-
DishBrain
鎖定
- 中文名
- 盤中之腦
- 外文名
- DishBrain
- 別 名
- 培養皿大腦
DishBrain中文命名
“盤中之腦”的命名是考慮到一個思想實驗缸中之腦，所謂的“盤”就是培養皿。缸中之腦的內容是：如果把人腦取出體外放進缸裏，用營養液維持它的生理活性，並且在腦部發出信號時，給它一如往常的信號反饋，打造一個虛擬現實，它能不能意識到自己處在虛擬現實中？或者説，若“缸中之腦”發出和收到的信號都和日常走路時一樣，它會不會相信自己真的在走路？
[4]
DishBrain實驗內容
有的“盤中之腦”，是小鼠胚胎的腦部取出的細胞；另外一些“盤中之腦”，則是人類幹細胞誘導分化而成的腦細胞。當然，這是人們從外部視角描繪的景象，而那些腦細胞本身，大概不會知道自己活在培養皿裏。
“盤中之腦”對這個世界的體驗，幾乎完全來自科學家給的神經刺激：腦細胞下面排列着密密麻麻的微電極，負責刺激它們。這些刺激並不隨機，而是根據雅達利乒乓球遊戲《Pong》生成的。乒乓球與球拍的相對位置，決定了“盤中之腦”的8個刺激位點中，哪一處要被刺激。
自此，這些迷你大腦的遊戲訓練就開始了。
腦細胞收到刺激後，也會發出信號來移動球拍，而負責讀取信號的依然是那些電極。科學家給“盤中之腦”劃定了兩片遊戲操作區，1區代表左，2區代表右，像操縱桿一樣。對比兩個區域的腦細胞發出的信號，1區更活躍便左移球拍，2區更活躍便右移球拍。
既然是訓練，就要有獎懲機制，幫玩家瞭解規則，並促使玩家朝着更多的獎勵進發。假如玩家是人類，那麼接到球后，遊戲繼續就是獎勵，沒接到球時，遊戲結束就是懲罰。可如果玩家只是一羣腦細胞，還不理解遊戲裏的邏輯關係，怎樣的獎懲才能對它們起效？
一種“自由能原理”（Free Energy Principle）認為，大腦喜歡事物往自己預測的方向發展，不喜歡意外或驚喜。所以，科學家設定的獎懲機制是，接到球時向迷你大腦發出可預測的信號反饋，作為獎勵；沒接到球時發出不可預測的隨機刺激，作為懲罰。
至於迷你大腦是不是真的“討厭”驚喜，會不會努力減少意外的發生，看訓練成果就知道了。
起初，每個迷你大腦都不容易接到球。但隨着訓練進行，“玩家”的遊戲技能在明顯提升，不論盤中是小鼠的腦細胞，還是人腦細胞，都能堅持更多回合了。雖然科學家也發現，人腦細胞比小鼠腦細胞表現好得多。
在研究團隊看來，這意味着連“盤中之腦”也會為外面的世界建立一個模型，用來預測將會發生什麼，它們不喜歡意料之外的事。這些迷你大腦並不是自己想打遊戲，只是要避免收到那些不可預測的隨機刺激，才被動接受了遊戲訓練。
看上去不情不願，訓練過程卻驚人地高效。“盤中之腦”只需經歷5分鐘訓練，遊玩10-15次，就學會了規則。相比之下，DeepMind有一款能打敗真實人類玩家的AI，花了90分鐘，遊玩大約5000次，才達到類似的程度。
當然，掌握規則不等於成為高手。等到“盤中之腦”和AI都經過充分訓練，腦細胞們的遊戲成績還是遠遠不及AI。
畢竟，腦細胞發出信號後，要靠電腦來分析這些腦電活動，再轉化成遊戲裏移動球拍的操作。像這樣由腦細胞與計算機組合而成的“賽博格”，在遊戲熟練程度上，可能還很難與純硅基的AI相匹敵。
[4]
DishBrain意義
如果有一天，人們知道了為什麼腦細胞比AI學得快，也可能讓機器學習的速度突飛猛進。
科學家説，從前也有不少團隊研究培養皿裏的神經元，把它們培養成類腦器官。不過這場乒乓球遊戲訓練，應該是第一次有迷你大腦學會了目標導向的任務。
這個新成果也表示，迷你大腦擁有感覺能力（sentience），知道自己的內在狀態和外部環境是如何互相影響的，還能從目前的狀態推斷出要採取什麼行動。要問迷你大腦為何有這樣的能力，培養皿裏的每個腦細胞都不是孤立的個體，在培養過程中，它們之間已經建立起復雜的神經連接。
- 參考資料
-
- 1. In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world ．bioRxiv．2021-12-02[引用日期2021-12-24]
- 2. Scientists force human brain cells into Matrix-like simulation — RT World News ．Russia Today．2021-12-19[引用日期2021-12-24]
- 3. 人腦細胞在培養皿中學會打遊戲 比AI學習速度快18倍還省電 - AI 人工智能 - cnBeta.COM ．cnBeta．2021-12-18[引用日期2021-12-24]
- 4. 培養皿裏的人腦細胞學會打遊戲，還比AI學得快：黑客帝國要成真了？ ．環球科學．2021-12-23[引用日期2021-12-24]
- 5. 培養皿裏的神經細胞會打電子小球嗎？ ．Nature Portfolio．2022-10-22[引用日期2022-10-22]
