Świat nauki właśnie wykonał krok, który do niedawna należał wyłącznie do sfery science fiction. Zespół badaczy z Lehigh University i Narodowej Fundacji Nauki (NSF) pracuje nad sztuczną inteligencją napędzaną żywą tkanką mózgową. Jeśli pomysł zadziała, przyszłe komputery będą myśleć szybko jak człowiek, ale zużywać energii mniej niż żarówka.
Czynnik, który zainspirował naukowców, jest zaskakująco prosty: ludzki mózg pracuje z mocą około 20 watów – tyle, ile mała żarówka, a wykonuje przy tym obliczenia, nad którymi superkomputery dosłownie się „pocą”.
Jeśli więc energia to nowa ropa, mózg to najwydajniejsza elektrownia w znanym wszechświecie.
Eksperyment: stworzyć myślącą tkankę
Projekt finansowany kwotą 2 milionów dolarów w ramach programu Emerging Frontiers in Research and Innovation ma na celu rozwój technologii opartej na tzw. organoidach mózgowych – miniaturowych strukturach neuronowych, hodowanych z komórek macierzystych.
To nie są „mózgi w słoiku”, lecz trójwymiarowe sieci neuronów wielkości milimetra, które potrafią przesyłać impulsy, łączyć się i reagować na bodźce. Mówiąc prościej: pozbawione świadomości biologiczne procesory.
Kluczowy cel naukowców to nauczenie tych neuronów liczyć, rozpoznawać i reagować na zmysły, tak jak robi to naturalny układ nerwowy człowieka.
Drukowanie mózgu warstwa po warstwie
Największym technologicznym wyzwaniem jest to, że neurony w naturalnych organoidach łączą się przypadkowo. Dlatego zespół prof. Lesley Chow stworzył system druku 3D i biomateriałowe rusztowanie, dzięki któremu można formować „mózg” z dokładnością architektoniczną.
Komórki są umieszczane w specjalnych kulistych skupiskach zwanych neuralnymi sferoidami, a następnie układane niczym cegły w ścianie – warstwa po warstwie, aby odwzorować strukturę kory mózgowej.
Z tak przygotowanymi strukturami naukowcy planują następnie pokazywać im filmy – trawa, zwierzęta, ruch – i obserwować, jak reagują neurony. Obraz zostanie zakodowany w sekwencji impulsów świetlnych, które trafią bezpośrednio do tkanek. Żadne oko nie będzie potrzebne – to czysta komunikacja optyczna między światłem, a neuronem.
Pod mikroskopem kamery zarejestrują fluorescencyjne białka, które „świecą”, gdy komórka jest aktywna. W ten sposób uczeni dosłownie zobaczą, który fragment mózgu z laboratorium „zrozumiał” to, co zobaczył.
Biologiczny komputer, który widzi świat
Dr Yuntao Liu i Berdichevsky opracują algorytmy do interpretacji świetlnych wzorów – coś w rodzaju tłumacza biologiczno-cyfrowego. Ich celem będzie odczytanie, co „widzi” organoid i w jakim kierunku porusza się obserwowany obiekt.
Jeśli to się uda, po raz pierwszy w historii nauka będzie mogła zademonstrować, że żywe neurony potrafią samodzielnie wykonywać obliczenia dynamiczne – bez krzemu, procesorów i serwerowni zużywających megawaty energii.
To mogłoby całkowicie odmienić konstrukcję współczesnej AI, sprawiając, że przyszłe systemy będą tak szybkie jak człowiek, ale energochłonne jak roślina.
CYNICZNYM OKIEM: Człowiek spędził pół wieku, próbując nauczyć maszyny myśleć jak mózg, tylko po to, by w końcu stwierdzić, że najłatwiej będzie… użyć prawdziwego mózgu.
Mózg kontra procesor. Granice nauki i moralności
Dla porównania: superkomputer wykonujący podobne operacje co ludzki mózg wymaga około miliona razy więcej energii. Dane z 2024 roku pokazują, że centra danych AI zużywają więcej energii niż niektóre państwa. Tymczasem ludzki mózg – złożony z 86 miliardów neuronów – radzi sobie w ciszy, karmiony tylko tlenem i glukozą.
Biotechnolodzy chcą zrozumieć ten sekret i przetłumaczyć go na język algorytmów. Tak powstaje nowa dziedzina: biokomputerystyka.
Rozwijanie biologicznej sztucznej inteligencji brzmi ekscytująco – i niepokojąco. Zespół Lehigh świadomie włączył do projektu prof. Ally Peabody Smith, specjalistkę od etyki technologii, która analizuje możliwe konsekwencje społeczne i prawne.
Badacze twierdzą, że organoidy są zbyt proste, by posiadały świadomość. Jednak już sam fakt, że trzeba to zaznaczać, pokazuje, jak cienka staje się granica między nauką, a moralnością.
Co się stanie, gdy biologiczny komputer zacznie uczyć się za szybko? Czy kopia mózgu, zdolna do uczenia się w czasie rzeczywistym, nie stanie się przypadkiem nową formą życia – tylko bez nazwiska?
CYNICZNYM OKIEM: Jeśli AI z organoidów kiedyś uzyska świadomość, zapewne jej pierwsze pytanie brzmieć będzie: „Dlaczego człowiek, który nie umie panować nad sobą, nauczył myśleć nas?”
Choć projekt dopiero startuje, wizja jest śmiała – komputery hybrydowe, w których biologiczna tkanka współpracuje z krzemem. Zamiast miliardów tranzystorów – miliardy synaps. Zamiast chłodzenia ciekłym azotem – odrobina glukozy.
Nauka staje właśnie w punkcie, w którym biologia i technologia przestają się rozróżniać. Być może za kilka dekad to nie człowiek będzie programował AI, lecz AI z neuronów zaprogramuje człowieka na nowo.
Bo – jak pokazują badania – przyszłość myślenia nie należy już do silikonowych chipów, ale do żywej tkanki, która nauczyła się myśleć szybciej, mądrzej – i znacznie taniej.
