Чашка Петри с клетками человеческого мозга прямо сейчас играет в Doom. Стоит ли нам волноваться?

Ученые в США загрузили плодовую мушку в компьютерную симуляцию, а австралийская лаборатория научила нейроны на стеклянном чипе играть в видеоигру из 90-х. Далеко ли нам до жизни в научно-фантастическом фильме?

Звучит как завязка научно-фантастического фильма: недавно американские ученые загрузили копию мозга живой мухи в компьютерную симуляцию. Биотехнологическая компания Eon Systems из Сан-Франциско создала виртуальное насекомое, которое умеет ходить, летать, чистить лапки и питаться в своей виртуальной среде. Тем временем исследователи в Австралии научили чашку Петри, содержащую 200 тысяч клеток человеческого мозга, играть в культовый шутер 90-х — Doom. В одном эксперименте мозг поместили внутрь компьютера; в другом — подключили компьютер к клеткам мозга.

Обе новости были встречены как научные прорывы, но в то же время спровоцировали неизбежные страхи по поводу перспектив создания «людей из пробирки» и цифровых клонов. Есть ли у нас повод для беспокойства?

Именно австралийский стартап Cortical Labs из Мельбурна в 2022 году научил выращенные в лаборатории нейроны играть в Pong. Теперь же они создали то, что сами называют «первым в мире биологическим компьютером с возможностью развертывания кода». Он работает на живой человеческой ткани, а не на кремниевых чипах, и с удовольствием рубится в шутер Doom 1993 года.

— В среде компьютерных гиков есть настоящая одержимость идеей запустить Doom на чем угодно — от калькуляторов до микроволновок, — рассказывает мне по Zoom генеральный директор Cortical Labs Хон Вэнг Чонг. — Как только нам удалось заставить нашу систему играть в Pong, первым делом люди спросили: «А когда вы запустите Doom?».

Среднестатистический человеческий мозг содержит около 86 миллиардов нейронов — это примерно 430 000 чашек Петри. Но как добыть 200 000 клеток мозга, не прибегая к помощи ножовки и ложки для мороженого?

— Вообще-то, это мои клетки мозга — по крайней мере, большая их часть, — с гордостью говорит Чонг. — Никакого соскабливания или трепанации. Это очень крутой метод, разработанный профессором Синъей Яманакой, который получил за него Нобелевскую премию в 2012 году.

Всё, что нужно, — это 10 миллилитров крови (в данном случае — крови Чонга), из которых можно выделить около 100 лейкоцитов. Затем их можно перепрограммировать в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (ИПСК) — биологические строительные блоки организма, которые затем способны размножаться в геометрической прогрессии.

— По сути, мы отматываем биологические часы назад, до эмбрионального состояния, стимулируем их превращение в нейроны и помещаем на стеклянный чип размером примерно с пятирублевую монету, — объясняет Чонг. — Поскольку они находятся на чипе — а электричество является общим языком общения между нейронами и компьютерной системой, — мы можем взаимодействовать с ними и заставить их играть в Doom.

Эксперимент с Pong компания Cortical Labs проводила своими силами, но в этот раз они обратились к 24-летнему сингапурцу Шону Коулу, который только что получил степень магистра по искусственному интеллекту в Университете Сассекса (и чей отец, по случайности, приятельствует с гендиректором стартапа). Коул написал код удаленно, а затем команда протестировала его на своих локальных машинах.

— Я был немного удивлен, что всё заработало с первого раза, — признается он.

Но как чашка Петри с клетками мозга может играть в Doom, если у нее нет ни глаз, ни пальцев?

— Мы берем «снимок» состояния игры, включающий такую информацию, как здоровье игрока и расположение врагов, пропускаем его через нейросеть, преобразуем в цифры и отправляем эти данные, — объясняет Коул. — Это называется кодированием — по сути, мы переводим состояние игры в сигналы, которые могут понять нейроны. Затем нейроны выдают реакцию — двигаться влево, вправо, идти вперед, стрелять или не стрелять, — которую система декодирует и превращает обратно в действия внутри игры.

— Если задуматься о том, как функционирует человек: информация попадает на нашу сетчатку, преобразуется в электрические сигналы, обрабатывается в мозге, а затем происходит какое-то действие, — добавляет Чонг. — Здесь всё в точности так же.

Если компьютер, полный клеток мозга, играет в видеоигру и принимает решения, значит ли это, что он разумен? Или он просто ведет себя как среднестатистический игрок в Doom?

— У людей разные представления о том, что такое разумность, — говорит Коул. — Я совершенно точно не думаю, что у него есть сознание. Поначалу «он» не знал, как двигаться, целиться или даже стрелять. Затем он застрелил двух первых врагов и остановился — почти так, словно включился инстинкт самосохранения. Так что процесс обучения определенно идет. Нам удалось заставить мозг учиться в строго контролируемой среде. Следующим шагом может стать что-то вроде Neuralink, когда в мозг вживляют чип, чтобы помочь человеку, например, быстрее выучить язык.

Как именно клетки учатся играть в игру — до конца не ясно.

— Мы можем предположить, что здесь задействованы такие вещи, как принцип свободной энергии (идея о том, что живые системы действуют так, чтобы минимизировать свободную энергию), или обучение по Хеббу, при котором связи между нейронами укрепляются, когда они активируются одновременно». Сможем ли мы когда-нибудь использовать подобную технологию, чтобы мгновенно изучить кунг-фу, как в «Матрице»? «Если мы найдем способ безопасно подключить эту технологию к человеку, то последствия могут быть примерно такими, — говорит Коул. — Но возникает серьезное опасение: что, если при этом вы перезапишете чьи-то воспоминания?

В то время как Чонг говорит, что дальше он хотел бы попробовать заставить нейроны играть в Pokémon, реальное применение этой технологии в будущем заключается не в том, чтобы научить лотки с человеческими нейронами играть в Minecraft или Grand Theft Auto, а в медицине.

— Люди рассматривают это с точки зрения биомедицинских исследований, для моделирования болезней, — говорит он. — Например, при эпилепсии: лекарства можно будет тестировать на нейронах, выращенных вне тела. Причем не только для открытия новых препаратов, но и для их индивидуального подбора под конкретного пациента.

Тем временем в Сан-Франциско, где компания Eon Systems отсканировала мозг плодовой мушки и воссоздала ее в виде виртуального насекомого, главная научная новость заключается в том, что команда, по сути, воссоздала поведенческую «проводку» существа. Цифровое насекомое уже знало, как вести себя по-мушиному, без какого-либо обучения или подсказок. Это бросает вызов центральному постулату современного ИИ: что интеллект нужно приобретать. В случае с мухой бóльшая часть ее поведения оказалась «встроенной» изначально.

— Мозг был отсканирован с помощью электронной микроскопии. Наш главный инженер руководил проектом по эмуляции этого мозга, и теперь мы поместили эмулированный мозг обратно в [виртуальное] тело, чтобы он мог блуждать по виртуальному миру, — рассказывает Майкл Андрегг, генеральный директор Eon Systems.

Мозг плодовой мушки состоит примерно из 140 000 нейронов — это около пяти чашек Петри. У виртуальной мухи 87 суставов, и она может делать практически всё то же самое, что и настоящая. Но понимает ли она, что живет в симуляции?

— Муха, вероятно, догадывается, что что-то не так, потому что мы не симулируем среду с идеальной точностью, — говорит Андрегг. — Мы не можем передать очень специфические вкусовые и обонятельные сигналы — только базовые понятия, что что-то пахнет сладко или на вкус горько, но никаких сложных ароматов там нет.

Эмуляция мозга, предполагает Андрегг, в конечном итоге может позволить людям «процветать в мире со сверхразумом».

— Наша цель — сделать так, чтобы эмуляция, а также вычисленные мозг и тело ощущались неотличимыми от естественного биохимического тела и мозга, — продолжает он. — Если они будут ощущаться иначе, значит, мы сделали что-то не так.

Но нам еще очень далеко до будущего, в котором можно «загрузить себя в интернет», как это показано в сериале «Разрабы» (Devs) или фильме «Газонокосильщик», главным образом потому, что в данном случае мозг мухи сначала пришлось извлечь из тела.

— Сканировать всё тело целиком оказалось слишком сложно, — говорит Андрегг. Эта деталь, вероятно, сильно сократит очередь из добровольцев, желающих опробовать технологию на себе.

Чонг, между тем, верит, что биологические вычисления способны достичь того, с чем с трудом справляются традиционные компьютеры.

— В робототехнике есть хорошо известная концепция — парадокс Моравека: то, что трудно дается людям, легко дается компьютерам, и наоборот, — говорит он. — Абстрактное мышление, математика и язык появились по эволюционным меркам относительно недавно, отчасти поэтому компьютеры в них так преуспевают. А вот моторика и принятие вероятностных решений — это то, что мы унаследовали за миллионы лет эволюции. Роботы могут прекрасно решать математические задачи, но мы всё еще пытаемся создать роботов, которые умеют нормально ходить.

Биологические системы, подобные симуляции плодовой мушки, по его словам, в конечном итоге могут стать основой для роботов, дронов и других машин, которым необходимо ориентироваться в хаотичной и непредсказуемой реальной среде.

А пока первый в истории человечества биологический компьютер занят тем же, чем люди всегда занимались при появлении новых технологий: играет в игры. И где-то в Кремниевой долине плодовая мушка проживает свою вторую жизнь внутри компьютера, совершенно не подозревая, что находится в насекомьей Матрице.

Контекст:

1. Научный бэкграунд (Фактчекинг)

• Cortical Labs и игра в Pong / Doom: Австралийская компания ещё в 2022 году опубликовала в журнале Neuron результаты эксперимента DishBrain, где клетки мозга играли в пинг-понг. Интеграция с игрой Doom — их недавний (2024 год) и очень громкий проект. Это направление называется «влажными вычислениями» (wetware computing).
• Коннектом плодовой мушки (Drosophila): В конце 2023 – начале 2024 года международный консорциум FlyWire совершил колоссальный прорыв: они впервые создали полную карту всех нейронов (коннектом) мозга взрослой плодовой мушки. Стартап Eon Systems опирается именно на эти данные, переводя биологическую карту в цифровую симуляцию.

2. Пояснения к научным терминам (полезно добавить как сноски или врезки, если текст пойдет в верстку):

• ИПСК (Индуцированные плюрипотентные стволовые клетки): Метод Синъи Яманаки позволяет взять обычные взрослые клетки (например, клетки кожи или крови) и «стереть» их специализацию, превратив в стволовые. А уже из них можно вырастить любые другие клетки, включая нейроны. За это Яманака заслуженно получил Нобелевскую премию.
• Обучение по Хеббу (Hebbian learning): Базовое правило нейробиологии, сформулированное Дональдом Хеббом в 1949 году. В научно-популярной литературе его часто описывают мнемоническим правилом: Neurons that fire together, wire together (Нейроны, разряжающиеся одновременно, связываются вместе).
• Парадокс Моравека: Идея исследователя ИИ Ганса Моравека. Высокоуровневые рассуждения требуют от ИИ малых вычислений, а низкоуровневые сенсомоторные навыки (ходить, держать баланс, распознавать предметы) требуют огромных вычислительных мощностей, хотя для годовалого ребенка это дается естественно и без усилий.