Frankenbrain: KI mit menschlichen Gehirnzellen verschmelzen

Kontrolle übernehmen

Ein Forscherteam hat gerade einen Zuschuss in Höhe von 600,000 US-Dollar vom australischen Office of National Intelligence erhalten, um Möglichkeiten zur Verschmelzung menschlicher Gehirnzellen mit künstlicher Intelligenz zu untersuchen.

In Zusammenarbeit mit dem in Melbourne ansässigen Startup Cortical Labs hat das Team bereits erfolgreich gezeigt, wie ein Cluster von rund 800,000 Gehirnzellen in einer Petrischale aussieht fähig, eine Partie „Pong“ zu spielen"

Die Grundidee besteht darin, Biologie mit KI zu verschmelzen, was der maschinellen Lerntechnologie für selbstfahrende Autos, autonome Drohnen oder Lieferroboter neue Grenzen setzen könnte – oder zumindest hofft die Regierung, dies mit ihrer Investition zu erreichen.

In Silico

Und die Forscher scheuen sich nicht davor, mutige Behauptungen über ihre Arbeit aufzustellen.

„Diese neue Technologiefähigkeit könnte in Zukunft möglicherweise die Leistung bestehender, rein siliziumbasierter Hardware übertreffen“, sagte Adeel Razi, Teamleiter und Associate Professor an der Monarch University, in einem Aussage.

„Die Ergebnisse einer solchen Forschung hätten erhebliche Auswirkungen auf zahlreiche Bereiche wie Planung, Robotik, fortschrittliche Automatisierung, Gehirn-Maschine-Schnittstellen und Arzneimittelforschung, was Australien einen erheblichen strategischen Vorteil verschaffen würde“, fügte er hinzu.

Laut Razi könnte die Technologie es einer maschinellen Intelligenz ermöglichen, wie menschliche Gehirnzellen „ein Leben lang zu lernen“, so dass sie neue Fähigkeiten erlernen kann, ohne alte zu verlieren, und vorhandenes Wissen auf neue Aufgaben anwenden kann.

Razi und seine Kollegen wollen Gehirnzellen in einer Laborschale namens DishBrain-System züchten, um diesen Prozess des „kontinuierlichen lebenslangen Lernens“ zu untersuchen.

Es handelt sich um ein äußerst ehrgeiziges Projekt, dessen Fertigstellung wahrscheinlich einige Zeit in Anspruch nehmen wird.

„Wir werden diesen Zuschuss nutzen, um bessere KI-Maschinen zu entwickeln, die die Lernfähigkeit dieser biologischen neuronalen Netze nachbilden“, sagte Razi. „Dies wird uns dabei helfen, die Hardware- und Methodenkapazität so weit zu erweitern, dass sie einen brauchbaren Ersatz für In-Silico-Computing darstellen.“

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