proyectos similares en la Universidad de Indiana, donde los investigadores permiten que las células cerebrales se autoorganicen en una organoide tridimensional en forma de bola “Brainoware” antes de introducirles electrodos, y la startup suiza FinalSpark, que ha comenzó a utilizar dopamina como mecanismo de recompensa para su Neuroplataforma chips de biocomputación.
Si es la primera vez que escuchas acerca de esto del cerebro en un chip, levanta la mandíbula del suelo y lee algunos de esos enlaces; este es un trabajo absolutamente asombroso. Y ahora los investigadores chinos dicen que lo están llevando al siguiente nivel.
El proyecto MetaBOC (BOC para cerebro en chip, por supuesto) reúne a investigadores del Laboratorio Haihe de Interacción Cerebro-Computadora e Integración Humano-Computadora de la Universidad de Tianjin con otros equipos de la Universidad de Ciencia y Tecnología del Sur.
Universidad de Tianjín
Es un software program de código abierto diseñado para actuar como una interfaz entre biocomputadoras con cerebro en un chip y otros dispositivos electrónicos, dando al organoide cerebral la capacidad de percibir el mundo a través de señales electrónicas y operar sobre él a través de cualquier management que se le proporcione. acceder a determinadas tareas y aprender a dominarlas.
El equipo de Tianjin cube que está utilizando organoides con forma de bola, muy parecidos al equipo de Brainoware en Indiana, ya que su estructura física tridimensional les permite formar conexiones neuronales más complejas, muy parecidas a las que hacen en nuestros cerebros. Estos organoides son cultivado bajo estimulación de ultrasonido enfocado de baja intensidadque según los investigadores parece darles una mejor base inteligente sobre la que construir.
El sistema MetaBOC también intenta unir inteligencia con inteligencia, utilizando algoritmos de inteligencia synthetic dentro del software program para comunicarse con la inteligencia biológica de las células cerebrales.
El equipo de Tianjin menciona específicamente la robótica como un objetivo de integración y proporciona las imágenes bastante tontas de arriba, como si intentara deliberadamente socavar la credibilidad del trabajo. Según el equipo, una biocomputadora con cerebro en un chip ahora puede aprender a conducir un robotic, descifrar los controles e intentar tareas como evitar obstáculos, rastrear objetivos o aprender a usar brazos y manos para agarrar varios objetos.
Debido a que el organoide cerebral sólo es capaz de “ver” el mundo a través de las señales eléctricas que se le proporcionan, teóricamente puede aprender a pilotar su mini-gundam en un entorno totalmente simulado, lo que le permite aprovechar la mayor parte de sus caídas y apartándose del camino sin poner en peligro su carnoso motor de inteligencia.
Universidad de Tianjín
Ahora bien, para ser muy claro, los organoides cerebrales de estilo piruleta rosa, completamente expuestos, en las imágenes del robotic de arriba son maquetas – “diagramas de demostración de futuros escenarios de aplicación” – en lugar de prototipos controlados por el cerebro. Quizás la imagen a continuación, de Cortical Labs, sea una mejor representación de cómo se verán este tipo de cerebros en chips en el mundo actual.
Laboratorios corticales
Pero de cualquier manera, si se construyera un pequeño robotic con capacidades sensoriales y motoras apropiadas, no vemos ninguna razón por la que las células cerebrales humanas no pudieran estar allí pronto tratando de aprender a manejarlo.
Estamos en un momento fantástico para la ciencia y la tecnología, con proyectos como Neuralink con el objetivo de conectar interfaces de computadora de gran ancho de banda directamente al cerebro, mientras proyectos como MetaBOC convierten células cerebrales humanas en computadoras, y la creciente industria de la inteligencia synthetic intenta superar lo mejor de la inteligencia biológica con algún extraño facsímil construido enteramente en silicio.
La ciencia y la tecnología se ven obligadas a volverse filosóficas al chocar contra los límites de nuestra comprensión; ¿Son conscientes los cerebros de platos? ¿Son conscientes las IA? Es posible que ambos terminen siendo indistinguibles de los seres sintientes en algún momento en el futuro cercano. ¿Cuál es la ética una vez que eso sucede? ¿Son diferentes para las inteligencias biológica y basada en silicio?
“Digamos” cube Kagan en nuestra extensa entrevista“Que estos sistemas desarrollen conciencia, en mi opinión, es muy poco possible, pero digamos que sucede. Entonces hay que decidir, bueno, ¿es realmente éticamente correcto realizar pruebas con ellos o no? Porque hacemos pruebas en criaturas conscientes. Ya sabes, hacemos pruebas en animales, que creo que tienen un nivel de conciencia, sin ninguna preocupación… Comemos animales, muchos de nosotros, con muy poca preocupación, pero es justificable”.
Francamente, apenas puedo creer lo que estoy escribiendo; que la humanidad está empezando a tomar los componentes físicos de su propia mente y utilizarlos para construir mentes cyborg capaces de controlar máquinas de forma inteligente.
Pero así es la vida en 2024, a medida que aceleramos a toda velocidad hacia la misteriosa singularidad tecnológica, el punto en el que la inteligencia synthetic supera a la nuestra y comienza a desarrollar cosas incluso más rápido que los humanos. El punto en el que el progreso tecnológico –que ya está ocurriendo a una velocidad sin precedentes– se acelera hacia una línea vertical y perdemos el management sobre él por completo.
Qué momento para estar vivo, y no como un grupo de células conectadas a un chip en un plato. Bueno, hasta donde sabemos.
Fuente: Universidad de Tianjín
