Ещё в 2022 году их предыдущая система DishBrain получила около 800 000 живых нейронов и подключила их к игре Pong.
Нейронам электрическими сигналами сообщали, где находится мяч.
Их собственная активность управляла ракеткой.
Если они действовали правильно — получали структурированную обратную связь.
Если ошибались — другую.
И примерно через 5 минут исследователи уже фиксировали признаки обучения.
Не пять миллионов итераций.
Пять минут реального времени.
Теперь они из эксперимента в чашке Петри сделали полноценное устройство.
У CL1 уже есть:
— до 800 000 нейронов;
— система электродов для записи и стимуляции;
— собственная ОС biOS;
— система жизнеобеспечения;
— контроль температуры;
— подача питательной среды;
— газообмен;
— фильтрация отходов;
— обычные USB и сетевые интерфейсы.
Потому что есть небольшая особенность биологического компьютера:
его надо кормить :)
Без питательной среды, правильной температуры и газового состава твой сервер буквально умрёт.
Разработчики заявляют, что культура нейронов внутри CL1 может работать до шести месяцев.
А дальше — ещё одна важная тема.
Электричество.
Одна из главных причин вообще заниматься такими системами — безумный рост энергопотребления ИИ.
Для серверной стойки CL1 приводится потребление порядка 850–1000 Вт.
У современных стоек с GPU под задачи ИИ счёт легко идёт уже на десятки киловатт.
Звучит так, будто мы сейчас получим вычисления в десятки раз дешевле.
Но нужны тесты на одинаковых задачах.
Главное преимущество биологии потенциально вообще в другом.
Она учится иначе.
Не перебирать миллиарды вариантов на огромном датасете, а перестраивать саму сеть в процессе взаимодействия с окружающим миром.
Поэтому первые области применения, которые называет Cortical Labs, довольно показательные:
лекарства и исследования заболеваний мозга;
роботы, которым нужно постоянно адаптироваться к реальному миру;
кибербезопасность;
поиск мошенничества;
задачи, где мало обучающих данных и ситуация постоянно меняется.
Для медицины вообще отдельная история.
Можно взять клетки конкретного человека, превратить их в стволовые, вырастить из них нейроны и посмотреть как именно его нейронная сеть реагирует на препарат.
То есть вместо части экспериментов на животных потенциально можно тестировать функцию настоящих человеческих нейронов.
Последние десятилетия мы тратили гигантские ресурсы, чтобы заставить кремний имитировать нейрон.
Строили искусственные нейронные сети.
Увеличивали количество параметров.
Покупали тысячи GPU.
Строили дата-центры на сотни мегаватт.
А потом кто-то задал достаточно очевидный вопрос:
а что, если вместо того, чтобы всё лучше симулировать нейрон, взять сам нейрон?
Пока это, конечно, ещё далеко не замена обычному компьютеру.
Но направление, интересное.

Меняется сам материал, из которого мы пытаемся построить интеллект.

Жутко все это или норм?)