Крошечный мозг из живых нейронов впервые подключили к искусственному интеллекту

Стартап Cortical Labs сделал 1-ый гибридный крохотный обычно расположенный в головном отделе тела и представляющий из себя малогабаритное скопление служащий для передачи в мозг важной для организма информаци»>нервных (орган животного, служащий для передачи в обычно расположенный в головном отделе тела и представляющий собой компактное скопление нервных клеток и их отростков»>мозг важной для организма информаци) клеток и их отростков»> обычно расположенный в головном отделе тела и представляющий собой компактное скопление нервных клеток и их отростков»>мозг (центральный отдел нервной системы животных, обычно расположенный в головном отделе тела и представляющий собой компактное скопление нервных клеток и их отростков) из {живых} нейронов, присоединенный к системе искусственного ума. О этом пишет Fortune со ссылкой на представителей австралийской компании.

Искусственный ум, работающий на реальных нейронах, является одной из самых многообещающих моделей развития нейросетей и машинного обучения. В Cortical Labs уповают, что сделанный ими гибридный крохотный работы.

Компания Cortical Labs употребляет два способа для сотворения гибридного мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека). В первом она получает нейроны из зародышей мышей, во 2-м — превращает клеточки человека в стволовые и выращивает из их нейроны. Опосля этого их помещают в питательную среду на чип из оксида сплава, который содержит 22 тыс. электродов.

на данный момент мощность такового мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека) приближается к мозгу стрекозы, но в планах у Cortical Labs обучить его играться в аркадную игру Pong. Эта аркадная игра также известна тем, что на ней тренился искусственный ум DeepMind, который позднее стал фаворитом мира по го, по почти всем компьютерным играм и привлекший внимание к области разработки ИИ массовой аудитории.

Не так давно ученые сделали первую машинку, которая переводит мозговые волны в предложения. В собственном исследовании ученые отмечают, что на данный момент существует огромное количество подобных устройств, но большая часть из их неэффективна — они могут декодировать лишь фрагменты произнесенных слов, а их точность приравнивается нескольким процентам.

Источник