מדענים מאוניברסיטת בריסטול הראו שצבירים שגדלו במעבדה של תאי מוח אנושיים יכולים לקבל, לעבד ולהעביר מידע מישוש בצורה מהימנה - תוך שימוש באלפבית הברייל כאות הבדיקה שלהם. המחקר, שפורסם בכתב העת Frontiers in Artificial Intelligence, מוגדר כצעד מרכזי לקראת מחשבים ביו-היברידיים המחתנים רקמה עצבית חיה עם חיישנים אלקטרוניים.
המחקר עוסק בשאלה פשוטה ומטעה בלב האינטליגנציה האורגנואידית: האם פיסת רקמת מוח זעירה, שנוצרה חלקית, יכולה להעביר נאמנה מידע שהיא מקבלת? כדי לברר זאת, צוות מבוסס בריסטול בראשות הסופרת הראשונה טיאני ליו, מועמדת לדוקטורט, והסופר הבכיר ד"ר בנג'מין וורד-צ'רייר חיבר אורגנואידים במוח לחיישן מישוש אמיתי ושאל אם ניתן לשחזר מידע משמעותי בצד השני. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
"אנחנו יכולים לקחת מידע מחישן מישוש אמיתי, להפוך אותו לצורה שרשת עצבית חיה יכולה לקבל, ואז לשחזר מידע משמעותי מהתגובה האורגנואידית", אמר ליו בהודעת האוניברסיטה על הממצאים. "זה נותן לנו דרך מעשית לחבר חיישנים מלאכותיים עם מערכות עצביות ביולוגיות, שהן מסלול אפשרי מאוד מעניין לקראת מחשוב יעיל יותר באנרגיה."
איך לגרום לקריאה של כתם תאים
האורגנואידים שבמרכז הניסוי רחוקים מלהיות מוחות מיניאטוריים. כל אחד בקוטר של פחות ממילימטר, חסר מבנים רבים שנמצאים במוח אנושי, ומכיל בערך 10,000 נוירונים יחד עם תאים תומכים - במודל של המוח הקדמי האנושי. הם יושבים על מערכים מרובי אלקטרודות בתוך מערכת השומרת על הרקמה בחיים תוך ניטור התגובות החשמליות שלה, מה שמאפשר לחוקרים גם לעורר וגם לתעד פעילות עצבית.
פרוטוקול הבדיקה עקב אחר האות ממגע לרקמה ועד לסיווג. ראשית, הצוות הפעיל חיישן מישוש על 26 האותיות של אלפבית הברייל, ותעד את הנתונים שכל אות הופקה. הנתונים הללו הומרו לדפוסי גירוי חשמליים, שנמסרו לאורגנואידים. לאחר מכן בדקו החוקרים האם הפעילות העצבית שנוצרה יכולה לחשוף איזו אות הוצגה - למעשה, האם הרקמה 'קראה' את האות שניתן לה.
הפענוח נפל למכונה וקטורית תומכת, אלגוריתם למידת מכונה פשוט שממיין דפוסים של פעילות עצבית והתאים אותם לאותיות ספציפיות. אורגנואיד בודד הפיק באופן עקבי אות ניתן לפענוח בערך 61% מהמקרים. כאשר שולבו התפוקות של שלושה אורגנואידים, הדיוק עלה לכ-83%.
שלושה אורגנואידים ניצחו אחד - ואף אחד לא בטוח למה
תוצאת האנסמבל היא בין הממצאים המסקרנים ביותר. החוקרים אינם יכולים עדיין להסביר באופן מלא מדוע שלושה אורגנואידים מתגברים על אחד, אם כי הם חושדים שהתשובה נעוצה בשונות טבעית: אין שני אורגנואידים מתפתחים בדיוק באותו נתיב.
"לאורגנואידים שונים עשויים להיות קשרי רשת מעט שונים, מצבי התפתחות ופעילות מתמשכת, כך שאותו קלט יכול לייצר תגובות דומות אך לא זהות", אמר ליו. "שילוב התגובות הללו עשוי לתת לנו מידע משלים שלא היינו מקבלים מאורגנואיד אחד. יחד עם זאת, אם כל אורגנואיד מתנהג אחרת, ברור שזה מקשה על בניית מערכת צפויה וסטנדרטית".
הצוות גם הדגיש את תפוקת הרקמה. כאשר המדענים הוסיפו רעש מלאכותי לאותות הברייל, פענוח מתגובות האורגנואידים התברר שקשה יותר לרמות מאשר פענוח האותות המושפלים ישירות עם אותו אלגוריתם. לאחר עיבוד על ידי האורגנואידים, הנתונים שמרו על מבנה מספיק כדי שהמסווג יבחר את האות הנכונה בצורה חזקה יותר מהקלט הרועש הגולמי שאפשר.
"לאחר עיבוד על ידי האורגנואידים, הנתונים המישושיים עדיין מכילים מספיק מידע כדי לסווג אותיות ברייל בדיוק טוב", אמר וורד-צ'רייר. "שילוב של תפוקות ממספר אורגנואידים הראה גם שיפור בביצועים."
מדוע מחשוב ביולוגי מפתה חוקרים
המוטיבציה היא אנרגיה. המוח האנושי פועל על בערך 20 וואט תוך ביצוע חישובים הדורשים סדרי גודל יותר חשמל מחומרה קונבנציונלית - פער שהתרחב ככל שמרכזי AI מתרבים. שבבים נוירומורפיים מנסים ללכוד את יעילות המוח בסיליקון, ואינטליגנציה אורגנואידית מייצגת את הגרסה הרדיקלית יותר של אותו הימור: השתמש בנוירונים בפועל במקום לחקות אותם.
יישומים פוטנציאליים מתרכזים ברובוטיקה ומערכות אוטונומיות, שבהן כל וואט חשוב וחישת מישוש חיונית. חיישן שיכול להוריד את עיבוד האותות לנוירונים חיים - או יום אחד ליצור איתם לולאה סגורה - יכול לעצב מחדש את תקציב הכוח של מכונות שצריכות לקלוט ולהגיב בזמן אמת.
זהירות לפני שהכותרות בורחות
צוות בריסטול מפורש לגבי מה שהניסוי לא מראה. האורגנואידים לא למדו; הם הגיבו לגירוי, אך החוקרים לא הוכיחו שינוי ארוך טווח ברקמה. המשימה הייתה מישוש יחידה, תוך שימוש בסכימת קידוד קבועה ובמדד פשוט יחסית של פעילות עצבית.
"הראינו שניתן לקודד מידע מישוש, לעבד דרך האורגנואידים ולפענח, אבל לא הדגמנו למידה או שינויים ארוכי טווח באורגנואידים", אמר ליו.
הצעדים הבאים, אומרים הצוות, מגיעים מעבר לברייל. החוקרים מעוניינים בתשומות מישוש עשירות יותר כמו מרקמים וקצוות, ובסופו של דבר במשימות בלולאה סגורה שבהן אורגנואיד מקבל משוב מההשלכות של הפלט שלו - התצורה שתתחיל לבדוק אם רקמה חיה יכולה להסתגל למשימה ולא רק לשדר דרכה.
לעת עתה, התוצאה עומדת כהוכחה הנדסית: אותות מהעולם הפיזי יכולים להיכנס לרקמה עצבית חיה ולחזור לזיהוי מהצד השני. זה רחוק ממחשב ביו-היברידי, אבל זה סוג של אבן דרך לא זוהרת - התמרה אמינה, דיוק מדיד, פסי שגיאה כנים - שגם מהפכות מחשוב קודמות נבנו עליהן.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
