“Organik Zeka” – insan beyin hücreleri tarafından desteklenen devrim niteliğindeki biyobilgisayarlar

Yapay zekanın etkileyici geçmişine rağmen, hesaplama gücü insan beyninin yanında sönük kalıyor. Şimdi, bilim adamları bilgi işlemi ileriye taşımak için devrim niteliğinde bir yol ortaya koyuyor: laboratuvarda yetiştirilen beyin organoidlerinin biyolojik cihazlar gibi davrandığı organoid zeka.

Yapay zeka her zaman insan beyninden ilham almıştır. Bu yaklaşımın çok başarılı olduğu kanıtlanmıştır: AI, tıbbi durumları teşhis etmekten şiir yazmaya kadar etkileyici başarıların keyfini çıkarıyor. Ancak orijinal model, birçok yönden makinelerden daha iyi performans göstermeye devam ediyor. Bu nedenle, örneğin, önemsiz çevrimiçi fotoğraf testleriyle “insanlığımızı kanıtlayabiliriz”. Yapay zekayı daha çok bir beyin gibi yapmaya çalışmak yerine doğrudan kaynağa gitsek ne olur?

Birden fazla disiplinden bilim adamları, beyin organoidleri adı verilen beyin hücrelerinin 3 boyutlu kültürlerinin biyolojik cihazlar gibi davrandığı devrim niteliğindeki biyobilgisayarları yaratmak için çalışıyorlar. Dergide bu vizyona ulaşmak için yol haritalarını anlatıyorlar bilimde sınırlar.

Farklı hücre tiplerinin flüoresan etiketlemesiyle laboratuvarda yetiştirilen bir beyin organoidinin büyütülmüş görüntüsü. (pembe – nöronlar; kırmızı – oligodendrositler; yeşil – astrositler; mavi – tüm hücre çekirdekleri). Kredi bilgileri: Thomas Hartung, Johns Hopkins Üniversitesi

Johns Hopkins Üniversitesi’nden Profesör Thomas Hartung, “Bu yeni disiplinler arası alana ‘organik zeka’ (OI) adını veriyoruz. Önde gelen bilim adamlarından oluşan bir topluluk, yeni bir hızlı ve hızlı çağ başlatacağına inandığımız bu teknolojiyi geliştirmek için bir araya geldi” dedi. güçlü ve verimli biyobilgisayar.”

Beynin organelleri nelerdir ve neden iyi bilgisayarlar yaparlar?

Beyin organoidleri, laboratuvarda bir tür hücre kültürüdür. Organoidler “mini beyinler” olmasalar da, öğrenme ve hafıza gibi bilişsel işlevler için gerekli olan nöronlar ve diğer beyin hücreleri gibi beyin işlevinin ve yapısının temel yönlerini paylaşırlar. Ayrıca çoğu hücre kültürü düz iken organeller üç boyutlu bir yapıya sahiptir. Bu, kültürün hücre yoğunluğunda 1000 kat artışla sonuçlanır, bu da nöronların daha fazla sayıda bağlantı oluşturabileceği anlamına gelir.

Fakat beyin organoidleri beyinleri bu kadar iyi taklit etseler bile, neden bu kadar iyi bilgisayarlar yapıyorlar? Ne de olsa bilgisayarlar beyinden daha akıllı ve daha hızlı değil mi?

Organik Zeka: Biyobilgisayar Grafiğinde Yeni Sınır. Kredi bilgileri: Frontiers/John Hopkins Üniversitesi

Hartung, “Silikon tabanlı bilgisayarlar sayılarla kesinlikle daha iyiyken, beyinler öğrenmede daha iyi,” diye açıkladı. Örneğin, AlphaGo [the AI that beat the world’s number one Go player in 2017] 160.000 oyundan elde edilen verilerle eğitildi. Bir kişinin bu kadar çok oyunu deneyimlemek için 175 yıldan fazla bir süre boyunca günde beş saat oynaması gerekir.”

Beyinler sadece üstün öğreniciler değil, aynı zamanda daha fazla enerji verimlidirler. Örneğin, AlphaGo eğitimi için harcanan enerji miktarı, bir yetişkini on yıl boyunca aktif tutmak için gerekenden daha fazladır.

Hartung, “Beyinlerin ayrıca, 2.500 terabayt olarak tahmin edilen bilgileri depolamak için inanılmaz bir kapasitesi var” diye ekledi. Daha fazla transistörü küçücük bir çipe sığdıramadığımız için silikon bilgisayarların fiziksel sınırlarına ulaştık. Ancak beyin tamamen farklı bir şekilde kablolanmıştır. 1.015’ten fazla bağlantı noktasıyla birbirine bağlanan yaklaşık 100 milyar nörona sahiptir. Mevcut teknolojimizle karşılaştırıldığında çok büyük bir güç farkı var.”

Organik Zeka: Biyobilgisayar Grafiğinde Yeni Sınır. Kredi bilgileri: Frontiers/John Hopkins Üniversitesi

Organik zekaya sahip biyobilgisayarlar neye benzerdi?

Hartung’a göre, mevcut beyin organellerinin OI için boyutunun artması gerekiyor. Her biri yaklaşık 50.000 hücre içeren çok küçüktürler. OI için bu sayıyı 10 milyona çıkarmamız gerekecek.”

Buna paralel olarak yazarlar, organellerle iletişim kurmak için teknikler de geliştiriyorlar: başka bir deyişle, onlara bilgi göndermek ve ne düşündüklerini okumak. Yazarlar, biyomühendislik ve biyomühendislik gibi çeşitli bilimsel disiplinlerden araçları uyarlamayı planlıyor.[{” attribute=””>machine learning, as well as engineer new stimulation and recording devices.

Organoid intelligence requires diverse technologies to communicate with brain organoids infographic. Credit: Frontiers/John Hopkins University

“We developed a brain-computer interface device that is a kind of an EEG cap for organoids, which we presented in an article published last August. It is a flexible shell that is densely covered with tiny electrodes that can both pick up signals from the organoid, and transmit signals to it,” said Hartung.

The authors envision that eventually, OI would integrate a wide range of stimulation and recording tools. These will orchestrate interactions across networks of interconnected organoids that implement more complex computations.

Organoid intelligence could help prevent and treat neurological conditions

OI’s promise goes beyond computing and into medicine. Thanks to a groundbreaking technique developed by Noble Laureates John Gurdon and Shinya Yamanaka, brain organoids can be produced from adult tissues. This means that scientists can develop personalized brain organoids from skin samples of patients suffering from neural disorders, such as Alzheimer’s disease. They can then run multiple tests to investigate how genetic factors, medicines, and toxins influence these conditions.

Organoid intelligence will advance medical research and innovation infographic. Credit: Frontiers/John Hopkins University

“With OI, we could study the cognitive aspects of neurological conditions as well,” Hartung said. “For example, we could compare memory formation in organoids derived from healthy people and from Alzheimer’s patients, and try to repair relative deficits. We could also use OI to test whether certain substances, such as pesticides, cause memory or learning problems.”

Taking ethical considerations into account

Creating human brain organoids that can learn, remember, and interact with their environment raises complex ethical questions. For example, could they develop consciousness, even in a rudimentary form? Could they experience pain or suffering? And what rights would people have concerning brain organoids made from their cells?

‘Embedded ethics’ will ensure responsible development of organoid intelligence infographic. Credit: Frontiers/John Hopkins University

The authors are acutely aware of these issues. “A key part of our vision is to develop OI in an ethical and socially responsible manner,” Hartung said. “For this reason, we have partnered with ethicists from the very beginning to establish an ‘embedded ethics’ approach. All ethical issues will be continuously assessed by teams made up of scientists, ethicists, and the public, as the research evolves.”

How far are we from the first organoid intelligence?

Even though OI is still in its infancy, a recently-published study by one of the article’s co-authors – Dr. Brett Kagan of the Cortical Labs – provides proof of concept. His team showed that a normal, flat brain cell culture can learn to play the video game Pong.

“Their team is already testing this with brain organoids,” Hartung added. “And I would say that replicating this experiment with organoids already fulfills the basic definition of OI. From here on, it’s just a matter of building the community, the tools, and the technologies to realize OI’s full potential,” he concluded.

Reference: “Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish” by Lena Smirnova, Brian S. Caffo, David H. Gracias, Qi Huang, Itzy E. Morales Pantoja, Bohao Tang, Donald J. Zack, Cynthia A. Berlinicke, J. Lomax Boyd, Timothy D. Harris, Erik C. Johnson, Brett J. Kagan, Jeffrey Kahn, Alysson R. Muotri, Barton L. Paulhamus, Jens C. Schwamborn, Jesse Plotkin, Alexander S. Szalay, Joshua T. Vogelstein, Paul F. Worley and Thomas Hartung, 27 February 2023, Frontiers in Science.
DOI: 10.3389/fsci.2023.1017235