Cortical Labs heeft menselijke hersencellen op een chip Doom laten spelen, een klassieke firstperson-shooter uit de jaren 90. De biologische computer leerde het spel in ongeveer een week en presteerde beter dan een speler die random schiet, al blijft het niveau ver achter bij dat van menselijke profgamers.
Het Australische bedrijf experimenteert al langer met zogenoemde neuron-chips. In 2021 liet Cortical Labs een klomp van meer dan 800.000 levende hersencellen Pong spelen, door de cellen bovenop micro-elektrodearrays te laten groeien die elektrische signalen kunnen versturen en opvangen. Dat vergde toen jaren aan zorgvuldig trainen en finetunen om de paddles op het scherm goed te laten bewegen.
Nu heeft Cortical Labs een interface ontwikkeld waarmee de chips veel eenvoudiger zijn te programmeren via de populaire programmeertaal Python. Een onafhankelijke ontwikkelaar, Sean Cole, gebruikte die software om de hersencellen Doom te leren spelen, en had daar maar enkele dagen voor nodig. "Dit is in een paar dagen gedaan door iemand met relatief weinig ervaring met biologie," zegt onderzoeksdirecteur Brett Kagan. "Die toegankelijkheid en flexibiliteit maakt het echt spannend."
De chip die Doom speelde gebruikte ongeveer een kwart van het aantal neuronen uit de eerdere Pong-demonstratie. Ondanks de beperkte prestaties ten opzichte van mensen leerde het systeem volgens Kagan wel aanzienlijk sneller dan traditionele, op silicium gebaseerde machinelearning-modellen. Met betere leeralgoritmes verwacht hij dat de prestaties verder kunnen verbeteren, al vindt hij het niet zinvol de chips één-op-één met een menselijk brein te vergelijken: de hersencellen fungeren vooral als uniek materiaal om informatie te verwerken op manieren die met klassieke hardware niet lukt.
Onderzoekers noemen de stap van Pong naar Doom een grote sprong in complexiteit. "Doom is veel ingewikkelder dan eerdere demonstraties en laat zien dat levende neurale systemen beter kunnen worden aangestuurd en getraind," zegt Andrew Adamatzky van de University of the West of England. Tegelijk benadrukt Steve Furber van de University of Manchester dat er nog veel onduidelijk is, bijvoorbeeld hoe de neuronen "weten" wat er van ze verwacht wordt en hoe ze het scherm kunnen "zien" zonder ogen.
Wetenschappers zien in dit soort experimenten een opstap naar praktische toepassingen, zoals robotarmen die worden aangestuurd door biologische computers. Onderzoeker Yoshikatsu Hayashi van de University of Reading werkt aan een vergelijkbaar systeem met een computer van gelei-achtig hydrogel en vergelijkt Doom met "een eenvoudigere versie van het controleren van een hele arm". Volgens Adamatzky toont de demonstratie vooral aan dat biologische systemen kunnen omgaan met complexiteit, onzekerheid en beslissingen in real time, precies de uitdagingen die toekomstige biologische of hybride computers moeten aankunnen.
Source: Fok frontpage