Utilisez des cellules cérébrales humaines vivantes pour construire un système d'IA ! La reconnaissance vocale a été un succès et un apprentissage non supervisé est possible

Un système d'IA composé d'un "mini cerveau" et de microélectrodes construites à partir de de vraies cellules cérébrales humaines a été capable d'effectuer une reconnaissance vocale -

identifier avec précision la voix d'une personne spécifique à partir de centaines d'extraits sonores.

Récemment, une recherche très avant-gardiste inspirée du cerveau a été publiée dans un sous-journal de Nature

Ce système d'IA spécial peut même effectuer un apprentissage non supervisé :

Les chercheurs viennent de le faire une fois. Lisez le clip audio encore et encore sans fournir aucune forme de retour pour indiquer au système si la réponse est correcte ou incorrecte.

Au final, après deux jours de formation, la précision du système est passée directement de la valeur initiale 51% à 78%.

Comment cela est-il réalisé ?

Le réseau neuronal organoïde est là

L'objectif principal de l'invention de ce système est de résoudre le problème de la forte consommation d'énergie des puces de silicium.

D'une manière générale, la solution à ce problème consiste généralement à s'appuyer sur l'informatique inspirée du cerveau

Cependant, la plupart des puces « traditionnelles » inspirées du cerveau conçues sur la base de cette idée sont directement basées sur des principes électroniques numériques et n'ont pas la capacité de imiter complètement les fonctions cérébrales. C'est effectivement limité. propriétés clés de l'organe.

Plus précisément, les chercheurs ont connecté des organoïdes cérébraux (en forme de petites boules) composés de cellules cérébrales vivantes avec des réseaux de microélectrodes à haute densité pour construire un système appelé « Brainoware ».

Le rôle des microélectrodes dans Brainoware est d'envoyer des signaux électriques aux organoïdes pour atteindre l'objectif de transmettre des informations au « cerveau », deuxièmement, de détecter la réponse de décharge des cellules nerveuses du cerveau, puis de la transmettre à l'extérieur ; appareils de lecture et d'analyse. Ce système peut présenter des fonctions similaires aux réseaux de neurones et effectuer un apprentissage non superviséEn le connectant à un matériel spécifique, il peut être entraîné à la reconnaissance vocale.

Dans cette tâche spécifique, les chercheurs ont converti 240 clips audio de 8 personnes parlant des voyelles japonaises en séquences de signaux et les ont envoyés au système afin que le système puisse reconnaître la voix de chaque personne

Au départ, la précision de Brainoware n'est que de 30 % -40%

Après deux jours de formation, il a pu identifier un locuteur spécifique avec une précision de 78%

L'auteur souligne ici que la soi-disant formation consiste simplement à répéter des clips audio, et non à donner un quelconque retour, ce qu'on appelle apprentissage non supervisé.

Cependant, il convient de noter qu'actuellement, Brainoware ne peut qu'identifier qui parle, mais ne peut comprendre aucun contenu vocal.

Une fois l'expérience terminée, les chercheurs ont essayé d'utiliser des médicaments pour bloquer la formation de nouvelles connexions entre les cellules nerveuses du cerveau

Après les expériences, il a été constaté qu'après avoir utilisé cette méthode de fonctionnement, la précision du système n'était pas améliorer

L'auteur a expliqué : Cela montre que la capacité d'apprentissage de Brainoware dépend de la

neuroplasticité

.

Les ordinateurs du futur seront-ils constitués de cerveaux ?

En mars de cette année, l'équipe a utilisé ce système pour tenter de prédire les diagrammes de Hénon

(un système dynamique qui peut présenter un comportement chaotique dans le domaine des mathématiques). Les résultats ont montré que Brainoware était également capable de prédire avec plus de précision que les réseaux de neurones artificiels sans unités de mémoire à long terme après 4 jours d'apprentissage non supervisé (chaque jour représente un cycle d'entraînement).

En revanche, les premiers n'ont connu que moins de 50 cycles d'entraînement.

Un peu plus en arrière, une équipe de recherche scientifique australienne a tenté d'apprendre au "cerveau dans l'assiette" à jouer au tennis de table. Étonnamment, il l'a appris en seulement cinq minutes, 17 fois plus vite que l'intelligence artificielle

Alors, à l'avenir, les ordinateurs seront-ils composés de cerveaux ? Ce n'est pas encore certain

Comme l'introduit l'auteur de cet article, leurs recherches sont actuellement une

preuve de concept

Il reste encore de nombreux problèmes à résoudre plus tard :

Par exemple, bien que le. les performances du système Brainoware peuvent être encore améliorées, le plus gros problème est que les organoïdes ne survivent que pendant un à deux mois

De plus, bien que Brainoware lui-même ne nécessite pas beaucoup d'énergie, le niveau de consommation d'énergie des périphériques externes qui le maintiennent en fonctionnement n'est pas faible.

Ce qui doit être réécrit, c'est : une série de questions, etc.

En général, certains scientifiques prédisent qu'un système informatique biologique véritablement universel pourrait prendre des décennies à créer.

Dans tous les cas, cette recherche nous aidera à mieux comprendre les mystères de l'apprentissage du cerveau humain et d'autres problèmes

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