Des amas de cellules cérébrales humaines placées dans un récipient peuvent apprendre à jouer au Pong plus rapidement qu’une IA

Une expérience réalisée récemment par des chercheurs de la startup de biotechnologie Cortical Labs a montré que des cellules de cerveau humain cultivées dans une boîte de Petri peuvent apprendre à jouer au Pong (le premier jeu vidéo d’arcade de sport commercialisé par la société Atari à partir de 1972) plus rapidement qu’une IA.

Ils ont créé des “mini-cerveaux” composés de 800 000 à un million de cellules cérébrales humaines vivantes dans une boîte de Petri. Les “mini-cerveaux” auraient appris à jouer au Pong en 5 minutes, alors qu’une IA a pris 90 minutes.

Cortical Labs est une startup australienne de biotechnologie qui utilise la biologie synthétique pour fusionner des neurones biologiques vivants avec du silicium afin de créer une nouvelle puce informatique hybride biologique. Elle cultive des cellules cérébrales sur des matrices microélectroniques, ce qui lui permet de stimuler les cellules. Ces puces hybrides sont censées être capables d’apprendre et de se restructurer pour résoudre des problèmes, comme par exemple arrêter une balle qui fonce vers votre but. La société a découvert récemment que des cellules cérébrales humaines placées dans un récipient pouvaient jouer au jeu Pong.

Non seulement ça, elle a également découvert que ces cellules étaient en mesure d’améliorer leurs performances plus rapidement qu’une IA. En effet, les chercheurs de Cortical Labs ont créé des “mini-cerveaux” composés de cellules cérébrales humaines vivantes dans une boîte de Petri. Les cellules ont été ensuite placées au-dessus d’un réseau de microélectrodes qui peut stimuler et analyser l’activité neuronale. Le système est baptisé “DishBrain”, mais Brett Kagan, directeur scientifique de Cortical Labs et responsable du projet, a déclaré aux médias : « Nous pensons qu’il est juste de les appeler des cerveaux cyborgs. »

Les “DishBrains” créés par Kagan et ses collègues contiennent chacun entre 800 000 et 1 million de cellules cérébrales vivantes, ce qui, selon lui, équivaut à peu près au cerveau d’un cafard. Certains contiennent des cellules de souris prélevées sur des cerveaux embryonnaires, tandis que d’autres contiennent des cellules de cerveau humain dérivées de cellules souches. Pour apprendre le jeu aux “mini-cerveaux”, l’équipe a créé une version simplifiée de Pong sans adversaire. Un signal est envoyé à droite ou à gauche du réseau pour indiquer où se trouve la balle, et les neurones des cellules cérébrales renvoient des signaux pour déplacer la raquette.

« Nous faisons souvent référence à eux comme vivant dans la matrice. Quand ils sont dans le jeu, ils croient qu’ils sont la raquette », a déclaré Kagan. Pendant le jeu de Pong, les modèles d’activité des neurones sont déterminés par les “mini-cerveaux” comme étant la raquette qui se déplace vers la gauche ou la droite. Le monde virtuel dans lequel se déroule le jeu vidéo réagit à cette activité et l’alimentation de l’électrode aide les “mini-cerveaux” à apprendre à manier la raquette. Selon Kagan, si les “mini-cerveaux” ne peuvent pas jouer au jeu de Pong aussi bien qu’un humain, ils apprennent tout de même plus vite que certaines IA.

« L’aspect amazonien est la rapidité avec laquelle ils apprennent, en cinq minutes, en temps réel. C’est vraiment une chose étonnante que la biologie peut faire », a-t-il déclaré. Selon le site Web de l’entreprise, l’équipe espère utiliser ses découvertes pour développer une technologie sophistiquée utilisant “des neurones biologiques vivants intégrés à l’informatique traditionnelle au silicium”. Elle veut créer des “cerveaux cyborg” qui utilisent des cellules biologiques réelles. Si les neurones peuvent apprendre si rapidement, ils pourraient améliorer considérablement l’IA actuelle lorsqu’ils sont associés à l’apprentissage automatique (ML).

Karl Friston, de l’University College London, a déclaré à propos de cette recherche : « À mon avis, il s’agit d’un bond en avant. Les auteurs ont réussi à faire en sorte qu’un réseau neuronal donne un sens aux données du monde et agisse sur le monde en même temps », a-t-il déclaré. En fait, l’approche de Kagan et de ses collègues en matière d’entraînement repose sur une théorie du fonctionnement du cerveau appelée principe de l’énergie libre, développée par Friston. L’idée de base est que même les neurones dans un récipient vont essayer de créer un modèle interne de leur monde externe.

Ils veulent prédire ce qui va se passer en fonction des entrées qu’ils recevront, et ils n’aiment pas être surpris. « C’est pourquoi les cellules “jouent le jeu”. Lorsqu’elles jouent, leurs entrées deviennent plus prévisibles. Si elles ne jouent pas, elles reçoivent des entrées aléatoires qui sont aversives », explique Kagan. Selon Friston, la chose remarquable qui ressort de cette configuration est le comportement sensible qui émerge de manière non supervisée. En dehors de l’amélioration du ML, ces découvertes pourraient également permettre de tester les médicaments, afin de voir comment les médicaments expérimentaux affectent le cerveau.

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Source : Developpez