Verwenden Sie lebende menschliche Gehirnzellen, um ein KI-System aufzubauen! Die Spracherkennung ist erfolgreich und unbeaufsichtigtes Lernen ist möglich

Ein KI-System bestehend aus einem „Mini-Gehirn“ und Mikroelektroden, die aus echten menschlichen Gehirnzellen bestehen, war in der Lage, Spracherkennung durchzuführen –

die Stimme einer bestimmten Person aus Hunderten von Soundclips genau zu identifizieren. So etwas in der Art.

Kürzlich wurde in einer Unterzeitschrift von Nature eine sehr innovative, vom Gehirn inspirierte Forschungsarbeit veröffentlicht Spielen Sie den Audioclip immer wieder ab, ohne dem System eine Rückmeldung zu geben, ob die Antwort richtig oder falsch ist.

Am Ende, nach zwei Tagen Training, stieg die Genauigkeit des Systems direkt von anfänglich

51 % auf 78 %

. Wie wird das erreicht?

Das organoide neuronale Netzwerk ist da

Der Hauptzweck der Erfindung dieses Systems besteht darin, das Problem des hohen Energieverbrauchs von Siliziumchips zu lösen.

Im Allgemeinen besteht die Lösung für dieses Problem normalerweise darin, sich auf vom Gehirn inspirierte Computer zu verlassen. Die meisten der „traditionellen“ vom Gehirn inspirierten Chips, die auf dieser Idee basieren, basieren jedoch direkt auf digitalen elektronischen Prinzipien und verfügen nicht über die Fähigkeit dazu Es ist in der Tat begrenzt, die Gehirnfunktionen zu imitieren. Hier wurde in der Forschung direkt etwas namens „Organoid“ verwendet:

Es bezieht sich auf Miniaturorgane, die im Labor unter Verwendung menschlicher Stammzellen kultiviert werden können, einschließlich einiger Schlüsseleigenschaften der Orgel.

Konkret verbanden die Forscher

Gehirnorganoide

(in Form kleiner Kugeln), die aus lebenden Gehirnzellen bestehen, mit hochdichten Mikroelektroden-Arrays, um ein System namens „Brainoware“ aufzubauen.

Die Rolle von Mikroelektroden in Brainoware besteht darin, elektrische Signale an Organoide zu senden, um den Zweck der Informationsübertragung an das „Gehirn“ zu erreichen; zweitens die Entladungsreaktion von Gehirnnervenzellen zu erkennen und diese dann an externe weiterzugeben Geräte zum Auslesen und Analysieren.

Dieses System kann ähnliche Funktionen wie neuronale Netze aufweisen und unüberwachtes Lernen durchführen. Durch die Verbindung mit spezifischer Hardware kann es für die Spracherkennung trainiert werden.

In der spezifischen Aufgabe wandelten die Forscher 240 Audioclips von 8 Personen, die japanische Vokale sprachen, in Signalsequenzen um und schickten sie an das System, damit das System die Stimme jeder Person erkennen konnte

Anfangs betrug die Genauigkeit von Brainoware nur 30 % -40 %Nach zwei Trainingstagen konnte ein bestimmter Sprecher mit einer Genauigkeit von 78 % identifiziert werden

Der Autor betont hier, dass es sich beim sogenannten Training lediglich um das Wiederholen von Audioclips handelt und nicht um Feedback, wie es heißt unbeaufsichtigtes Lernen.

Allerdings ist zu beachten, dass Brainoware derzeit nur erkennen kann, wer spricht, aber keine Sprachinhalte verstehen kann.

Nach Abschluss des Experiments versuchten die Forscher, mithilfe von Medikamenten die Bildung neuer Verbindungen zwischen Nervenzellen im Gehirn zu blockieren.

Nach Experimenten stellte sich heraus, dass die Genauigkeit des Systems nach Anwendung dieser Operationsmethode nicht zunahm verbessern

Der Autor erklärte: Dies zeigt, dass die Lernfähigkeit von Brainoware von der

Neuroplastizität

abhängt.

Werden die Computer der Zukunft aus Gehirnen bestehen?

Im März dieses Jahres nutzte das Team dieses System tatsächlich, um zu versuchen, Hénon-Diagramme vorherzusagen

(ein dynamisches System, das im Bereich der Mathematik chaotisches Verhalten zeigen kann)

.

Die Ergebnisse zeigten, dass Brainoware auch nach 4 Tagen unüberwachtem Lernen (jeder Tag stellt einen Trainingszyklus dar) in der Lage war, genauere Vorhersagen zu treffen als künstliche neuronale Netze ohne Langzeitgedächtniseinheiten.

Im Gegensatz dazu erlebten erstere nur weniger als 50 Trainingszyklen

Etwas weiter zurück versuchte ein australisches wissenschaftliches Forschungsteam, dem „Gehirn auf dem Teller“ das Tischtennisspielen beizubringen. Überraschenderweise lernte es es in nur fünf Minuten, 17-mal schneller als künstliche Intelligenz

Werden Computer in Zukunft also aus Gehirnen bestehen?

Das ist noch nicht sicher

Wie vom Autor dieses Artikels vorgestellt, handelt es sich bei ihrer Forschung derzeit um einen

Proof-of-Concept

Es gibt noch viele Probleme, die später gelöst werden müssen:

Zum Beispiel, obwohl die Die Leistung des Brainoware-Systems kann weiter verbessert werden. Das größte Problem besteht darin, dass Organoide nur ein bis zwei Monate überleben

Obwohl Brainoware selbst keinen großen Stromverbrauch benötigt, ist der Stromverbrauch der externen Geräte, die es am Laufen halten, nicht niedrig.

Was neu geschrieben werden muss, ist: Eine Reihe von Fragen und so weiter

Im Allgemeinen sagen einige Wissenschaftler voraus, dass die Schaffung eines wirklich universellen biologischen Computersystems Jahrzehnte dauern könnte.

Auf jeden Fall wird diese Forschung uns helfen, die Geheimnisse des menschlichen Gehirnlernens und anderer Probleme besser zu verstehen

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