Wissenschaftler haben ein menschliches Gehirn gezüchtet, es an einen Computer angeschlossen und ihm beigebracht, Gleichungen zu lösen.

Eine neue Studie hat gezeigt, wie vielversprechend die Verbindung menschlicher Gehirnzellen mit Computern ist. Lebende Neuronen lernten schneller als künstliche Modelle und zeigten fast identische Ergebnisse.

Mit Hilfe von Stammzellen gelang es den Forschern, eine Kolonie von Zellen zu schaffen, die die Struktur der neuronalen Verbindungen und der Neuronen im menschlichen Gehirn nachbilden. Die Kolonie wird als Gehirnorganoid bezeichnet. Es wurde auf einer Anordnung von hochdichten Elektroden gezüchtet.

Das neuronale Netz heißt Brainoware. Das Bild unten zeigt sie im Alter von einer Woche bis zu mehreren Monaten. Für die Studie verwendeten die Forscher mehr als zweihundert Tonaufnahmen von Japanern, die die wichtigsten Laute aussprechen. Nach dem Training war Brainoware in der Lage, die Stimme mit einer Genauigkeit von 78 % zu erkennen.

Die nächste Aufgabe der Forscher bestand darin, das neuronale Netz zu trainieren, um die Eno-Mappings zu lösen. Dies wurde in vier Tagen erreicht. Nach dem Training war Brainoware in der Lage, die Gleichungen mit einer Genauigkeit von etwa 80 % zu lösen Hier schnitt das gewachsene Gehirn besser ab als die künstliche Intelligenz ohne eine lange Kette von Kurzzeitgedächtnis-Elementen (LSTM).

Wenn wir Brainoware und künstliche Intelligenz mit LSTM vergleichen, gewinnt die KI mit einem leichten Vorsprung. Es ist jedoch zu beachten, dass das künstliche neuronale Netz 50 Trainingsstufen durchlief, während Brainoware 10 Mal weniger Zeit für das Training benötigte.

Die Wissenschaftler glauben, dass Kolonien lebender Neuronen sowohl die bestehenden als auch die vielversprechenden neuronalen Netze auf Chips übertreffen werden. Dies gilt sowohl für die Geschwindigkeit als auch für die Kostenwirksamkeit. Bei der Schaffung vollwertiger Biocomputersysteme wird sich wahrscheinlich das Problem der ethischen Natur stellen, aber das ist noch sehr weit weg.

Quelle Gagadget
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