Могут ли человеческие нейроны играть в Doom? Наука о «мокром» железе (Эпизод 33)

Описание: Смотрите и слушайте
Страница эпизода: https://ffppod.com/episodes/ep33?utm_...
Spotify: https://open.spotify.com/show/57SMaGq...
Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast...
YouTube: https://www.youtube.com/@FromFirstPri...
Поддержка: https://ffppod.com/donate
Контакты: https://ffppod.com/contact
─────────────────────

В этом эпизоде, ведущими которого являются Лестер Наре и Кришна Чоудхари, мы подробно разбираем одну из самых странных научных историй года: якобы человеческую нейронную сеть, обучающуюся игре в Doom. Мы возвращаемся к оригинальной статье DishBrain 2022 года из Cortical Labs, разбираемся, как биологические нейроны могут считываться и записываться с помощью многоэлектродных массивов, а затем сравниваем результаты Pong, прошедшие рецензирование, с гораздо более новым утверждением о Doom. В результате получается история, которая одновременно впечатляет и, местами, вероятно, преувеличена.

Краткое содержание

Инженерное проектирование — замена искусственных нейронов реальными биологическими нейронами плюс электроника, и почему некоторые считают, что это может стать новой вычислительной парадигмой.

Как работала система DishBrain — кортикальные нейроны, полученные из человеческих стволовых клеток и выращенные на многоэлектродной матрице, обучались с помощью сенсорного кодирования и обратной связи по принципу «минимизации неожиданностей».

В истории с Doom возникают сложности — новая система, похоже, включает в себя слой обучения с подкреплением, что поднимает ключевой вопрос: действительно ли нейроны обучаются?

Главная идея, скрытая за шумихой — даже если Doom преувеличен, более широкая платформа все равно является замечательным шагом на пути к программируемым биокомпьютерам.

Поддержите подкаст

Пожертвовать: ffppod.com/donate
Подписывайтесь: @ffppod в X / Instagram / TikTok / Facebook

Главы

00:00 Вступление — действительно ли чаша с человеческими нейронами играла в Doom?

01:04 Искусственные нейронные сети против биологических нейронов
01:47 Программная инженерия — устранение посредников
02:38 Основы биологического нейрона — дендриты, импульсы и потенциалы действия
06:26 Почему мозг и графические процессоры устроены по-разному
12:50 Ранние биовычисления — крысы, роботы и авиасимуляторы
16:44 Cortical Labs и оригинальная статья DishBrain о Pong
20:21 Создание культуры — человеческие стволовые клетки, астроциты и 800 000 нейронов
22:53 Многоэлектродные массивы — чтение и запись живых нейронов
26:58 Настройка Pong — сенсорная кора, моторная кора и закодированное состояние игры
36:19 Кодирование места + кодирование скорости — как нейроны «видят» Pong
39:27 Обучение путем минимизации неожиданностей — предсказуемые импульсы против хаотичного наказания
42:36 Результаты — нейроны действительно стали лучше играть в Pong
47:16 Рекламная шумиха против бумажной реальности — что на самом деле показывают диаграммы разброса
50:58 Масштабирование до Doom — платформа CL1 и презентация облачного программного обеспечения
56:41 Как Doom был отображен на нейронах
1:00:13 Главная проблема — действительно ли обучение с подкреплением выполняет свою работу?

1:03:14 Защита Cortical Labs — абляции, замороженные кодировщики и что до сих пор неясно
1:07:25 Реакция на концепцию разумности — что утверждалось в опровержении Neuron
1:10:23 Заключение — настоящий прорыв, настоящая шумиха и в какую игру следует сыграть дальше?

Примечания к выпуску

DishBrain / Pong paper (Neuron, 2022)
• https://www.cell.com/neuron/fulltext/...

Cortical Labs / CL1 + Doom materials
• https://corticallabs.com/cl1

Задание для комментариев: В какую игру мозг в чашке Петри должен попробовать сыграть в следующий раз?