I Australia er det et laboratorium som bygges computer kontrollert av nettverk av nevroner i et reagensrøreller rettere sagt på en mikrobrikke. Kort sagt, det motsatte av det vi har blitt vant til å se de siste årene, der elektronikk og informasjonsteknologi lar oss integrere og forbedre menneskekroppen med robotiske lemmer stadig mer sofistikerte proteser og mikrobrikke i stand til å støtte vitale funksjoner (som pacemakere og nevrostimulatorer),
Allerede i 2022, med en studie publisert i Nevronaustralske forskere fra Cortical Labs de hadde tiltrukket seg oppmerksomhet ved å «lære» et nettverk av nevroner på en sofistikert mikrobrikke å samhandle med et virtuelt miljø e spille Pong (en enkel simulering av ping pong). I mars 2026er gruppen tilbake i nyhetene ved å publisere en video der den vises CL1a «biologisk datamaskin»drevet av omtrent 200 000 nevroner, ettersom den samhandler med det mest komplekse miljøet Doomet førstepersons skytespill. Resultatene og eksperimentelle detaljer de er ennå ikke publisert eller fagfellevurdertså vi bør vente litt lenger for å forstå hvordan dette andre eksperimentet fant sted, som ser ut til å komme rett fra en science fiction-film.
De første Dishbrain «spillerneuronene» i 2022
I 2022 ringte et lite laboratorium i Melbourne (Australia). Cortical Labsfascinerte verden med en video på Youtube. For mange vil ikke videobildene virke som noe spesielt. På den annen side er det en triviell sak Pong spillden velkjente bordtennissimulatoren fra syttitallet. Likevel, den som vises er ikke en match som alle de andre. Eller rettere sagt, å spille han er ikke hvilken som helst spillermen det er en DishBrain: en sofistikert mikrobrikke «kolonisert» av et nettverk på ca 800 000 nevroner (menneske og mus) i kulturen.
Men hvordan kan nevroner, utenfor kompleksiteten til en hjerne intakt, lære å spille Pong? I studien, publisert av australske forskere i det velkjente tidsskriftet Neuron, lærte de australske forskerne nevronene i DishBrain å «se», til tross for at de ikke var utstyrt med øyne, konverterte til elektriske signaler (nevronenes «språk») de eneste to viktige informasjonene for å spille Pong: posisjon av ballen og avstand sammenlignet med racketen.
Hvordan lages en nevronmikrobrikke?
Å forstå godt hvordan det fungerer en DishBrain, la oss se på bildet nedenfor, hentet fra den australske studien.
På mikrobrikke Hvor nevroner vokser vi kan skille mellom to områder:
- EN sensorområdetsom sender elektriske signaler til nevroner på punkter på brikken tilsvarende den virtuelle tennisbanen. I praksis, hvis ballen på skjermen beveger seg oppover, får nevronene i den øvre delen av mikrobrikken et sjokk, med en høyere frekvens når ballen nærmer seg racketen. På denne måten kan nevroner bokstavelig talt «se» ballen.
- EN motorisk regionDet registrerer de elektriske signalene som frigjøres av nevroner og konverterer dem til racketbevegelser. Enkelt sagt, hvis nevronene på bunnen av mikrobrikken sender et elektrisk støt, beveger markøren seg nedover.
Nevroner må «trenes»
Likevel, så science fiction som det er, dette systemet alene er ikke nok. Nevronene beveger seg faktisk i løpet av de første kampene helt tilfeldiglitt som et barn som lærer å ta sine første skritt. Men gi dem presise tilbakemeldingssignaler når de treffer eller bommer ballen (elektriske impulser med spesifikke egenskaper), nevronene de lærer å lekemodifisere mønstrene for elektrisk aktivitet på bare noen få minutter for å gjøre færre og færre feil, øke deres spill etter kamp personlig «rekord».
Vær imidlertid forsiktig: forestill deg at de nevronene er det tenker eller å handle i henhold til en bestemt vilje ville være en feil. Faktisk, når de «lærer å spille», gjør DishBrains «spillerneuroner». de organiserer seg selv i stadig mer funksjonelle kretser. Dette er en mekanisme som ligner på det som skjer når vi lærer noe, men i dette tilfellet ikke inne i en hjerne, men på en mikrobrikke, og gir en demonstrasjon av den utrolige plastisiteten til nerveceller: evnen til å forme strukturen i forbindelsene deres som svar på opplevelser.
Nå spiller spillerneuroner DOOM
Se en datamaskin styrt av nevroner Å spille Pong er utvilsomt en stor bioteknologisk prestasjon. Likevel er nettpublikummet neppe overrasket og er kjent for sine ekstravagante forespørsler. Dermed ble videoen publisert av australske forskere om «gamer-nevroner» raskt oversvømmet med et mylder av kommentarer, nesten alle med det samme spørsmålet: «kan du spille Doom?».
For de som ikke er interessert i retrogaming, er Doom en kjent førstepersons skytespill der spilleren tar på seg rollen som en romfartøy på et oppdrag til Mars for å stoppe en invasjon av demoner og zombier. Spillet eksploderte på 1990-tallet, da spillere samlet seg i arkader rundt om i verden for å utforske tredimensjonal verdenbestår av feller og fiender for å skyte på hvert hjørne. Kort sagt, en spilldynamikk og definitivt interaksjon mer kompleks sammenlignet med enkel Pong.
Cortical Labs’ svar på nettutfordringen var umiddelbar: utfordring akseptert. Så i mars 2026 publiserte det australske selskapet en ny video som viser CL1: den første biologisk datamaskinledet av et nettverk på ca 200 000 nevroneri stand til utforsk DOOM-verdenen og skyt fiender. Selvfølgelig, som innrømmet av selskapet selv, er CL1-ene ennå ikke profesjonelle (som de ville sagt i spillsjargong: de er ikke «proffe spillere»), og de leker litt som nybegynnere. Men hvis du tenker på at karakteren er kontrollert av en nettverk av nevroner som mottar og sender elektriske signaler gjennom en liten mikrobrikke, foretaket er utvilsomt fascinerende. Og fremfor alt, i likhet med et menneske eller en AI, jo mer de spiller, jo mer forbedrer de seg. Kort sagt, de lærer.
De eksperimentelle detaljene er ennå ikke publisert noe sted fagfellevurdert papirmen det er sannsynlig at systemet bruker prinsipper som ligner på de som allerede er brukt for Pong, integrert med mer avanserte algoritmer og en bedre en interaksjon mellom datamaskiner og nevroner.
En utfordring for fremtiden
Selskapets uttalte mål er å utvikle maskiner drevet av syntetisk biologisk intelligens stadig mer sofistikert, som kan brukes til å studere nevroners respons på medikamenter eller sykdommer, undersøke de biologiske mekanismene som ligger til grunn for intelligens og til og med skape nye former for «intelligens» som er mer effektive, fleksible og bærekraftige enn dagens AI. Alt ved å utnytte det mest overraskende og karakteristiske egenskapene til nerveceller: evnen til å «føle» omgivelsene og omorganisere tilpasse seg det.
