„Organoide Intelligenz“ (OI): Biocomputing und Intelligenz-in-einem-Gericht

Machine-Learning-Modelle wie das, das ChatGPT antreibt, generieren Essays, Kurzgeschichten und ganze Podcasts. Wissenschaftler suchen jedoch nach einer anderen Art der Datenverarbeitung, die genauso effizient und leistungsstark sein könnte, und zwar in unseren Gehirnen.

In ein neuer Artikel erschienen am Dienstag in Grenzen, Eine große internationale Zusammenarbeit unter der Leitung von Forschern der John Hopkins University (JHU) beschreibt detailliert, wie Brain-Machine-Technologien die neueste Grenze im Biocomputing darstellen, und bietet einen Fahrplan, wie dies Wirklichkeit werden kann.

Wie das Papier erklärt, ist die organoide Intelligenz (OI) ein aufstrebendes Gebiet, in dem Forscher die biologische Computertechnik unter Verwendung von 3D-Kulturen menschlicher Gehirnzellen (Gehirn-Organoide) und Gehirn-Maschine-Schnittstellentechnologien entwickeln. Diese Organoide teilen Aspekte der Gehirnstruktur und -funktion, die eine Schlüsselrolle bei kognitiven Funktionen wie Lernen und Gedächtnis spielen. Sie würden im Wesentlichen als biologische Hardware dienen und könnten eines Tages sogar effizienter sein als aktuelle Computer, auf denen KI-Programme laufen.

„Die Vision von OI ist es, die Kraft des biologischen Systems zu nutzen, um das Gebiet der Lebenswissenschaften, der Biotechnik und der Informatik voranzubringen“, schrieb Lena Smirnova, Forscherin an der JHU und Autorin des Papiers, in einer E-Mail an Motherboard. „Wenn wir uns ansehen, wie effizient das menschliche Gehirn bei der Informationsverarbeitung, beim Lernen usw. arbeitet, ist es verlockend, dies zu übersetzen und zu modellieren, um ein System zu haben, das schneller und effizienter [als] aktuelle Computer arbeitet.“

Zum Beispiel hat das menschliche Gehirn eine unglaubliche Kapazität, Informationen zu speichern: Der durchschnittliche Noggin kann laut der Zeitung schätzungsweise 2,500 Terabyte speichern. Die Forscher stellen sich komplexe 3D-Zellstrukturen vor, die mit KI- und maschinellen Lernsystemen verbunden würden.

„Wir stoßen an die physikalischen Grenzen von Siliziumcomputern, weil wir nicht mehr Transistoren in einen winzigen Chip packen können“, sagte Thomas Hartung, Forscher an der JHU und einer der Autoren der Studie, in einer Pressemitteilung. „Aber das Gehirn ist ganz anders verdrahtet. Es hat ungefähr 100 [Milliarden] Neuronen, die durch über 1015 Verbindungspunkte verbunden sind. Das ist ein enormer Leistungsunterschied im Vergleich zu unserer aktuellen Technologie.“

Forscher haben zuvor das Biologische und das Synthetische miteinander kombiniert Gehirnzellen beibringen, wie man Pong spielt––ein Machbarkeitsnachweis, der von einigen der an dieser Initiative beteiligten Wissenschaftler durchgeführt wurde. Dieses Projekt umfasste die Schaffung eines DishBrain-Systems, bei dem Forscher eine Gehirn-Computer-Schnittstelle erstellten, die Neuronen einfache elektrische sensorische Eingaben und Rückmeldungen lieferte, die es ihnen ermöglichten, das Spiel zu „lernen“.

Das neue Papier sieht jedoch noch größere Anwendungen, als Zellen dazu zu bringen, Videospiele zu spielen. Zum einen könnten Gehirnorganoide Anwendungen in der Medizin haben. Die Autoren schreiben, dass die OI-Forschung die Erforschung interindividueller neurologischer Entwicklungsstörungen und neurodegenerativer Störungen ermöglichen und die Arzneimitteltestforschung revolutionieren wird.

Genau wie bei künstliche Intelligenz, gibt es ethische Bedenken, und die Forscher erkennen das an. Um sicherzustellen, dass sich OI in einer ethisch und sozial verantwortungsvollen Weise entwickelt, schlagen sie einen „eingebetteten Ethik“-Ansatz vor, bei dem „interdisziplinäre und repräsentative Teams von Ethikern, Forschern und Mitgliedern der Öffentlichkeit ethische Fragen identifizieren, diskutieren und analysieren und darauf zurückgreifen zukünftige Forschung und Arbeit informieren.“

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