玩乒乓球的脑细胞能教会我们如何改善医学和人工智能

科学家在培养皿中教会了 80 万个活脑细胞如何玩标志性的街机游戏“Pong”。

这是来自 Cortical 实验室、莫纳什大学、皇家墨尔本理工大学、伦敦大学学院和加拿大高等研究院的神经科学家和程序员团队的成果。他们的详细研究成果于本月初发表在《神经元》杂志上。

当然，实际的设置比将一团神经元放入培养皿要复杂得多。在这个称为 DishBrain 的系统中，神经细胞覆盖在多电极阵列上，这就像是一种 CMOS 芯片，能够读取神经元电活动中非常微小的变化。

神经细胞具有众所周知的动作电位——它们会响应细胞膜上的特定电压变化序列而激发。这使得它们的行为几乎像计算机电路中的门一样。

这些细胞相互连接，整合到芯片中，可以存活数月。电极阵列允许研究人员以给定的速率发送和读取网格上特定位置的神经细胞信号。因此，阵列上的电极可以在一侧或另一侧点火，以告诉 DishBrain 球在哪里，信号频率可以指示球离桨有多远。通过点亮某种预先编程的电极排列，DishBrain 可以触发运动活动，例如上下移动游戏中的桨。

“我们可以通过这些非常小的电信号解码输出信息并编码输入信息，并用它来表示细胞正在发生的事情，”生物技术初创公司 Cortical Labs 的首席科学官兼Neuron论文的主要作者 Brett Kagan 表示。“视频游戏可以帮助人们了解正在发生的事情。如果我们只是将其作为随机数的函数，人们就不会欣赏或理解结果的意义。”

但是他们为什么选择《Pong》呢？

卡根说：“从科学角度来看，我们需要一项实时、连续的任务，并且具有真正离散的失败条件（胜利条件并不那么重要），这种任务很容易概念化并编码到细胞中。”

它也是一款成为计算神经科学界试验平台的游戏。例如，2013 年，谷歌的 DeepMind 使用“Pong”来训练其机器学习算法。

“如果你仔细想想，就会发现这个环境的运作方式实际上有六条规则。这就是我们所说的结构化信息格局，”Cortical Labs 首席执行官 Hon Weng Chong 说道。“我们得出的结论是，这些神经元肯定试图在内部创建一个模型（受这六条规则的影响）。不管它是什么，我们还不太清楚，这还有待进一步研究。它试图利用这一点来优化我们设置的参数，即：不要错过球，击球。”

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除了弄清楚 DishBrain 究竟是如何产生感知“智能”的，下一步，该团队还想将其性能与人工神经网络进行对比测试。他们还想看看 DishBrain 在受到毒品和酒精影响时的表现如何。

“我们想证明它们玩游戏的能力存在剂量反应曲线，以此来验证这些神经元是否可以用于实际的药物检测和发现，以及个性化医疗，”Chong 说。

2020 年 3 月，Cortical Labs 正式成立，其目标是打造生物计算机芯片。

卡根指出，脑细胞是一种有趣的生物材料系统，可以高效地实时处理信息，而无需输入大量样本。“苍蝇是一个非常简单的系统，但在导航环境方面，它比最好的机器学习更具有通用智能，”他说。“它只消耗一小部分电量。为什么要模仿你可以利用的东西呢？”

不过，虽然将这类芯片用于计算机科学研究应用很有趣，但 Cortical Labs 更关注的是如何将其技术平台商业化。

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“我认为我们的主要商业方面是帮助痴呆症、癫痫甚至抑郁症等非常困难领域的研究人员利用我们开发的技术寻找新疗法和新药物，”Chong 说。“这是我们公司试图观察的商业化观点。”

由于 DishBrain 中使用的神经细胞可从多能人类干细胞中提取，这为个性化医疗提供了可能性。“你可以从捐赠者身上取样，培养基因型相似的神经元，然后我们可以用它来测试药物，希望这些药物与捐赠者细胞具有相同的参数，”Chong 说。这可能会缩短对癫痫等疾病进行不同治疗的试验过程。“如果你有一个系统，可以让你立即知道哪种药物效果最好，副作用最少，那么这将极大地改变许多患有这种疾病的人的生活。”