5分钟学会打游戏的活体人脑细胞,比 AI 学习速度更快
整理 | 禾木木
出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)
在人工智能研究领域,最有前景的途径之一是尝试让软件模拟人脑的工作方式。
在两年前就有媒体报道称,澳大利亚生物科技初创公司 Cortical Labs 正致力于把真正的生物神经元嵌入到一个特殊的计算机芯片中,构成一个微型的体外大脑。他们希望这些合成迷你大脑能够在消耗较少能量的同时,完成很多人工智能软件可以执行的任务。
该公司的联合创始人兼首席执行官钟宏文(Hon Weng Chong)说,目前,迷你大脑的处理能力已经接近蜻蜓的大脑,目前开发人员正尝试着教它玩老款Atari游戏Pong。
Cortical Labs 使用两种方法来制造硬件,从胚胎中提取小鼠神经元或使用某种技术将人类的皮肤细胞逆向转化为干细胞,然后诱导它发育成人类神经元。
眼下 Cortical Labs 正在利用小鼠神经元进行Pong游戏研究。研究人员在该公司实验室的培养皿里,上百万个人类大脑细胞组成的迷你大脑正乐此不疲地玩。
Cortical Labs 的首席科学官 Brett Kagan 表示:“我们认为把它们叫做『半机械脑(cyborg brain)』非常合适。”
在游戏启动后,系统会向微电极阵列的左边或右边发送电子信号来指示球的位置。迷你大脑则会激发自己的神经元,根据球的位置来回移动球拍。
Brett Kagan 等人还给这个系统取了个名字——「DishBrain」。
这使人联想到了《黑客帝国》等电影中的描述。
在学习效率方面,DishBrain 仅用5分钟就掌握了游戏,比 AI 学习速度快得多,这个表现还是很令人满意的。不过,在后面还是会输给 AI。
Brett Kagan 表示:“我们的研究结果表明,在模拟的游戏世界中,一层体外皮层神经元可以自组织并表现出智能、有感知的行为。”
参考链接:
https://futurism.com/the-byte/brain-cells-play-pong
https://www.youtube.com/watch?v=OVjbelWgGkw
相关文章
- 【技术种草】cdn+轻量服务器+hugo=让博客“云原生”一下
- CLB运维&运营最佳实践 ---访问日志大洞察
- vnc方式登陆服务器
- 轻松学排序算法:眼睛直观感受几种常用排序算法
- 十二个经典的大数据项目
- 为什么使用 CDN 内容分发网络?
- 大数据——大数据默认端口号列表
- Weld 1.1.5.Final,JSR-299 的框架
- JavaFX 2012:彻底开源
- 提升as3程序性能的十大要点
- 通过凸面几何学进行独立于边际的在线多类学习
- 利用行动影响的规律性和部分已知的模型进行离线强化学习
- ModelLight:基于模型的交通信号控制的元强化学习
- 浅谈Visual Source Safe项目分支
- 基于先验知识的递归卡尔曼滤波的代理人联合状态和输入估计
- 结合网络结构和非线性恢复来提高声誉评估的性能
- 最佳实践丨云开发CloudBase多环境管理实践
- TimeVAE:用于生成多变量时间序列的变异自动编码器
- 具有线性阈值激活的神经网络:结构和算法
- 内网渗透之横向移动 -- 从域外向域内进行密码喷洒攻击