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Científicos de la Universidad de Monash crearon el «DishBrain», un chip informático semibiológico con unas 800.000 células cerebrales humanas y de ratón cultivadas en laboratorio en sus electrodos. En cinco minutos aprendió a jugar al Pong.
El conjunto de microelectrodos del corazón del DishBrain es capaz tanto de leer la actividad de las células cerebrales como de estimularlas con señales eléctricas, por lo que el equipo de investigación preparó una versión de Pong en la que las células cerebrales recibían un estímulo eléctrico móvil que representaba en qué lado de la «pantalla» estaba la pelota y a qué distancia de la paleta. Permitieron que las células cerebrales actuaran sobre la paleta, moviéndola a izquierda y derecha.
A continuación, establecieron un sistema de recompensa muy básico, utilizando el hecho de que los pequeños grupos de células cerebrales tienden a tratar de minimizar la imprevisibilidad de su entorno. Si la paleta golpeaba la pelota, las células recibían un estímulo agradable y predecible. Pero si fallaba, las células recibirían cuatro segundos de estimulación totalmente impredecible.
Es la primera vez que se utilizan células cerebrales cultivadas en laboratorio de este modo, dándoles no sólo una forma de percibir el mundo, sino de actuar en consecuencia, y los resultados fueron impresionantes.
Tan impresionante que la investigación, realizada en colaboración con Cortical Labs, una empresa emergente de Melbourne (Australia), ha recibido una subvención de 407.000 dólares del programa australiano National Intelligence and Security Discovery Research Grants.
Estos chips programables, que fusionan la computación biológica con la inteligencia artificial, «podrían llegar a superar en el futuro el rendimiento del hardware existente basado exclusivamente en silicio», afirma el director del proyecto, el profesor asociado Adeel Razi.
En otras palabras, las avanzadas capacidades de aprendizaje del DishBrain podrían apuntalar una nueva generación de aprendizaje automático, sobre todo cuando se incorpore a vehículos autónomos, drones y robots. Podría darles, dice Razi, «un nuevo tipo de inteligencia artificial capaz de aprender durante toda su vida».
La tecnología promete máquinas que puedan seguir aprendiendo nuevas habilidades sin comprometer las antiguas, que puedan adaptarse bien al cambio y que puedan asignar conocimientos antiguos a situaciones nuevas, al tiempo que optimizan continuamente su uso de la potencia de cálculo, la memoria y la energía.