生きた人間の脳細胞を使って AI システムを構築しましょう!音声認識に成功し、教師なし学習が可能に

「ミニ脳」と、本物の人間の脳細胞から構築された微小電極で構成される AI システムは、音声認識を実行できるようになりました - 何百もの音声認識からサウンド クリップ内の特定の人の声を正確に識別する種類。

最近、非常に最先端の脳に着想を得た研究が Nature のサブジャーナルに掲載されました。

この特別な AI システムは、

教師なし学習 も実行できます。研究者は、答えが正しいかどうかをシステムに伝えるためのフィードバックを一切提供せずに、オーディオ クリップを繰り返し再生するだけです。正しいか間違っているか。 最終的に、2 日間のトレーニング後、システムの精度は初期の

51% から 78%

まで直接増加しました。 これはどのようにして達成されるのでしょうか? オルガノイド ニューラル ネットワークの登場

このシステムを発明した主な目的は、シリコン チップの高エネルギー消費の問題を解決することです。

一般的に言えば、この問題の解決策は通常、脳にインスピレーションを得たコンピューティングに依存します。

しかし、この考えに基づいて設計された「従来の」脳にインスピレーションを得たチップのほとんどは、デジタル電子技術に直接基づいています。原則として、脳の機能を完全に模倣する能力には確かに限界があります。

ここでの研究では、

「オルガノイド」

: と呼ばれるものが直接使用されました。これは、ヒト幹細胞を使用して研究室で成長させることができ、代表的な臓器の重要な特徴のいくつかを含むミニ臓器を指します。 具体的には、研究者らは、生きた脳細胞から構成される

脳オルガノイド

（小さなボールのような形状）を高密度微小電極アレイに接続して構築する「Brainoware」と呼ばれるシステムをリリースした。

Brainoware における微小電極の役割は、「脳」に情報を伝達するという目的を達成するためにオルガノイドに電気信号を送信することであり、次に、脳神経の放電を検出することです。次に、応答は読み取りと解析のために外部デバイスに渡されます。

このシステムはニューラルネットワークと同様の機能を発揮し、教師なし学習を行うことができます

特定のハードウェアに接続することで、音声認識の学習を行うことができます。

特定のタスクでは、研究者らは日本語の母音を話す 8 人の音声クリップ 240 個を信号シーケンスに変換してシステムに送信し、システムが各人の声を認識できるようにしました

当初、Brainoware の精度はわずか 30% ～ 40% でした。

2 日間のトレーニング後、78% の精度で特定のターゲットを識別できるようになりました。スピーカー

著者は強調しますここで、いわゆるトレーニングとは、フィードバックを与えずにオーディオ クリップを繰り返すだけであり、いわゆる教師なし学習です。

ただし、現時点では Brainoware は誰が話しているのかを識別することしかできず、スピーチの内容を理解することはできないことに注意してください。

実験が完了した後、研究者らは脳内の神経細胞間の新しい接続の形成を阻害するために薬物を使用しようとしました

実験後、この方法を使用した後、次のことが判明しました。著者は、これは Brainoware の学習能力が

神経可塑性

に依存していることを示していると説明しています。

将来のコンピューターは頭脳で作られるのでしょうか?

今年 3 月、チームは実際にこのシステムを使用してヘノン図 (数学の分野でカオス的な振る舞いを示す可能性のある力学システム) の予測を試みました。

Brainoware の結果も 4 日間の教師なし学習

(毎日がトレーニング サイクルを表します)

の結果であり、長時間の学習を必要とせずに人工ニューラル ネットワークよりも正確に予測できることがわかりました。用語記憶単位。

対照的に、前者は 50 回未満のトレーニング サイクルしか経験していませんでした。

さらにもう少し進んで、オーストラリアの研究チームは、卓球をプレイするための「打席上の脳」を教育しようとしました。驚くべきことに、わずか 5 分で学習し、人工知能の 17 倍の速さです。

では、将来、コンピューターは脳で構成されるのでしょうか?

これはまだ確実ではありません

この記事の著者が紹介しているように、彼らの研究は現在

概念実証

であり、今後解決すべき問題はまだ多くあります。

たとえば、Brainoware システムのパフォーマンスはさらに向上する可能性がありますが、最大の問題は、オルガノイドが 1 ～ 2 か月しか生存できないことです。

また、Brainoware 自体はそれほど消費電力を必要としませんが、その動作を維持する外部デバイスの消費電力レベルは低くありません。

書き直す必要があるのは次のとおりです: その他の一連の質問

一般に、一部の科学者は、真に普遍的な生物学的コンピューティング システムの作成には数十年かかる可能性があると予測しています。

いずれにせよ、この研究は人間の脳の学習やその他の問題の謎をさらに理解するのに役立ちます。

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