Ин витро неурони уче и показују осећај када су отелотворени у свету игре (2022)

<чланак> <х2>Од Петријеве посуде до понга: зора синтетичке биолошке интелигенције <п>Граница између биологије и технологије се замагљује запањујућом брзином. У значајној студији из 2022. објављеној у часопису <ем>Неурон, истраживачи из Цортицал Лабс-а постигли су нешто што звучи као научна фантастика: показали су да култура од 800.000 живих људских и мишјих можданих ћелија узгајаних у посуди – систему ДисхБраин – може научити да игра класичну видео игрицу Понг. Ово није био само унапред програмиран одговор; неурони су научили циљ игре путем повратних информација, показујући облик понашања усмереног ка циљу за који многи тврде да је основни претходник осећаја. Овај пробој не само да редефинише наше разумевање интелигенције, већ представља и радикалну нову парадигму за решавање проблема, коју модуларне пословне платформе као што је Меваиз имају јединствену позицију да подрже. <х2>Тањир "Сентиент": Како је 800.000 неурона научило понг <п>Експеримент је био подједнако елегантан колико и дубок. Тим је култивисане неуроне поставио на низ са више електрода високе густине (МЕА) који би могао да стимулише ћелије и очита њихову активност. Овај низ је повезан са поједностављеном верзијом Понг-а. Електрични сигнали су послати неуронима да би представили положај лопте у игри. Колективна електрична активност неурона је затим интерпретирана да помера весло горе или доле. Оно што је најважније, истраживачи су користили систем повратне спреге затворене петље. Када су неурони успешно ударили лопту, добили су предвидљив, структуриран електрични стимуланс. Када су промашили, добили су насумичан, непредвидив. <п>Временом је неуронска мрежа прилагодила своје понашање како би максимизирала предвидљиве повратне информације – научила је да држи лопту у игри. Студија је показала да се играње културе побољшало знатно брже од насумичних АИ контролера. Ово сугерише да неурони нису само реаговали већ су активно формирали унутрашњи модел свог окружења, кључни индикатор учења и основни облик интелигенције укорењен у биолошком прорачуну. <х2>Више од трика за забаву: импликације за пословање и технологију <п>Док је играње понга убедљива демонстрација, право обећање ове технологије лежи у њеним потенцијалним применама. Биолошки процесори би могли да понуде високо ефикасну и моћну алтернативу традиционалном рачунарству заснованом на силицијуму за специфичне задатке. За разлику од дигиталне вештачке интелигенције, која захтева огромне скупове података и огромну енергију за обуку, биолошке неуронске мреже уче брзо из минималних повратних информација и раде са изузетном енергетском ефикасношћу. <п>Ово отвара невероватне могућности за: <ул> <ли><стронг>Напредно решавање проблема: Ови системи би могли да буду обучени да решавају сложене, нелинеарне проблеме који су тешки за конвенционалне рачунаре, као што је оптимизација логистике ланца снабдевања у реалном времену или моделирање финансијских тржишта. <ли>Откривање лекова и токсикологија: ДисхБраин системи би могли да се користе за тестирање како нова фармацеутска једињења утичу на нервне функције, пружајући прецизнију и хуманију алтернативу тестирању на животињама. <ли>Роботика следеће генерације: Интегрисање биолошке интелигенције у роботе могло би да доведе до машина које уче и прилагођавају се свом физичком окружењу уз флуидност и ефикасност живог организма. <х2>Модуларна будућност: Интегрисање биолошке интелигенције <п>Пут од лабораторијског открића до практичног пословног алата захтева флексибилну и скалабилну инфраструктуру. Овде модуларне платформе постају неопходне. Будућност пословне технологије ће укључивати неприметну интеграцију различитих система — од традиционалних софтверских АПИ-ја до, потенцијално, биолошких рачунарских јединица. <п>Платформа као што је Меваиз, изграђена на модуларној пословној ОС филозофији, дизајнирана је управо за ову сврху. Његова архитектура омогућава различитим функционалним модулима—финансије, ЦРМ, управљање пројектима—да раде независно, а истовремено комуницирају беспрекорно. Ова модуларност је савршена основа за инкорпорирање специјализованих, неконвенционалних технологија. Замислите будућност у којој би модул „Био-Цомпуте“ могао да буде укључен у ваш оперативни стек, користећи биолошку неуронску мрежу за обављање специфичних задатака оптимизације који су тренутно ван домашаја дигиталних система.<блоцккуоте> "Показали смо да можемо да комуницирамо са живим биолошким неуронима на такав начин да их приморамо да модификују своју активност, што доводи до нечега што личи на интелигенцију." - Др Бретт Каган, главни научни службеник, Цортицал Лабс. <х2>Етичка разматрања и нова граница <п>Ово истраживање неизбежно покреће дубока етичка питања. У ком тренутку група неурона добија право на одређена права? Како да дефинишемо свест у оваквом новом систему? Научна заједница је већ активно укључена у ове расправе, наглашавајући потребу за чврстим етичким оквиром. <п>За предузећа, појава биолошког рачунарства наглашава важност изградње прилагодљивих система отпорних на будућност. Како нови облици интелигенције и процесорске снаге постану доступни, могућност да их интегришете без ремонта целокупне инфраструктуре биће критична конкурентска предност. Модуларни приступ који заступају платформе као што је Меваиз не решава само данашње проблеме; припрема организацију за разорне технологије сутрашњице, било да су направљене од силицијума, кода или живих ћелија. <х2>Честа питања <х3>Од Петријеве посуде до понга: зора синтетичке биолошке интелигенције <п>Граница између биологије и технологије се замагљује запањујућом брзином. У значајној студији из 2022. објављеној у часопису Неурон, истраживачи из Цортицал Лабс-а постигли су нешто што звучи као научна фантастика: показали су да култура од 800.000 живих људских и мишјих можданих ћелија узгајаних у посуди — систему ДисхБраин — може научити да игра класичну видео игрицу Понг. Ово није био само унапред програмиран одговор; неурони су научили циљ игре путем повратних информација, показујући облик понашања усмереног ка циљу за који многи тврде да је основни претходник осећаја. Овај пробој не само да редефинише наше разумевање интелигенције, већ представља и радикалну нову парадигму за решавање проблема, коју модуларне пословне платформе као што је Меваиз имају јединствену позицију да подрже. <х3>Тањир „Сентиент”: Како је 800.000 неурона научило понг <п>Експеримент је био подједнако елегантан колико и дубок. Тим је култивисане неуроне поставио на низ са више електрода високе густине (МЕА) који би могао да стимулише ћелије и очита њихову активност. Овај низ је повезан са поједностављеном верзијом Понг-а. Електрични сигнали су послати неуронима да би представили положај лопте у игри. Колективна електрична активност неурона је затим интерпретирана да помера весло горе или доле. Оно што је најважније, истраживачи су користили систем повратне спреге затворене петље. Када су неурони успешно ударили лопту, добили су предвидљив, структуриран електрични стимуланс. Када су промашили, добили су насумичан, непредвидив. <х3>Више од трика за забаву: импликације на пословање и технологију <п>Док је играње понга убедљива демонстрација, право обећање ове технологије лежи у њеним потенцијалним применама. Биолошки процесори би могли да понуде високо ефикасну и моћну алтернативу традиционалном рачунарству заснованом на силицијуму за специфичне задатке. За разлику од дигиталне вештачке интелигенције, која захтева огромне скупове података и огромну енергију за обуку, биолошке неуронске мреже уче брзо из минималних повратних информација и раде са изузетном енергетском ефикасношћу. <х3>Модуларна будућност: Интеграција биолошке интелигенције <п>Пут од лабораторијског открића до практичног пословног алата захтева флексибилну и скалабилну инфраструктуру. Овде модуларне платформе постају неопходне. Будућност пословне технологије ће укључивати неприметну интеграцију различитих система — од традиционалних софтверских АПИ-ја до, потенцијално, биолошких рачунарских јединица. <х3>Етичка разматрања и нова граница <п>Ово истраживање неизбежно поставља дубока етичка питања. У ком тренутку група неурона добија право на одређена права? Како да дефинишемо свест у оваквом новом систему? Научна заједница је већ активно укључена у ове расправе, наглашавајући потребу за чврстим етичким оквиром. <див стиле="бацкгроунд:#ф0ф9фф;бордер-лефт:4пк солид #3б82ф6;паддинг:20пк;маргин:24пк 0;бордер-радиус:0 8пк 8пк 0"> <х3 стиле="маргин:0 0 8пк;цолор:#1е3а5ф;фонт-сизе:18пк">Све ваше пословне алатке на једном месту<п стиле="маргин:0 0 12пк;цолор:#475569">Престаните да жонглирате са више апликација. Меваиз комбинује 208 алата за само 49 УСД месечно — од инвентара до ХР-а, резервације до аналитике. За почетак није потребна кредитна картица. <а хреф="хттпс://апп.меваиз.цом/регистер" стиле="дисплаи:инлине-блоцк;бацкгроунд:#3б82ф6;цолор:#ффф;паддинг:10пк 24пк;бордер-радиус:6пк;тект-децоратион:ноне;фонт-веигхт:600">Испробајте Меваиз бесплатно → <сцрипт типе="апплицатион/лд+јсон">{"@цонтект":"хттпс://сцхема.орг","@типе":"Артицле","хеадлине":"Ин витро неурони уче и показују осећај када су оличени у гаме-ворлд(2022)","урл":"хттпс://меваиз.цом/блог/ин-витро-неуронс-леарн-анд-екхибит-сентиенце-в хен-ембодиед-ин-а-гаме-ворлд2022","датеПублисхед":"2026-03-08Т20:08:05+00:00","датеМодифиед":"20 26-03-08Т20:08:05+00:00","аутхор":{"@типе":"Организатион","наме":"Меваиз","урл":"хттпс://меваиз.цом"},"публисхер":{"@типе":"Организатион","наме":"Меваиз","}{"@цонтект":"хттпс://сцхема.орг","@типе":"ФАКПаге","маинЕнтити":[{"@типе":"Куестион","наме":"Од Петријеве посуде до Понга: Зора синтетичке биолошке интелигенције","аццептед"Анс":"аццептед"Анс" Граница између биологије и технологије замагљује се задивљујућом брзином У значајној студији из 2022. објављеној у часопису Неурон, истраживачи из Цортицал Лабс-а постигли су нешто што звучи као научна фантастика: показали су да је култура од 800.000 живих ћелија мозга и миша узгојених у посуди – да ли је овај систем ДисхБраин могао да научи унапред програмирани одговор на основу повратне информације, показујући облик понашања усмереног ка циљу, за који многи тврде да је основни претеча осећаја. суппорт."}},{"@типе":"Питање","наме":"Тањир \"Сентиент\": Како је 800.000 неурона научило понг","аццептедАнсвер":{"@типе":"Ансвер","тект":"Експеримент је био једнако елегантан колико је био дубок. Тим је могао да постави оба електродена високог МЕ-а на вишеструки МЕ-зраке. стимулисати ћелије и очитати њихову активност. Овај низ је био повезан са упрошћеном верзијом Понга да би се представио положај лоптице у игрици. добили су насумичан, непредвидив одговор."}},{"@типе":"Куестион","наме":"Више од трика за забаву: импликације за пословање и технологију","аццептедАнсвер":{"@типе":"Ансвер","тект":"Док је играње Понга убедљива демонстрација, права алтернатива за ову моћну технологију може да понуди потенцијалним корисницима Рачунарство засновано на силицијуму за специфичне задатке, за које су потребни огромни скупови података и огромна енергија за обуку, биолошке неуронске мреже брзо уче на основу минималне повратне информације и раде са изузетном енергетском ефикасношћу."}},{"@типе":"Куестион","наме":"Модуларна будућност: Интеграција биолошких. Интеллигенце","аццептедАнсвер":{"@типе":"Ансвер","тект":"Путовање од лабораторијског продора до практичног пословног алата захтева флексибилну и скалабилну инфраструктуру. Будућност пословне технологије ће укључивати неприметну интеграцију различитих система - од потенцијалних, биолошких АПИ-ја. јединице."}},{"@типе":"Питање","наме":"Етичка разматрања и нова граница","аццептедАнсвер":{"@типе":"Ансвер","тект":"Ово истраживање неизбежно покреће дубока етичка питања већ активно укључен у ове дискусије, наглашавајући потребу за чврстим етичким оквиром."}}]}