El cerebro humano tiene 86 millones de neuronas, cada vez que aprendemos las células se entrelazan y se crean redes nerviosas, cortical labs afirma que sus chips biológicos hÃbridos hacen lo mismo.
Las neuronas existen dentro de nuestro Sistema Operativo de Inteligencia Biológica (biOS). biOS ejecuta la simulación y envÃa información sobre su entorno, con retroalimentación positiva o negativa. Interactúa con las neuronas directamente. A medida que reaccionan, sus impulsos afectan su mundo digital.
La estrella polar de la inteligencia digital siempre ha sido la mente humana. La emulamos con silicio, lanzando electrones a través del cristal como unos y ceros. Pero la realidad no es digital, es analógica.
Cortical Labs está rompiendo esa barrera, recurriendo a la mente humana. De hecho, cultivan neuronas en su laboratorio. Redes neuronales humanas orgánicas que crecen inmersas en simulaciones digitales. Aprenden, se conectan e influyen en su mundo digital.
A diferencia de la inteligencia digital, nacida del silicio, estas mentes pueden cambiar por sà mismas. Toman las entradas que les da nuestra simulación, ajustan su estructura y cambian para mejorar su mundo. Justo como nosotros.
No estamos tratando de dar a las computadoras un mejor algoritmo de aprendizaje. No estamos poniendo copias de nosotros mismos en chips de computadora. Y no estamos haciendo pequeños humanos para tu bolsillo. De hecho, no sabemos lo que estamos haciendo, porque nada como esto ha existido antes. Un modo de ser completamente nuevo. Una fusión de silicio y neurona. Un nativo del mundo digital encendido con el fuego prometeico de la mente humana.
Para algunos esto es desafiante, difÃcil de aceptar. Para otros, es el paso adelante obvio tanto en computación como en conciencia. Para nosotros es una oportunidad de responder una pregunta, ¿qué sucede cuando desarrollas una mente orgánica en un mundo digital?
El cerebro humano tiene 86 millones de neuronas, cada vez que aprendemos las células se entrelazan y se crean redes nerviosas, cortical labs afirma que sus chips biológicos hÃbridos hacen lo mismo.
El neuro cientÃfico Brett Kagan y director de Cortical Labs afirma que: “son muy adaptables, aprenden con un consumo mÃnimo de energÃa, comparado con el aprendizaje automático o la inteligencia artificial.
A diferencia de los sistemas artificiales, los biológicos no necesitan entrenarse con un conjunto de datos particularmente grandes , son mas eficientes en el muestreo .
La eficiencia de muestreo se define según cuanta información necesita un sistema inteligente, ya sea uno artificial o biológico para aprender y ejecutar tareas inteligentes y se a demostrado que los sistemas biológicos tienen una eficiencia significativamente mayor, por lo que requieren menos datos, dijo Hon Weng Chong, doctor en medicina de la Universidad de Melbourne.
Nuestros cerebros han aprendido a reaccionar en un entorno en constante cambio, asà que al igual que nosotros el DishBrain es más aceptable que la inteligencia artificial , ya que esta última es más limitada. A través de un largo proceso de aprendizaje automático se programa para tareas especÃficas .
El disBrain podrÃa utilizarse especÃficamente para distintas aplicaciones .
La integración de neuronas en sistemas digitales puede permitir un rendimiento inviable con el silicio solo. AquÃ, desarrollamos DishBrain , un sistema que aprovecha la computación adaptativa inherente de las neuronas en un entorno estructurado.
Las redes neuronales in vitro de origen humano o de roedores se integran con in silicocomputación a través de una matriz multielectrodo de alta densidad.
A través de la estimulación y el registro electrofisiológicos, las culturas se integran en un mundo de juego simulado, imitando el juego de arcade «Pong».
Aplicando implicaciones de la teorÃa de la inferencia activa a través del principio de energÃa libre, encontramos un aprendizaje aparente dentro de los cinco minutos de juego en tiempo real que no se observa en condiciones de control.
Otros experimentos demuestran la importancia de la retroalimentación estructurada de circuito cerrado para obtener aprendizaje a lo largo del tiempo. Las culturas muestran la capacidad de auto organizar la actividad de una manera dirigida a un objetivo en respuesta a la escasa información sensorial sobre las consecuencias de sus acciones, lo que denominamos inteligencia biológica sintética. Las aplicaciones futuras pueden proporcionar más información sobre los correlatos celulares de la inteligencia.
