Biokomputer oparty na ludzkich neuronach nauczył się grać w Dooma

Australijski startup Cortical Labs ogłosił przełom w rozwoju technologii hybrydowych. Jego biokomputer, napędzany wyhodowanymi w laboratorium ludzkimi komórkami mózgowymi, z powodzeniem przeszedł od prostego odbijania piłeczki w grze Pong, o którym pisaliśmy w 2022 roku, do nawigowania w znacznie bardziej skomplikowanym środowisku kultowej strzelanki Doom.

Choć system nie jest jeszcze gotowy na mierzenie się z najtrudniejszymi poziomami najsłynniejszego "boomer shootera", naukowcy uważają ten sukces za kamień milowy na drodze do stworzenia nowej generacji organicznych technologii.

Przełom ten jest o tyle interesujący, że w tym przypadku to sam komputer gra w Dooma. Słynna gra FPS z lat 90. służy od wielu lat jako swoisty benchmark możliwości urządzeń, które nie są klasycznymi komputerami PC.

Memiczne już stało się pytanie "Can it run Doom?". Dzięki dostępności kodu źródłowego gry udało się ją uruchomić m.in. na kalkulatorze graficznym, drukarce, termostacie, kontrolerze drona, kartonowym pudełku, bezpośrednio w pliku PDF, a nawet na... teście ciążowym. W 2024 roku powstał też port na komputery kwantowe o nazwie Quandoom.

Słowem, jeśli coś posiada cyfrowy układ obliczeniowy, to jest duża szansa, że uda się na tym uruchomić Dooma. Biokomputer wykorzystujący neurony nie tylko nie ma z tym problemu, ale też znacznie wykracza poza to memiczne wyzwanie, samodzielnie w niego grając.

Może nie jest to tak oczywiste w przypadku biokomputerów opartych na neuronach, ale trzeba to wyjaśnić - bez oprogramowania ta maszyna daleko nie zajedzie. Na obecnym poziomie zaawansowania sztuczne neurony nie potrafią "myśleć" samodzielnie ani nie mogą rozwinąć świadomości.

W tym przypadku uruchomiono na biokomputerze algorytmy machine learningowe, będące jednym z rodzajów sztucznej inteligencji. "Był to wielki kamień milowy, ponieważ zademonstrował on adaptacyjne, bezpośrednie uczenie się w czasie rzeczywistym" - skomentował Brett Kagan z Cortical Labs na nowym nagraniu.

Droga do tego celu trwała kilka lat. Już w 2021 r. startup zaprezentował system DishBrain, składający się z około 200 tys. ludzkich komórek nerwowych połączonych z procesorem krzemowym (dla porównania - człowiek ma ich w mózgu ok. 86 miliardów). Wówczas nauczono go grać w Ponga, co zajęło inżynierom ponad 18 miesięcy pracy przy użyciu pierwotnego sprzętu i oprogramowania. DishBrain został zastąpiony przez CL1, który twórcy opisują jako "pierwszy na świecie biologiczny komputer z możliwością wdrażania kodu".

Przejście z Ponga do Dooma (a w rzeczywistości do jego wolnej od copyrightu wersji Freedoom) stanowiło ogromne wyzwanie technologiczne, głównie ze względu na konieczność interpretacji trójwymiarowego świata gry przez neurony pozbawione narządu wzroku. Inżynierowie musieli opracować metodę konwersji informacji wizualnych na wzorce stymulacji elektrycznej zrozumiałe dla komórek.

Rozwiązanie tego problemu zajęło zaledwie tydzień niezależnemu deweloperowi, Seanowi Cole'owi, który nie posiadał wcześniejszego doświadczenia w bioinformatyce. Stało się to możliwe dzięki wspomnianemu interfejsowi CL1, pozwalającemu na programowanie systemu w powszechnie znanym języku Python. O dostępności "mózgu do wynajęcia" w postaci biokomputera CL1 pisaliśmy już wcześniej w GeekWeeku.

Biokomputer, choć radzi sobie z pierwszymi poziomami strzelanki, wciąż ustępuje ludzkim graczom i często przegrywa. Cortical Labs twierdzi, że jego technologia osiągnęła obecny poziom sprawności szybciej niż tradycyjne systemy uczenia maszynowego oparte na krzemie, a wyniki mają się poprawiać wraz z optymalizacją algorytmów.

Co dalej? Choć eksterminacja pikselowych demonów jest spektakularnym pokazem możliwości AI opartej na neuronach, to docelowo przyszłe generacje biokomputerów mogą znaleźć zastosowanie w sterowaniu ramionami robotycznymi (co może nawiązywać do wroga o imieniu Spiderdemon lub Spider Mastermind znanego właśnie z Doom, widocznego na pierwszym zrzucie ekranu w tym artykule) czy obsługiwaniu złożonych programów cyfrowych, otwierając zupełnie nowy rozdział w historii informatyki.