에너지 소비 이점은 중요합니다! 오가노이드 지능(OI)이 인공지능(AI)을 능가할 수도 있다

인공지능(AI)의 급속한 발전은 사람들의 일과 생활 방식에 지대한 영향을 미칠 것이며, 심지어 인간 지능을 뛰어넘는 경향이 있을 수도 있습니다. 그러나 일부 과학자들은 인간의 뇌 세포를 기반으로 개발된 오가노이드 지능(OI)이 언젠가 AI를 능가하고 에너지 효율성이 더 높아질 것이라고 믿고 있습니다.

유기체는 생물학자들이 수년 동안 배양하고 성장시켜온 생물학적 조직의 3차원 블록입니다. 미국 존스홉킨스대학교 환경보건과학과 교수인 토마스 하퉁(Thomas Hartung)이 이끄는 연구팀이 뇌 오가노이드를 연구 및 성장시키고 있으며, 인간 뇌세포로 구동되는 '생물학적 컴퓨터'를 개발할 수도 있다.

하르퉁은 "우리는 바이오컴퓨팅 기술이 성숙해지는 순간에 와 있다. 인간 두뇌의 놀라운 기능 중 일부는 불완전하고 모순된 정보를 바탕으로 빠른 결정을 내리는 OI의 능력(직관적)과 같은 OI를 통해 실현될 수 있다"고 말했다.

Hartung과 동료들은 최근 Science Frontiers 저널에 OI의 향후 개발에 대한 전망을 발표했습니다. 연구팀에는 작년에 비디오 게임 Pong 게임 방법을 빠르게 익힌 살아있는 뇌 세포로 가득 찬 페트리 접시를 만들어 헤드라인을 장식한 Cortical Labs의 과학자들이 포함되어 있습니다.

세포에서 자란 오가노이드를 사용하면 인간이나 동물 실험이 필요하지 않기 때문에 과학자의 연구가 용이해집니다. 하르퉁 연구팀은 2012년부터 인간의 피부세포를 이용해 기능성 뇌 오가노이드를 만들어 배아줄기세포와 유사한 상태로 재프로그래밍하는 연구를 진행해왔다. 그런 다음 뇌 세포를 생성하고 결국 기능적 뉴런과 기억 및 지속적인 학습과 같은 기본 기능을 유지하는 기타 특성을 갖춘 오가노이드를 생성하는 데 사용됩니다.

Hartung은 성명에서 다음과 같이 말했습니다. "유기체를 사용하면 인간의 두뇌로는 윤리적으로 불가능한 일을 할 수 있기 때문에 이것은 인간의 두뇌가 어떻게 작동하는지 연구할 수 있는 새로운 길을 열어줍니다."

생물학적 컴퓨터 구축

Hartung과 그의 동료들은 뇌 유기체를 현재 슈퍼컴퓨터보다 에너지 효율적인 새로운 유형의 바이오컴퓨팅 하드웨어로 구축하기를 희망합니다.

Hartung은 다음과 같이 말했습니다. "현대 컴퓨터의 일부 기능은 여전히 ​​인간의 두뇌와 비교할 수 없습니다." 예를 들어, 켄터키의 최신 슈퍼컴퓨터인 Frontier의 가격은 6억 달러이고 면적은 6,800평방피트입니다. 슈퍼컴퓨터는 지난해 6월 처음으로 인간 두뇌의 연산 능력을 넘어섰지만, 에너지 소비량은 인간 두뇌의 100만 배에 이른다.

그는 숫자와 데이터를 처리하는 데는 컴퓨터가 더 빠르지만 복잡한 논리적 문제를 처리하는 데는 인간의 두뇌가 더 낫다는 점을 인정했습니다. "컴퓨터 시대가 시작된 이래로 과학자들은 컴퓨터를 인간의 두뇌와 더 비슷하게 만들려고 노력해 왔으며 OI 개발에 대한 우리의 약속은 새로운 특성과 기능을 추가하는 것입니다."

바이오컴퓨터 및 오가노이드와 같은 새로운 윤리적 논의

지능 이러한 개념은 새로운 윤리적 논의를 촉발할 수 있으며, 오가노이드가 지각력이 있거나 의식이 있거나 자기 인식을 할 수 있는지에 대한 질문이 수년 동안 논의되어 왔습니다.

Hartung은 “일부 기술은 의도하지 않은 결과를 가져올 수 있습니다. 이러한 위험을 배제하기는 어렵지만 인간이 입력과 출력 및 뇌 출력의 피드백을 제어하는 ​​한 인간은 AI를 개발하는 것처럼 제어할 수 있습니다. 마찬가지로 AI/OI에 자율성이 부여되면 몇 가지 문제가 발생하지만 전자컴퓨터나 생물학적 컴퓨터가 결국 어떻게 개발되더라도 인간을 통제할 수는 없습니다."

하르퉁이 이끄는 생명윤리학 배경을 가진 연구팀이 이에 대해 OI와의 협력이 갖는 윤리적 의미를 평가하십시오. 그는 오가노이드 지능과 생물학적 컴퓨터가 AI나 전통적인 방식으로 성장한 인간의 두뇌에 단기적으로 위협이 되지는 않지만 이제 뇌 오가노이드에 대한 연구를 가속화하고 AI를 사용하여 기존 문제를 극복하도록 훈련해야 한다고 믿습니다. 컴퓨터의 몇 가지 단점.

"모든 유형의 컴퓨터에 필적하는 생물학적 컴퓨터의 목표를 달성하려면 수십 년이 걸릴 것입니다. 하지만 지금 연구를 시작하지 않으면 나중에는 더 어려워질 것입니다."

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