살아있는 인간의 뇌세포를 이용해 AI 시스템을 구축해보세요! 음성인식에 성공하여 비지도 학습이 가능합니다.

실제 인간의 뇌 세포와 미세 전극으로 구성된 "미니 뇌"로 구성된 AI 시스템으로 음성 인식이 가능해졌습니다. 수백 개의 사운드 클립에서 특정 사람의 목소리를 정확하게 식별하는 그런 것입니다.

최근 Nature

이 특별한 AI 시스템은

비지도 학습도 수행할 수 있습니다.연구원들은 방금 그렇게 했습니다. 답이 맞는지 틀린지 시스템에 알려주기 위해 어떤 형태의 피드백도 제공하지 않고 오디오 클립을 반복해서 재생합니다.

결국 이틀 간의 훈련 후에 시스템의 정확도가 초기

51%에서 78%로 직접적으로 증가했습니다. 이것은 어떻게 달성됩니까?

유기노이드 신경망이 여기에 있습니다

이 시스템을 발명하는 주요 목적은 실리콘 칩의 높은 에너지 소비 문제를 해결하는 것입니다.

일반적으로 이 문제에 대한 해결책은 일반적으로 뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅에 의존하는 것입니다

그러나 이 아이디어를 기반으로 설계된 대부분의 "전통적인" 뇌에서 영감을 얻은 칩은 직접적으로 디지털 전자 원리를 기반으로 하며 이를 수행할 수 있는 능력이 없습니다. 완전히 뇌 기능을 모방하는 것은 정말 제한적입니다

여기서 이번 연구에서는

"오가노이드"라는 것을 직접 사용했습니다:인간 줄기세포를 사용하여 실험실에서 배양할 수 있는 소형 장기를 말합니다. 기관의 주요 특성.

구체적으로, 연구진은 살아있는 뇌세포로 구성된

뇌 오가노이드

(작은 공 모양)를 고밀도 미세전극 배열과 연결하여 "Brainoware"라는 시스템을 구축했습니다.

Brainoware에서 미세 전극의 역할은 전기 신호를 오가노이드에 보내서 "뇌"에 정보를 전달하는 목적을 달성하는 것입니다. 두 번째로 뇌 신경 세포의 방전 반응을 감지하여 외부로 전달합니다. 판독 및 분석을 위한 장치.

이 시스템은 신경망과 유사한 기능을 발휘할 수 있으며 비지도 학습이 가능합니다.

특정 하드웨어에 연결하여 음성 인식 훈련이 가능합니다.

특정 작업에서 연구진은 일본어 모음을 말하는 8명의 오디오 클립 240개를 신호 시퀀스로 변환하여 시스템이 각 사람의 음성을 인식할 수 있도록 시스템에 보냈습니다.

초기 Brainoware의 정확도는 30%에 불과합니다. -40%

이틀간의 훈련 후에는 78%의 정확도로 특정 화자를 식별할 수 있었습니다

여기서 저자는 소위 훈련이란 단지 오디오 클립을 반복하는 것일 뿐 피드백이 주어지는 것이 아니라는 점을 강조합니다. 비지도 학습.

그러나 현재 Brainoware는 누가 말하고 있는지 식별할 수만 있고 음성 내용을 이해할 수 없다는 점에 유의해야 합니다.

실험이 완료된 후 연구자들은 뇌의 신경 세포 사이의 새로운 연결 형성을 차단하기 위해 약물을 사용하려고 했습니다.

실험 후 이 작동 방법을 사용한 후에는 시스템의 정확도가 떨어지지 않는 것으로 나타났습니다. Improve

저자는 “이는 브레노웨어의 학습능력이

신경가소성

에 달려있다는 것을 보여준다”고 설명했다. 미래의 컴퓨터는 두뇌로 만들어질까요?

올해 3월, 팀은 실제로 이 시스템을 사용하여 에논 다이어그램

(수학 분야에서 혼란스러운 행동을 보일 수 있는 동적 시스템)

을 예측하려고 했습니다.

결과에 따르면 Brainoware는 4일간의 비지도 학습(매일이 훈련 주기를 나타냄) 후에 장기 기억 장치가 없는 인공 신경망보다 더 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다.

반면, 전자는 50회 미만의 훈련 주기만 경험했습니다.

조금 더 과거에, 호주 과학 연구팀은 "플레이트 위의 두뇌"에게 탁구를 하도록 교육하려고 했습니다. 놀랍게도 인공지능보다 17배 빠른 5분 만에 학습했습니다.

그렇다면 미래에는 컴퓨터가 뇌로 구성될까요?

아직 확실하지 않습니다

이 기사의 저자가 소개한 것처럼 그들의 연구는 현재

개념 증명

입니다. 나중에 해결해야 할 문제가 여전히 많습니다.

예를 들어, Brainoware 시스템의 성능은 더욱 향상될 수 있는데, 가장 큰 문제는 오가노이드가 1~2개월 정도만 생존한다는 것입니다

또한, 브레이노웨어 자체는 그다지 많은 전력 소모를 요구하지 않지만 이를 유지하는 외부 장치의 전력 소모 수준은 낮지 않습니다.

다시 작성해야 할 것은 다음과 같습니다. 일련의 질문 등

일반적으로 일부 과학자들은 진정한 보편적 생물학적 컴퓨팅 시스템을 만드는 데 수십 년이 걸릴 수 있다고 예측합니다.

어쨌든 이 연구는 인간 두뇌 학습의 신비와 기타 문제를 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 것입니다

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