Человеческие клетки, выращенные в лаборатории, учатся убивать в видеоигре

Недавно австралийская биотехнологическая компания Кортикальные лаборатории сумел научить почти 200 000 живых человеческих нейронов, расположенных на микрочипе, играть в первое издание легендарного шутера, вышедшего на рынок в 1993 году. И не похоже, что у них дела обстоят так уж плохо..

Судя по изображениям, предоставленным лабораторией, они вполне способны уклоняться от выстрелов и убивать врагов; хотя, по крайней мере на данный момент, они не готовы побить какой-либо рекорд или выиграть какой-либо чемпионат по электронному спорту.

«У них нет киберспортивного уровня. Сейчас они играют как новичок, который ни разу в жизни не видел компьютера, и в данном случае именно так и есть», — объясняет он. Бретт Каганнаучный руководитель Cortical Labs. «Однако они могут искать врагов, могут вращать персонажа и, когда их много раз убивают в игре, они учатся. Хотя они делают это не так, как человек или животное», — заключает исследователь.

Это не первый раз, когда биотехнологическая компания обучает свои живые нейроны играть в видеоигру. В 2022 году он использовал систему под названием DishBrain, чтобы научить 800 000 человеческих клеток играть в веселую классику. «Понг» из 1972 года, в котором все включает в себя перемещение штанги вверх и вниз по экрану, чтобы попытаться вернуть мяч сопернику.

«Это была важная веха, поскольку она продемонстрировала адаптивное обучение в реальном времени, ориентированное на цели», — говорит Каган об этой работе, хотя и признает, что, в конечном итоге, это очень простая и простая в освоении видеоигра. Что-то, что Это не так в случае с «Doom», который «представляет собой хаос».: «Он в трёх измерениях. У него есть враги. Вам нужно изучить свое окружение. И это сложно. Следовательно, процедура обучения нейронов игре на ней должна была быть другой.

Реагируйте на раздражители

Обучение клеток игре в «понг» заняло у компании около 18 месяцев и приложило немало усилий. Чтобы сделать следующий шаг и научить их делать то же самое в «Doom», они подключили игру к своему коммерческому компьютеру CL1, первому, кто заменил традиционные процессоры использованием живых человеческих нейронов. И они добились этого примерно через неделю, когда система была готова.

Для этого биотехнологическая компания вырастила тысячи человеческих нейронов на чипах, оснащенных крошечными электродами, способными посылать электрические сигналы клеткам и регистрировать их активность. Затем видеоигра была подключена к системе с помощью новое программное обеспечение это преобразует то, что происходит на экране, в модели электрической стимуляции.

Таким образом, при появлении врагов или других важных элементов компьютер посылает электрические сигналы в разные области сети. Благодаря им нейроны реагируют, генерируя импульсы, и система интерпретирует их как действия внутри игры, такие как движение, поворот или стрельба.

Ключом к достижению является именно CL1. Он был анонсирован на Всемирном мобильном конгрессе в 2025 году и работает как своего рода гибридная система между биологией и электроникой. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на кремниевые схемы, как в традиционных компьютерах, он интегрирует человеческие нейроны, выращенные в лаборатории, на чипе. Они получаются из взрослых клеток – например, из кожи или крови – и трансформируются в нейроны, способные образовывать сети и общаться друг с другом.

После культивирования клетки помещают на чип. Электроды позволяют системе посылать им электрические сигналы и в то же время регистрировать их активность. Другими словами, чип способен общаться с клетками, и они отвечают импульсами. Но это не означает, что нейроны осознают, что происходит, или что они могут «видеть» игру так, как это сделал бы человек, у которого в мозгу тоже 86 миллиардов нейронов.

Гораздо больше, чем было использовано здесь. «Да, (система) жива, и да, она биологическая, но на самом деле она используется как материал, способный обрабатывать информацию совершенно особыми способами, которые мы не можем воссоздать в кремнии», — говорит научный директор компании.

Чтобы нейроны могли улучшить игру в «Doom», электрические сигналы, которые получали нейроны, менялись, когда они проигрывали игру или принимали неправильное решение. С другой стороны, когда реакция была правильной — например, уклонение от атаки или стрельба по врагу — стимуляция оставалась стабильной. Со временем клетки реорганизовали свои связи и начали использовать наиболее эффективные схемы. Это не позволяет им функционировать так же хорошо, как это сделал бы опытный геймер, но, по крайней мере, дает системе возможность защитить себя.

Будущие приложения

Помимо способности нейронов учиться играть в «Doom», ученые полагают, что система, разработанная Cortical Labs, может иметь будущее медицинское применение. Так думает, например, исследователь из Университета Рединга (Великобритания) Ёсикацу Хаяси, который указывает в высказываниях, собранных ‘Новый учёный‘, эта изобретательность может приблизить нас к созданию роботизированная рука это контролируется непосредственно нейронами. Нечто, что могло бы произвести революцию в разработке протезов. «Игра в Doom — это более простая версия управления всей рукой», — подчеркивает исследователь, который в настоящее время работает в этой области.

Со своей стороны, Эндрю Адамацки, ученый-компьютерщик и исследователь из Университета Западной Англии, отмечает, что «интересно здесь не только то, что биологическая система может играть в «Doom», но и то, что она может справляться со сложностью, неопределенностью и принятием решений в реальном времени»: «Успешное взаимодействие с (видеоигрой) подчеркивает реальные достижения в том, как живые нейронные системы можно контролировать и обучать».

Интерес к этой технологии действительно выходит за рамки видеоигр. Недавно кафедра патофизиологии и трансплантологии Миланского университета объявила о совместном проекте, в рамках которого она будет использовать систему Cortical Labs для изучения того, как сети человеческих нейронов могут обрабатывать информацию и обучаться при подключении к компьютерным системам.

«Интеграция активных нейронов с цифровыми системами открывает беспрецедентные возможности для изучения механизмов обучения и нейронной пластичности, что может иметь последствия как для нейробиологических исследований, так и для вычислительных инноваций», — отметил он в этой связи в докладе. заявление в январе прошлого года профессор Стефания Корти, профессор неврологии Миланского университета.