Ana Sayfa

İnsan Beyin Hücreleri Doom Oynamayı Bir Haftada Öğrendi

1 dk okuma

Avustralyalı Cortical Labs şirketi, bir çip üzerine yerleştirilmiş insan beyin hücrelerinden oluşan bir kümenin klasik bilgisayar oyunu Doom'u oynamayı başardığını duyurdu. 2021'de aynı şirket, 800.000'den fazla canlı beyin hücresinden oluşan çiplerini Pong oynamak için kullanmıştı. Şimdi ise, popüler programlama dili Python kullanarak bu çipleri programlamayı kolaylaştıran bir arayüz geliştirdiler. Bağımsız bir geliştirici olan Sean Cole, bu arayüzü kullanarak çiplerin Doom oynamayı yaklaşık bir hafta içinde öğrenmesini sağladı. Cortical Labs'tan Brett Kagan, bu başarının önceki Pong çalışmasına kıyasla çok daha hızlı ve erişilebilir olduğunu vurguluyor, bu da biyolojik bilgisayarların potansiyelini artırıyor.

Doom oynayan nöronal bilgisayar çipi, rastgele ateş eden bir oyuncudan daha iyi performans gösterse de, en iyi insan oyuncuların seviyesinin oldukça altındaydı. Ancak Kagan'a göre, geleneksel silikon tabanlı makine öğrenimi sistemlerinden çok daha hızlı öğrendi ve yeni öğrenme algoritmalarıyla performansını artırabilir. Uzmanlar, bu çiplerin insan beyniyle karşılaştırılmasının pek anlamlı olmadığını belirtiyor; çünkü asıl önemli olan, silikonda taklit edilemeyen özel yollarla bilgiyi işleyebilen bir materyal olarak kullanılmasıdır. Bu gelişme, canlı nöral sistemlerin nasıl kontrol edilip eğitilebileceği konusunda önemli ilerlemeler kaydedildiğini gösteriyor.

Uzmanlar, Doom oynamanın Pong'a kıyasla çok daha karmaşık bir adım olduğunu kabul ediyor. Bu yetenek sıçraması, biyolojik bilgisayarların robotik kolların kontrolü gibi gerçek dünya uygulamalarına önemli ölçüde yaklaştığını gösteriyor. Örneğin, Reading Üniversitesi'nden Yoshikatsu Hayashi, bu tür biyolojik bilgisayarların bir robot kolunu kontrol etmenin daha basit bir versiyonu olarak Doom oynamayı görüyor. Bu teknoloji, gelecekteki biyolojik bilgisayar uygulamaları için heyecan verici bir potansiyel sunuyor.

İçgörü

Biyolojik bilgisayarların karmaşık görevleri hızla öğrenme yeteneği, robotik ve diğer gerçek dünya uygulamaları için yeni ufuklar açıyor.

Kaynak