Jonkin sisällä Tuoreen tutkimuksen, Indiana University Bloomingtonin tutkijat käyttivät menestyksekkäästi ihmisen aivosoluja suorittamaan alkeellista puheentunnistusta, mikä merkitsi merkittävää edistystä tekoälyssä.
Tämä innovatiivinen lähestymistapa käyttää aivojen organoideja, pieniä hermosoluryhmiä, yhdessä tietokoneen kanssa tunnistamaan ihmisen puhetta entistä tarkemmalla.
Lue myös: Liiallinen vuorovaikutus tekoälyn kanssa aiheuttaa unettomuutta: Tutkimus
"Brainowaren" synty
Tutkimuksen mukaan Feng Guo ja hänen tiiminsä ovat kehittäneet järjestelmän, jota he kutsuvat nimellä "Brainoware". Tämä järjestelmä sisältää aivojen organoidien, lähinnä miniaivojen, kasvattamisen kantasoluista. Nämä organoidit, joiden kasvu kestää noin kahdesta kolmeen kuukautta ja jotka voivat sisältää jopa 100 miljoonaa hermosolua, asetetaan mikroelektrodiryhmälle.
Tämä ryhmä lähettää sähköisiä signaaleja organoidiin ja havaitsee hermosolujen vasteet. Aiemmin maaliskuussa Guon tiimi oli käyttänyt tätä järjestelmää Hénon-karttayhtälöiden ratkaisemiseen, mutta nyt painopiste on siirtynyt puheentunnistukseen.
Puheentunnistustehtävää varten organoidit koulutettiin tunnistamaan yksilön ääni 240 äänileikkeen sarjasta, joissa kahdeksan henkilöä lausui japanin vokaaliääniä. Leikkeet välitettiin organoideihin signaaleina spatiaalisina kuvioina. Aluksi organoidien vastetarkkuus oli 30–40 prosenttia, mutta kahden harjoituskerran jälkeen niiden tarkkuus nousi vaikuttavasti 70–80 prosenttiin.
Ohjaamaton oppiminen ja sen vaikutukset
Guo korostaa adaptiivisen oppimisen merkitystä tässä prosessissa. On huomattava, että koulutuksessa ei ollut palautemekanismia, joka kertoisi organoideille niiden tarkkuudesta, menetelmä, joka tunnetaan tekoälyssä ohjaamattomana oppimisena. Tämä tutkimuksen näkökohta korostaa aivojen organoidien potentiaalia oppimiseen ja sopeutumiseen ilman ulkoista ohjausta.
Tutkimus paljasti kuitenkin myös kriittisen tekijän: hermosolujen välisiä uusia yhteyksiä estäneen lääkkeen läsnäolo ei parantanut organoidien suorituskykyä. Tämä havainto korostaa hermoyhteyksien merkitystä aivosolujen oppimisprosessissa.
Guon tiimin tutkimus on osa laajempaa tutkimista biolaskenta. Tällä alalla pyritään voittamaan perinteisen tekoälyn rajoitukset, kuten korkea energiankulutus ja piisirujen luontaiset rajoitukset. Samaan tapaan Cortical Labs Australiassa on opettanut aivosoluja pelaamaan videopeliä Pong, joka esittelee biolaskennan monipuolisia mahdollisuuksia.
Eettiset näkökohdat ja tulevaisuuden haasteet
Kun nämä miniaivot lähestyvät monimutkaisten tekoälytehtävien suorittamista, herää kysymys: Onko monimutkaisten miniaivojen käyttäminen tekoälyyn eettistä? Tämä keskeinen kysymys korostaa tarvetta harkita tarkasti tällaisen edistyneen bioteknologisen tutkimuksen moraalisia vaikutuksia.
Titouan Parcollet, tutkija Cambridgen yliopistosta, tunnustaa biolaskennan potentiaalia, mutta huomauttaa myös nykyisistä rajoituksista. Hän huomauttaa, että Guon tiimin suorittama tehtävä on suhteellisen yksinkertainen, sillä se tunnistaa vain puhujan, ei puheen sisällön. Puheentunnistuksen näkökulmasta tulokset, vaikkakin mielenkiintoiset, eivät ole vielä lupaavia.
"Tulokset eivät ole kovin lupaavia puheentunnistuksen näkökulmasta", Parcollet sanoo.
Toinen Brainowaren suuri haaste on organoidien käyttöikä. Tällä hetkellä niitä voidaan ylläpitää vain yhdestä kahteen kuukautta. Guo ja hänen tiiminsä työskentelevät laajentaakseen tätä, koska tämän rajoituksen voittaminen on ratkaisevan tärkeää tällaisen teknologian soveltamiseksi tekoälyn laskemiseen.
"Jos haluamme hyödyntää organoidien laskentatehoa tekoälylaskentaan, meidän on todella puututtava näihin rajoituksiin."
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://metanews.com/ai-powered-by-human-brain-cells-achieves-speech-recognition/
