Na sam początek należy wyjaśnić podstawową kwestię. Połączenie elektronicznych urządzeń z komórkami mózgowymi nie oznacza, że gdzie w laboratoriach są testowane mózgi ludzkie, pobrane od żywych, które zamknięte w słoikach, jak w „Szepczącym w Ciemności” H. P. Lovecrafta, czekają na uruchomienie. Do tego typu eksperymentów wykorzystywane są organoidy, czyli wyhodowane w laboratoriach komórki, które nie są częścią całego organizmu. Nie jest to zatem komputer „zrobiony” z ludzkiego mózgu i maszyny, a skomplikowane połączenie elektroniki z organoidem. Nie ma świadomości, nie odczuwa, nie jest uwięziony i wykorzystywany w laboratorium. Wiele lat science fiction i horrorów skłania nas do takich refleksji, ale to nie ten scenariusz. Na szczęście.
Teraz do rzeczy. Amerykańska grupa naukowców donosi o wynikach swoich badań nad stworzeniem komputerowych chipów z użyciem organoidów z ludzkich komórek mózgowych. Korzystając z sieci połączeń neuronowych byli w stanie przesłać i odebrać informację. Co więcej, sztuczna pamięć jest w stanie uczyć się bez ciągłego nadzoru na podstawie wprowadzonych danych treningowych i zmieniać sieć wewnętrznych połączeń tak by by porządkować zapisane dane. Zupełnie jak nasze mózgi, które przechowują wspomnienia, choć część z nich z czasem może się zatrzeć. Ten efekt zresztą także udało się naukowcom powtórzyć.
- Ludzki mózg to skomplikowana trójwymiarowa biologiczna sieć około 200 miliardów komórek, które połączone są setkami bilionów nanometrowej wielkości synaps. Jego struktura, funkcja i wydajność może być potężnym źródłem inspiracji dla rozwoju infrastruktury SI. Na przykład ludzki mózg potrzebuje około 20 watów, podczas gdy obecne zaplecze sprzętowe SI pożera około 8 milionów watów by napędzić sieć neuronową o podobnej mocy obliczeniowej – piszą autorzy badania.
Do czego może się przydać taki bioprocesor? Oczywiście do przejścia na kolejny poziom mocy obliczeniowej komputerów, co na przykład wspomoże internet rzeczy. Dzięki niemu można łączyć w spójne systemy nie tylko sieci komputerowe, ale na przykład szpitale czy elektrownie. To z kolei przekłada się na szybsze i wydajniejsze zarządzanie.
