Humane hersencellen op een chip spelen Pong game

Neurale netwerken, spiking neural networks en neuromorphic computing zijn allemaal afgeleiden van wetenschappelijk onderzoek naar het functioneren van levenden neuronen. Het Australische bedrijf Cortical Labs ging een stap verder en ontwikkelde in het lab neuronen vanuit stamcellen. Vervolgens werden tot wel een miljoen van deze neuronen gekoppeld aan meer dan 26.000 sensoren op een microchip.

Wanneer deze chip werd aangesloten op een computer, werd een communicatie opgezet met de neuronen via elektrische signalen, waarmee de eenvoudige omgeving van het computerspel Pong werd gesimuleerd. "De neuronen geloven dat ze een batje zijn en dat ze leven in een wereld waar een bal heen en weer stuitert", claimt Hon Weng Chong, een van de oprichters van Cortical Labs tegen de Japanse nieuwsdienst Nikkei Asia. De neuronen konden worden getraind om het balletje te onderscheppen en werden en werden er gaande de trainingen steeds behendiger in.

Dishbrain - zoals de experimentele opzet is genoemd - klinkt als een mooie 1 aprilgrap, maar is dat niet. Cortical Labs ontving inmiddels ongeveer 1,6 miljoen euro van investeerders en business angels om het idee uit te werken.

Ook verschillende wetenschappers die niet bij het experiment zijn betrokken, kijken met belangstelling naar de experimenten van Cortical Labs. Ik ben erg enthousiast met betrekking tot DishBrain, zegt Mark Kotter, een neurochirurg van de University of Cambridge. "Op het moment dat je dit consistent en betrouwbaar kan maken heb je een platform waarmee je kan bestuderen wat er misgaat in communicatie." Hij voorziet echter nog wel flinke hobbels op het pad van dit concept naar een schaalbaar product.

Op zoek naar betere AI

Chong en Andy Kitchen - de andere medeoprichter van Cortical Labs - startten in 2018 het bedrijf toen duidelijk werd dat voor een volgende stap in het creëren van kunstmatige intelligentie moest worden teruggegrepen op de expertise van neurowetenschappers.

De stap op neuronen op een chip te bevestigen is overigens niet nieuw. Tot nog toe werden zo'n opstelling echter uitsluitend gebruikt om metingen te verrichten aan de neuronen, niet om informatie te voeden aan de neuronen.

Neuronen zijn nieuwsgierig

In hun opstelling trainden de onderzoekers de neuronen om precies op een punt te stoppen met hun beweging, zodat het balletje werd teruggekaatst. Dat werd gedaan door de neuronen feedback te geven over hoe ze bewogen en wat het effect was. Door deze trainingen meer dan 4.000 keer uit te voeren verbeterde de positieve score. De leercurve ging het snelst in de eerste vijf minuten en bereikte een plateau na vijftien minuten. Dan was echter wel 67% verbetering geboekt. Werd in de training de feedback over het effect van de bewegingen weggelaten, werd er ook geen verbeteringen in het resultaat geboekt.

Volgens Brett Kagan, wetenschappelijk directeur van Cortical Labs, geeft dat aan dat deze neuronen iets van nieuwsgierigheid vertonen. Er is iets dat ze ertoe brengt informatie te zoeken. "Dat is behoorlijk spannend", zegt hij.

De zoektocht naar nieuwe manieren om te komen tot kunstmatige intelligentie is ingegeven door het feit dat alle wat complexere toepassingen van AI steeds meer energie verbruiken. Het brein daarentegen is juist extreem zuinig. Met alle processen die daarin gaande zijn verbruikt een menselijk brein niet meer dan 25W aan energie.