200 000 людських нейронів навчаються грати в Doom на чипі CL1 від Cortical Labs

Cortical Labs натренувала 200 000 людських нейронів на чипі CL1, щоб грати в Doom, просуваючи біологічні обчислення як енергоефективний додаток до традиційних систем ШІ. Дослідницька команда з Мельбурна використала кремнієвий інтерфейс, щоб перетворити ігровий світ на електричні патерни та зчитувати нейронні спайки як команди руху й стрільби, перемістивши культурну чашку від рефлексів Pong до навігації у 3D. Бретт Каган, головний науковий офіцер Cortical Labs, описує роботу як спосіб відповісти на енергетичні запити ШІ, відзначаючи приблизну ефективність людського мозку на рівні 20 ват проти споживання мегават сьогоднішніми великими моделями ШІ в хмарних дата-центрах. Демонстрація має на меті показати навчання, орієнтоване на ціль, у живій нейронній мережі за умов, які координує комп’ютер, хоча продуктивність усе ще далека від точного геймінгу, а культури CL1 живуть близько шести місяців.

Cortical Labs Trains Neurons on CL1 Chip for Doom Gameplay

Дослідницька команда виростила нейрони з людських стовбурових клітин і під’єднала їх до кастомного чипа CL1, який перетворює візуальні події на стимуляцію через електроди. Система зчитує активність клітин, щоб керувати діями в реальному часі, перетворюючи нейронні патерни на команди на кшталт руху, повороту та стрільби. Команда почала з поведінки на рівні Pong, перш ніж перейти до тривимірних вимог Doom.

Нейрони отримували структуровані електричні підказки, прив’язані до стану гри, і відповідали патернами, які система інтерпретувала як ігрові команди. Продуктивність показує часті збої й надмірні виправлення, а поліпшення з’являється під час повторних сесій, коли тренування триває. За словами дослідників, мета — продемонструвати навчання, орієнтоване на ціль, у живій нейронній мережі за умов, які комп’ютер може координувати й вимірювати, а не досягти точності на рівні кіберспорту.

Human Brain Efficiency Targets AI Power Consumption

Там, де сьогоднішні великі моделі ШІ споживають мегавати в хмарних дата-центрах, людський мозок працює приблизно на 20 ват. Бретт Каган позиціонує роботу як партнерство з кремнієвим ШІ, а не заміну, зокрема для задач, що виграють від безперервного навчання за жорстких обмежень енергії. Для американських компаній, які тренують фундаційні моделі на Nvidia GPU та поспішають нарощувати інференс, навіть часткове розвантаження на біологічні співпроцесори може мати значення в сценаріях на кшталт локальних циклів навчання для робототехніки чи edge-пристроїв, тоді як традиційні чипи беруть на себе точну математику та великомасштабне вилучення даних.

Biological Computing Applications Beyond Gaming

Команда визначає відбір ліків на нейронних тканинах конкретного пацієнта, нові моделі хвороб і адаптивне керування в робототехніці як потенційні застосування. Інтерфейси залишаються крихкими: типовий термін служби становить близько шести місяців, а виходи ще не повністю стандартизовані або програмовані в масштабі. Потрібні будуть регуляторні та етичні запобіжники, щоб встигати за розвитком, особливо в США відповідно до рекомендацій FDA та NIH, якщо медичні застосування просуватимуться.

FAQ

What did Cortical Labs achieve with human neurons and Doom?
Cortical Labs натренувала 200 000 людських нейронів, вирощених із стовбурових клітин, щоб грати в Doom за допомогою свого чипа CL1. Система перетворює візуальні події гри на електричні патерни, які стимулюють нейрони, а потім зчитує їхню активність як ігрові команди на кшталт руху та стрільби. Робота демонструє навчання, орієнтоване на ціль, у живій нейронній мережі під комп’ютерним контролем.

Why does Cortical Labs compare brain efficiency to AI power consumption?
Бретт Каган зазначає, що людський мозок працює приблизно на 20 ват, тоді як сьогоднішні великі моделі ШІ споживають мегавати в хмарних дата-центрах. Дослідження розглядає біологічні обчислення як доповнення до традиційного ШІ для задач, що потребують безперервного навчання за жорстких обмежень енергії, таких як робототехніка чи edge-пристрої, тоді як кремнієві чипи відповідають за точну математику та великомасштабні операції.

How long do CL1 neural cultures last?
Культури CL1 мають типовий термін життя близько шести місяців. Інтерфейси залишаються крихкими, а виходи ще не повністю стандартизовані або програмовані в масштабі, за даними дослідницької команди.