Wissenschaftler arbeiten daran, künstliche Intelligenz in menschliche Gehirnzellen zu integrieren
„Diese neue technische Fähigkeit könnte in Zukunft möglicherweise rein siliziumbasierte Geräte übertreffen.“
Übernahme der Kontrolle
Ein Forscherteam hat gerade vom Australian Bureau of National Intelligence ein Stipendium in Höhe von 600.000 US-Dollar erhalten, um Möglichkeiten zur Integration menschlicher Gehirnzellen mit künstlicher Intelligenz zu untersuchen.
In Zusammenarbeit mit dem in Melbourne ansässigen Start-up Cortical Labs ist es dem Team bereits gelungen zu zeigen, wie eine Gruppe von etwa 800.000 Gehirnzellen in einer Petrischale in der Lage ist, das Spiel „Pong“ zu spielen.
Die Grundidee besteht darin, Biologie mit künstlicher Intelligenz zu verschmelzen, was neue Grenzen der maschinellen Lerntechnologie für selbstfahrende Autos, Drohnen oder Lieferroboter schaffen könnte – oder zumindest hofft die Regierung, dies mit ihrer Investition zu erreichen.
in silico
Und die Forscher scheuen nicht davor zurück, kühne Behauptungen über ihre Arbeit aufzustellen.
„Diese neue Technologiefähigkeit könnte in Zukunft möglicherweise die Leistung rein siliziumbasierter Geräte übertreffen“, sagte Adeel Al-Razi, Teamleiter und Assistenzprofessor an der Monarch University. Stellungnahme.
„Die Ergebnisse einer solchen Forschung werden erhebliche Auswirkungen auf mehrere Bereiche wie Planung, Robotik, fortschrittliche Automatisierung, Gehirn-Maschine-Schnittstellen und Arzneimittelforschung haben und Australien einen erheblichen strategischen Vorteil verschaffen“, fügte er hinzu.
Laut Razi könnte die Technologie es der maschinellen Intelligenz ermöglichen, wie menschliche Gehirnzellen „lebenslang zu lernen“, so dass sie neue Fähigkeiten erlernen kann, ohne alte zu verlieren, und vorhandenes Wissen auf neue Aufgaben anwenden kann.
Al-Razi und seine Kollegen wollten Gehirnzellen in einer Laborschale namens DishBrain System züchten, um diesen Prozess des „lebenslangen Lernens“ zu untersuchen.
Es ist ein sehr ehrgeiziges Projekt, dessen Fertigstellung wahrscheinlich einige Zeit in Anspruch nehmen wird.
„Wir werden diesen Zuschuss nutzen, um bessere KI-Maschinen zu entwickeln, die die Lernfähigkeit dieser biologischen neuronalen Netze simulieren“, sagte Al-Razi. „Dies wird uns helfen, die Kapazität der Geräte und Methoden so weit zu steigern, dass sie zu einer brauchbaren Alternative im In-Silico-Computing werden.“
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