미국 과학자들은 인간의 뇌 세포 판으로 컴퓨터를 만들 계획이다-일체 포함-php.cn

우리는 과학자들이 뇌 세포 한 접시를 키워 탁구 치는 법을 가르쳤다는 것을 알고 있습니다.

그리고 이제 그들은 실제로 이 뇌 세포를 사용하여 컴퓨터를 만들고 싶어 할까요?

2월 28일 Science Frontiers에 발표된 논문에서 과학자 팀은 뇌 유기체라고도 알려진 인간 뇌 세포의 3D 덩어리를 고급 작업을 수행할 수 있는 생물학적 하드웨어로 변환하려는 계획을 설명합니다. .

미국 과학자들은 인간의 뇌 세포 판으로 컴퓨터를 만들 계획이다

논문 주소: https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235

정확히 말하면 발전하는 것입니다. 시스템 인간의 뇌세포로 만든 '생물학적 컴퓨터'를 구동한다.

존스 홉킨스 대학교 미생물학 교수인 존 하퉁(John Hartung)은 "실리콘 기반 컴퓨터는 확실히 숫자에 더 뛰어나지만 뇌는 학습에 더 좋습니다"라고 말했습니다.

이번에 드디어 탄소 기반 유기체가 일어섰다?

예, 그것이 탁구를 칠 수 있는 뇌 세포판입니다

존스 홉킨스 대학의 과학자들은 언젠가 실험실에서 배양한 "미니 두뇌"가 함께 연결되어 강력하고 효율적인 생물학적 컴퓨터로 작동할 수 있다고 제안합니다. .

지금은 AI가 우리 삶을 장악한 것처럼 보이지만, 이 과학자들은 살아있는 인간의 뇌 세포에 의해 구동되는 "유기기관 지능" 또는 OI가 언젠가는 어떤 AI보다 더 효율적일 수 있다고 믿습니다.

ChatGPT가 탄생한 후, 인간이 AI로 대체될 것이라는 경고가 곳곳에서 나오고 있습니다. 그렇다면 이제 우리 자신의 뇌세포에 의지하여 마침내 게임에 복귀할 수 있을까요?

그럼, 이 전설적인 "오가노이드"는 정확히 무엇일까요?

사실 생물학적 조직의 3차원 덩어리입니다.

Thomas Hartung의 연구실에서 만든 뇌 유기체의 확대 이미지, 뉴런은 자홍색으로, 핵은 파란색으로, 기타 지지 세포는 빨간색과 녹색으로 염색됨

과학자들은 이 분야를 "유기체 지능"이라고 명명했습니다. (OI).

거의 20년 동안 과학자들은 작은 유기체(완전히 자란 장기와 유사한 실험실에서 배양한 조직)를 사용하여 인간이나 동물 실험 없이 신장, 폐 및 기타 장기에 대한 실험을 수행해 왔습니다.

최근 Hartung과 동료들은 뇌 유기체, 뉴런이 있는 펜촉 크기의 구체 및 학습 및 기억과 같은 기능을 유지할 것으로 예상되는 기타 기능을 연구해 왔습니다.

팀의 리더이자 존스홉킨스대학교 환경보건과학과 교수인 토마스 하퉁(Thomas Hartung)은 “바이오컴퓨팅을 구현하는 기술은 이제 성숙해졌다”며 “인간 두뇌의 일부 기능이 OI로 구현될 수 있기를 바란다”고 말했다. , 예를 들어 불완전하고 모순된 정보로 빠른 결정을 내린다(직관적 사고)"

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"Organoid Intelligence"(OI)에 대한 주요 정보

이 팀에는 Cortical의 사람들도 포함되어 있습니다 연구실 구성원들은 탁구를 칠 수 있는 뇌세포 한 판을 키워낸 과학자 집단입니다. 물론 익숙한 레시피이고 익숙한 맛이다.

미국 과학자들은 인간의 뇌 세포 판으로 컴퓨터를 만들 계획이다

실험에 오가노이드를 사용하면 인간이나 동물 실험을 우회할 수 있기 때문에 과학자들에게 많은 이점이 있습니다.

Hartung은 성명에서 "오가노이드는 인간의 두뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 연구의 길을 열었습니다. 왜냐하면 시스템을 조작하기 시작할 수 있고 인간의 두뇌로는 윤리적으로 할 수 없는 일을 할 수 있기 때문입니다."라고 말했습니다. 정말 어둠의 과학자네요...

인간의 두뇌는 컴퓨터보다 강합니다

인간의 두뇌가 컴퓨터와 경쟁한다면 누가 이길 수 있을까요?

하르퉁의 견해에 따르면, 현대 컴퓨터는 인간의 두뇌 앞에 여전히 약합니다.

"Frontier는 켄터키주의 최신 슈퍼컴퓨터로 가격이 6억 달러에 달하고 면적이 6,800제곱피트입니다. 지난 6월에 이 슈퍼컴퓨터는 처음으로 인간 두뇌 한 명의 컴퓨팅 성능을 넘어섰습니다. 하지만 사용하는 에너지의 양은 백만 번에 달합니다. more."

하르퉁은 컴퓨터가 숫자와 데이터에 관련된 계산을 인간보다 빠르게 처리하지만 고양이와 개를 구별하는 등 복잡한 논리적 결정을 내리는 데 있어서는 뇌가 훨씬 더 똑똑하다고 인정했습니다. .

또 다른 예는 "실리콘 기반 컴퓨터가 숫자에 더 뛰어나지만 학습에는 뇌가 더 좋다"는 아이디어를 설명하면서 2017년에 알파고가 세계 최고의 바둑 선수를 꺾었지만, 이전에는 훈련을 위해 60,000개 게임의 데이터를 사용했습니다.

그리고 이 게임을 끝내려면 175년 동안 하루 5시간씩 플레이해야 합니다.

실리콘 컴퓨터는 한계에 도달했습니다

2012년부터 Hartung은 인간 피부 샘플의 세포를 배아 줄기 세포로 재프로그래밍한 후 뇌 세포를 배양하고 기능성 오가노이드를 조립해 왔습니다.

각 유기체에는 대략 초파리 신경계 크기와 비슷한 약 50,000개의 세포가 들어 있습니다. 그는 이제 이 뇌 유기체를 사용하여 미래형 컴퓨터를 만드는 것을 구상하고 있습니다.

Hartung은 이 "생물학적 하드웨어"에서 실행되는 컴퓨터가 점점 더 지속 불가능해지고 있는 슈퍼컴퓨팅의 에너지 수요를 향후 10년 동안 완화할 수 있다고 말했습니다.

"정보를 저장하는 뇌의 용량은 2,500테라바이트로 추산됩니다."라고 Hartung은 말했습니다.

"작은 칩에 더 많은 트랜지스터를 넣을 수 없기 때문에 실리콘 컴퓨터의 물리적 한계에 도달하고 있습니다. 하지만 뇌는 완전히 다르게 배선되어 있으며, 약 1,000억 개의 뉴런이 1,015개 이상의 연결 지점을 통해 연결되어 있습니다."

16년간의 연구에 따르면 인간 두뇌의 기억력은 인터넷 전체를 저장할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

오가노이드는 우리 뇌가 정보를 획득하고 저장할 수 있도록 하는 세포를 공유하기 때문에 뇌 덩어리는 정보를 조밀한 신경 연결로 뇌에 저장하기 전에 많은 에너지 소비 없이 신속하게 학습해야 하는 계산 작업에 특히 적합합니다.

따라서 더 강력한 계산을 지원하는 복잡한 두뇌 네트워크를 만들 수도 있습니다.

만약 이 과학자들이 만들고 싶어하는 유기체 지능, 즉 생물학적 컴퓨터가 실패한다면 어떻게 될까요?

하르퉁은 유기형 지능이 AI나 구식 방법을 사용하여 성장한 인간의 두뇌에 위협이 되지 않는다고 말했습니다.

그러나 이제는 뇌 유기체의 생산을 늘리고 AI 교육을 활용하여 기존 실리콘 시스템의 일부 단점을 극복해야 할 때입니다.

"컴퓨터와 동등한 수준이 되려면 수십 년이 걸릴 것입니다."라고 Hartung은 말했습니다. "하지만 지금 계획을 시작하지 않으면 훨씬 더 어려워질 것입니다."

Hartung은 유기체 지능이 쥐만큼 똑똑한 시스템을 구현하는 데 수십 년이 걸릴 수 있다고 말했습니다.

하지만 뇌 유기체의 생산을 확대하고 AI로 훈련시키면 이 생물학적 컴퓨터가 뛰어난 컴퓨팅 속도, 처리 능력, 데이터 효율성 및 저장 용량을 갖게 될 것으로 예상됩니다.

그리고 오가노이드 지능은 신경 발달 장애 및 신경 퇴행에 대한 약물 테스트 연구에 혁명을 일으킬 수도 있습니다.

Johns Hopkins University의 환경 보건 및 공학 조교수인 Lena Smirnova는 "우리는 기증자의 정상적인 뇌 유기체와 자폐증 기증자의 뇌 유기체를 비교하고 싶었습니다."라고 말했습니다.

"우리가 개발 중인 바이오컴퓨팅 도구 , 자폐증의 신경망 변화를 이해할 수 있는 것과 유사하게, 동물을 사용하거나 환자를 만지지 않고도 환자가 이러한 인지 장애를 겪는 이유를 이해할 수 있습니다."

윤리 고문

하지만 인간의 뇌 세포 덩어리는 인간이 생물학적 컴퓨터로 배양할 수 있을까?

그들은 지각이 있고, 자기 인식이 있거나 심지어 갈등을 느낄까요?

하르퉁 팀도 이런 생각을 했어요. 생명윤리학 배경을 가진 일부 회원들은 OI와의 협력이 갖는 윤리적 영향을 평가하기 위해 노력하고 있습니다.

그리고 복잡한 생물학적 컴퓨터를 구축하려면 연구자들이 넘어야 하는 윤리적 지뢰밭이 있습니다. 미니어처 인간 뇌 시뮬레이션을 구축하려면 뇌 유기체에 계산 능력이 있는 세포가 있습니다. 양적 제한이 있습니다.

그러나 컴퓨터에 적합한 오가노이드를 키우려면 뉴런을 5만개에서 1천만개로 확장해야 합니다.

컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 이러한 상호 연결된 유기체는 비록 완전한 지각력은 없지만 어떤 형태의 지능을 얻게 될 것입니다.

이것은 우리에게 오래된 질문으로 돌아가게 합니다: 의식이란 무엇입니까?

논문의 저자 중 한 명인 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스의 신경과학자 Alysson Muotri는 "현재 우리는 이러한 오가노이드가 피질 발달의 신경 진동 동작을 모방할 수 있다는 것을 알고 있습니다."라고 말했습니다. 이러한 신경 진동 행동이 뇌파입니다.

또한 마취를 하면 이러한 진동이 점차 사라지는데, 이는 인간의 뇌와도 유사합니다. "

오가노이드를 의식의 영역으로 가져오기 위해 우리는 PCI 수집을 위한 자극을 주고 있습니다"라고 Muotri는 말했습니다. PCI는 유기체나 개체의 의식 수준을 측정하기 위해 일부 전문가가 제안한 척도입니다.

미국 과학자들은 인간의 뇌 세포 판으로 컴퓨터를 만들 계획이다

연구 결과에 따르면 실험실에서 만든 미니 두뇌는 미숙아와 같은 뇌파를 생성할 수 있습니다.

하지만 유기형 지능이 등장할까요? 언제 나타날까요?

아무도 알 수 없습니다.

스탠포드 대학의 법학 및 유전학 교수인 Hank Greely는 신경망의 윤리적 문제를 전문적으로 연구하고 있습니다.

그는 언젠가 뇌처럼 행동하고 지능을 가질 수 있는 인간 신경 유기체를 만들 수 있다고 말합니다. 하지만 그럼에도 불구하고 우리는 '정확히 무엇이 우리 뇌에 의식을 생성하는가?'라는 질문에 대해 아는 바가 거의 없습니다.

"함께 연결된 뉴런의 수는 지능적인 것을 만들지 않습니다. 백만 개의 잘린 돌을 쌓아도 반드시 샤르트르 대성당이 있는 것은 아닙니다. 단지 잘린 돌 더미일 수도 있습니다."라고 Greely는 말했습니다.

"오가노이드는 확실히 "미니 뇌"가 아닙니다. 뇌처럼 조직화되어 있지도 않고, 뇌처럼 많은 수의 세포 유형을 포함하지도 않으며, 입력과 출력을 통해 신체와 지속적으로 소통하지도 않습니다. "

프랑스의 수학자이자 철학자 르네 데카르트는 의식과 신체가 서로 다른 것이라고 믿었습니다.

다양한 도덕적 위기 앞에서 하르퉁은 "의도하지 않은 결과를 가져오지 않는 기술은 없을 수도 있다"고 말했습니다.

"이러한 위험을 배제하기는 어렵지만 인간이 입력과 출력 및 출력 결과에 대한 뇌의 피드백을 제어하는 한 통제에서 벗어나지는 않을 것입니다. 하지만 AI 또는 OI에 자율성을 부여하면 문제가 발생할 수 있습니다.

"간단히 말하면 실리콘 기계도, 셀 기계도 인간을 통제할 수 없다."

미국 과학자들은 인간의 뇌 세포 판으로 컴퓨터를 만들 계획이다

이에 대해 네티즌들은 "진짜 AGI는 실리콘이든 새로운 생명체다"라고 말했다. 또는 고기에."

"생각의 자율성과 생성하려는 진정한 욕구(ChatGPT처럼 가장한 인형이 아님)가 생명의 증거입니다."

논문 소개

몇 가지 핵심 사항을 살펴보겠습니다. 종이에서.

OI 기술을 개발하는 이유

과학자들은 항상 생물학적 컴퓨팅을 구현하는 데 열정을 쏟았습니다.

인간의 두뇌는 계산 측면에서 기계만큼 좋지는 않지만 복잡하고 개방적인 문제를 처리하는 능력은 기계보다 훨씬 뛰어나며 에너지를 덜 소비하고 작업을 더 효율적으로 수행합니다.

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오가노이드 지능(OI)은 이러한 열정을 행동으로 옮기려는 과학자들의 최신 시도입니다.

존스 홉킨스 대학의 연구원들은 인간의 뇌 세포를 사용하여 인공 지능을 만들고 싶어합니다. 연구팀은 인간의 피부세포를 배아줄기세포와 유사한 상태로 프로그래밍해 뇌세포 형성 능력을 회복시켜 기억, 학습 등 기본적인 기능을 갖게 했다.

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OI 기술을 개발할 때가 왔습니다

인간 세포를 줄기세포로 리프로그래밍하고 만능줄기세포로부터 3차원 뇌기관을 개발하면 OI가 가능해집니다.

지난 10년 동안 뇌 세포 배양은 전통적인 단층 배양에서 보다 장기와 유사하고 조직적인 3차원 배양으로 진화했습니다. 존스 홉킨스 대학의 대체 동물 실험 센터와 같은 기관에서는 이 매우 효율적인 표준화된 배양을 생산했습니다. 확장 가능한 뇌 유기체.

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대부분의 배양된 뇌 기관은 활성 시냅스를 갖고 있어 미숙아의 뇌와 비슷한 피질층과 진동 패턴을 보여줍니다.

이러한 장기 배양에는 생물학적 학습에 관여하는 다양한 세포도 풍부합니다.

OI와 다른 기술의 교차 연결

배양된 뇌 기관을 전기적, 화학적 자극에 노출시키고, 입력 및 출력 모니터링을 통해 학습이 발생하는지 확인합니다.

OI에서 생성된 대량의 피드백 데이터는 강력한 컴퓨팅 능력을 갖춘 AI로 분석됩니다. 이를 위해서는 장기 변화를 특정 출력 신호와 연관시켜야 합니다. 이 과정에서 OI는 기계 학습과 통계를 통합하는 시스템을 구축했습니다. 처리, 정보 이론 및 기타 다분야 도구.

장기의 연결성을 추론하는 것도 중요한 작업입니다. 뇌 영상 및 컴퓨터 생물학 도구를 사용하여 오가노이드 신경계 연결의 입력과 출력을 매핑하고 신경 회로에 효과적인 연결이 설정되었는지 확인할 수 있습니다.

OI 데이터의 저장 및 처리를 위해 빠르고 안정적이며 확장 가능한 인프라를 제공해야 합니다. 생물학적 네트워크의 각 계층이 계산하고 출력할 수 있는 대량의 데이터에 적응할 수 있어야 하며, 동적으로 변화하는 능력도 가지고 있습니다.

JHU 팀이 채택한 저장 전략은 주로 CERN 대형 강입자 충돌기 실험과 유사한 솔루션을 개발하는 것입니다. 즉, 이벤트의 실시간 감지를 위해 복잡한 트리거를 사용하고 잠재적인 발견 가치가 있는 시간만 유지됩니다. 향후에는 OI 커뮤니티를 구축함으로써 강력하고 재현 가능한 빅데이터 인프라를 빠르게 구축할 수 있습니다.