이 '뇌'에는 80만 개의 세포가 있으며, 5분 안에 탁구를 배우고 AI를 이길 수 있습니다!

비디오 게임을 하려면 얼마나 많은 뇌 세포가 필요합니까?

이 문장을 들으면 첫 번째 반응은 다음과 같을 것입니다: 이것은 수수께끼입니다.

아니요, 이 질문에 대한 실제 답변이 있습니다. 이는 모두 DishBrain이라는 신경망 시스템 덕분입니다.

탁구를 한다면 필요한 뇌세포 수는 약 80만개입니다.

아니요, 80만 개의 인간 뇌세포가 "탁구"를 배우는 데 5분이 걸렸습니다.

최근 호주의 한 연구팀은 살아있는 인간과 쥐의 뇌세포 80만 개를 배양 접시에 넣고 전극에 연결한 뒤 고전 아케이드 게임 '퐁(Pong)'을 했습니다.

과학자들은 이를 최초의 지각 있는 "DishBrain"이라고 부릅니다.

이 연구의 목적은 합성 생물학적 지능(SBI)을 만들어 향후 신경 질환 연구에 더 나은 방법을 제공하는 것입니다.

최신 연구 결과가 수요일 Neuron 저널에 게재되었습니다.

논문 주소:

https://www.cell.com/neuron/pdfExtended/S0896-6273(22)00806-6

"접시 위의 두뇌"는 5분 만에 게임하는 법을 배웁니다

우리는 인간의 뇌에는 8,600억 개의 뉴런이 있다는 것을 알고 있습니다. 시냅스를 통해 한 뉴런의 전기 신호가 다음 뉴런으로 전달됩니다.

그러나 사람들은 그들을 정보 처리 장치로 생각하지 않습니다.

하지만 뉴런은 극도로 낮은 에너지 소비로 실시간으로 정보를 처리할 수 있는 마법의 시스템입니다.

DishBrain은 이러한 뇌 세포를 자극하는 미세 전극 배열 위에 성장한 인간 뉴런의 단일 층으로 구성됩니다.

그럼, 이 "인간의 뇌세포"는 어디서 오는 걸까요?

뇌세포를 획득하는 과정이 연구 표준을 준수하는지 여부는 모든 사람의 첫 번째 관심사일 수 있습니다.

DishBrain의 신경 세포 배열 작업

사실 인간의 뇌에서 뉴런과 뇌 세포를 직접 추출하는 것은 생각처럼 그렇지 않습니다.

과학자들은 인간 유도를 사용하여 해결책을 제시했습니다.

만능줄기세포(hiPSC)를 피질 신경세포로 분화시킨 후 배양하세요. 동시에 연구자들은 배양을 위해 마우스 세포도 사용했습니다.

아래 그림은 배양 접시(50μm)에서 마우스와 인간 피질 세포의 차이를 보여줍니다.

그 중 파란색 DAPI는 모든 염색된 세포를 나타내고, 녹색 NeuN은 뉴런, 튜불린(BIII) 라벨 축삭, MAP 라벨 수상돌기를 나타냅니다.

마우스 피질 세포(A)는 영양이 풍부한 배지에서 수개월 동안 성장하고 유지할 수 있으며, 다수의 수상돌기와 축삭 연결로 복잡한 형태를 형성할 수 있음을 알 수 있습니다.

인간 유도 만능 줄기 세포(hiPSC)가 단일 층의 활성 이종 피질 뉴런으로 분화된 후, 이러한 뉴런은 성숙한 기능적 특성을 나타낼 수 있으며 신경교 세포 연결을 지원하는 조밀한 구조를 형성할 수 있습니다.

그럼 세포가 배양되면 어떻게 탁구를 치게 만들까요?

분명히 우리에게는 정교한 장치가 필요합니다.

기기 중앙의 원형 홈에는 뇌세포와 전극이 배치됩니다.

Cortical Labs 연구진은 스위스 기업인 Maxwell Biosystems에서 제공한 MaxOne 다중 전극 어레이를 실험에 사용했습니다.

MaxOne은 8mm*8mm의 면적에 26,000개의 백금 전극이 배열되어 있으며 최대 해상도는 220*120인 고해상도 전기생리학 플랫폼입니다.

이 시스템은 CMOS(상보성 산화물 반도체) 기술을 기반으로 하며 최대 1024개의 채널 번호와 최대 32개 장치의 자극을 기록할 수 있습니다.

뉴런은 어떻게 게임을 완료하려고 적극적으로 추론하나요?

DishBrain에게 탁구를 가르치기 위해 연구팀은 이 뉴런에게 1인용 탁구 게임을 하도록 요청했습니다.

연구원들은 전기 신호를 사용하여 전극 배열의 뉴런을 자극하고 활동 상태를 기록합니다.

그 중 탁구공의 위치를 ​​나타내기 위해 전기 신호가 서로 다른 배열 영역으로 전송됩니다. 플레이트 양쪽의 미세 전극은 공이 라켓의 왼쪽 또는 오른쪽에 있는지를 표시하고 신호를 보냅니다. 주파수는 공의 거리를 반영합니다.

전극배열 상반부의 뉴런은 탁구공의 위치를 ​​감지하는 역할을 담당하고, 하반부의 뉴런은 좌우 블록으로 나누어 탁구라켓이 위로 올라가는 거리를 출력하는 역할을 담당 그리고 아래로.

그러면 DishBrain은 전기 신호를 생성하여 라켓을 움직여 공을 잡을 수 있습니다.

하지만 처음에는 성적이 좋지 않았어요.

게임을 잘하기 위해서는 뉴런에 피드백이 필요합니다. 그래서 팀은 DishBrain이 공을 놓쳤을 때 전극을 사용하여 비판하는 피드백 소프트웨어를 개발했습니다.

오차를 최적화하기 위해 Cortical Labs 팀은 칼만 필터라고도 알려진 변형 자유 에너지를 최소화하는 예측 코딩 공식을 주로 사용합니다.

탁구를 할 때 시스템이 개선되었습니다. 단 5분 만에 DishBrian은 공의 위치에 따라 라켓을 앞뒤로 움직이는 방법을 배웠습니다.

아, 딥마인드의 AI도 이 게임을 했던 것 같은데요? 맞습니다. 2013년 DeepMind는 Atari 게임을 통해 인공지능 강화학습 알고리즘의 성능을 처음으로 시연했습니다.

현재 DishBrain의 게임 성능은 수년 동안 개발된 DeepMind의 자체 강화 학습 알고리즘만큼 좋지 않습니다. 하지만 AI가 이 게임을 배우는 데는 90분이 걸렸지만, 이 뇌세포 층은 게임을 잘하는 데 5분밖에 걸리지 않았습니다.

이렇게 하면 살아있는 뇌 뉴런의 컴퓨팅 능력을 활용해 합성생물지능(SBI)을 만드는 것이 완성됩니다.

흥미롭게도 앞으로 연구원들은 알코올과 약물이 DishBrain의 탁구 게임 능력에 미치는 영향도 테스트할 것이라고 말합니다.

Cortical Labs Dr. Brett Kagan은 다음과 같이 말했습니다.

우리는 에탄올을 사용하여 용량-반응 곡선을 만들려고 노력하고 있습니다. 기본적으로 이러한 신경 세포를 "술에 취하게" 만들어 사람들이 술을 마실 때처럼 더 많이 노는지 확인하는 것입니다.

컴퓨터가 인간의 두뇌를 모방할 수 있나요?

현재 DishBrain이 채택한 탁구 전략은 여전히 ​​느리고 일방적입니다. e스포츠 우승을 시킨다는 것은 꽤 먼 이야기처럼 들리지만, 이러한 연구는 생체 조직과 실리콘 기술의 융합 가능성을 반영합니다. .

이것은 뉴런이 특정 작업을 완료하기 위해 활동을 조정한다는 것을 보여주는 최초의 합성 생물학적 지능 실험입니다. 그리고 피드백을 받으면 작업을 더 잘 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 연구는 질병 모델링, 약물 발견, 뇌 작동 방식 이해, 지능 생성 방식, 약물이 뇌 활동에 어떤 영향을 미치는지 연구하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

호주 생명공학 스타트업 Cortical Labs의 신경과학자인 DishBrain 개발자 Brett Kagan은 "우리는 살아있는 생물학적 뉴런과 상호작용하여 활동을 변화시켜 지능과 유사한 것을 생성할 수 있다는 것을 보여주었습니다."라고 말했습니다. 지능을 이해하는 것"이라고 Kagan은 말했습니다. "그것은 인간이 된다는 것이 무엇을 의미하는지 알려줄 뿐만 아니라, '살아있다'는 것이 무엇을 의미하는지, '똑똑하다'는 것이 무엇을 의미하는지, '정보를 처리한다'는 것이 무엇을 의미하는지, '지각력이 있다는 것'이 무엇을 의미하는지 이해할 수 있게 해줍니다. ”

영국 University College London의 이론 신경과학자 Karl Friston은 다음과 같이 말했습니다. “이 결과는 뉴런이 세상에 대해 조치를 취할 수 있는 감각, 즉 피드백 능력을 갖추는 데 있어 획기적인 것입니다.”

몇 년 전 프리스턴은 자유 에너지 원리라는 이론을 개발했는데, 이는 모든 생물학적 시스템이 기대와 실제 사이의 격차를 줄이는 방식으로 행동한다는 것, 즉 세상이 더 예측 가능해질 수 있다는 것을 제안합니다.

자유 에너지 이론

프리스톤의 이론에 따르면 행동을 조정하면 세상이 더욱 예측 가능해지며 DishBrain은 이를 생물학적으로 증명합니다.

Kagan은 "DishBrain의 실험은 본질적으로 더 예측 가능한 환경을 만들고 있습니다."라고 말했습니다.

DishBrain 실험은 특히 인공 지능과 컴퓨팅 분야에서 인류에게 몇 가지 흥미로운 가능성을 가져왔습니다.

인간의 두뇌에는 약 800억 ~ 1000억 개의 뉴런이 포함되어 있으며 이는 어떤 컴퓨터보다 훨씬 강력하다는 것을 알아야 합니다. 최고의 컴퓨터가 인간의 두뇌를 복제하는 것은 어렵습니다. 지금까지 우리가 가지고 있는 가장 가까운 것은 MIT 엔지니어가 설계한 인공 시냅스가 있는 칩으로, 82,944개의 프로세서, 1페타바이트의 메인 메모리, 40분을 사용하여 인간 두뇌 활동의 1%를 복제할 수 있습니다.

MIT 인공 시냅스 칩

이 아키텍처가 실제 두뇌에 더 가깝다면(아마도 DishBrain과 같은 합성 생물학적 시스템일지라도) 인간 두뇌를 복제하는 컴퓨터의 목표는 그리 멀지 않을 것입니다.

DishBrain을 사용하면 다양한 약물이 뇌에 미치는 영향을 세포 수준에서 이해할 수 있습니다. 언젠가는 환자의 피부 줄기세포에서 역배양된 뉴런을 사용하여 특정 환자를 위한 맞춤형 약물을 만드는 것이 가능할 수도 있습니다.

"이 결과의 잠재력은 매우 흥미롭습니다. 즉, 더 이상 치료 효과를 테스트하기 위해 '디지털 트윈'을 만들 필요가 없다는 의미입니다."라고 Fristo는 말했습니다.

맞춤형 의약품을 위한 디지털 트윈

"원칙적으로 우리는 이제 약물과 유전적 변이의 효과를 테스트할 수 있는 최고의 생체공학 '샌드박스'를 갖게 되었습니다. ) 내 뇌에서 발견된 요소들은 그것들로 구성되어 있습니다."

공교롭게도 오늘날 네이처지에 실린 한 연구에서는 신경과학 연구를 촉진하기 위해 인간과 쥐의 뇌를 완벽하게 결합하여 뇌와 유사한 기관을 만들었습니다. .

이 연구에서 스탠포드 대학의 연구자들은 인간의 뇌 유도 만능 줄기 세포를 쥐의 발달 중인 뇌에 이식했습니다.

사진에 보이는 것처럼 밝은 녹색 부분이 뇌 오가노이드 입니다.

뇌 유기체는 쥐의 뇌와 함께 발달하고 성숙할 수 있음이 밝혀졌습니다. 동시에 이러한 유기체는 혈관을 점차적으로 발달시켜 자체 발달에 필요한 영양분을 제공합니다.

마지막으로 뇌의 신경회로와 부분적으로 통합되어 뇌의 일부가 됩니다.

뇌 유기체를 사용하여 과학자들은 페트리 접시의 뉴런을 조작하고 잠재적인 신경 질환 뒤에 있는 메커니즘을 찾을 수 있습니다.

네티즌 댓글

"'존재'가 없어도 어떤 형태의 의식이 있다는 뜻인가요?"

갑자기 논의가 철학적 수준으로 올라갔네요...

"저는 우리의 새로운 뇌세포 군주를 환영하는 첫 번째 남자가 되고 싶어요."

"더 큰 페트리 접시가 필요해요."

"공각기동대 같은 기계몸을 원해요."

"뉴로맨서. 기술과 마법의 완벽한 조합."

"놀랍습니다. David Eagleman의 TED 강연이 생각납니다. 그는 인간의 두뇌가 원시적인 I/O 장치라고 믿었습니다. 아기는 입력 데이터를 처리하고 언제든지 추가 입력을 추가할 수 있으면 뇌는 새로운 데이터를 해석하기 시작합니다. "

" Black Mirror의 "Biscuit" 에피소드가 생각나네요... 이거."

"그런데 이 게임이 마음에 드시나요?"

"댓글 수백개 읽어봤는데 이런 중요한 질문을 제일 먼저 하신 분이군요!"

"이 세포들이 계속해서 개선된다면, 그들은 며칠 안에 트럼프 지지자가 될 것입니다."

"그들은 일반 트럼프 지지자의 IQ를 넘어섰습니다."

"제 생각에는 이것은 노예제입니다. 이 기술이 어디에 사용될지 생각해 보세요."

참고자료:

https://www.cnet.com/science/live-brain-cells-in-dish-quickly-learn-to-play-classic-game-pong/

https://www.nature .com/articles/d41586-022-03229-y

https://www.engadget.com/brain-cells-pong -rats-182835843.html

위 내용은 이 '뇌'에는 80만 개의 세포가 있으며, 5분 안에 탁구를 배우고 AI를 이길 수 있습니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!