Biokomputery. Czy komputery przyszłości będą pracować na żywych neuronach?

Wojciech Brzeziński: W jaki sposób zaczęłaś się zajmować czymś tak na pozór fantastycznym jak biokomputery?

Ewelina Kurtys: Zawsze byłam zafascynowana ludzkim mózgiem i chciałam być naukowcem. Zrobiłam doktorat z neurobiologii. Później, jak już nasyciłam się tą przygodą z badaniami na uniwersytecie, zdecydowałam się opuścić uczelnię i zobaczyć, co dzieje się w prawdziwym świecie.

Wtedy odkryłam, co można zrobić z technologiami. Dowiedziałam się o sztucznej inteligencji i strasznie mnie to zafascynowało. Zaczęłam pracować z firmami, które zajmowały się oprogramowaniem komputerowym, przetwarzaniem sygnałów i sztuczną inteligencją. 

Przy okazji dowiedziałam się o zagadnieniach związanych z tzw. niekonwencjonalnymi obliczeniami, czyli o alternatywach do naszych cyfrowych komputerów. Wiele z tych rzeczy jest inspirowanych ludzkim mózgiem, który jest bardzo wydajny energetycznie – w przeciwieństwie do żarłocznych energetycznie tradycyjnych komputerów.

W końcu zaczęłam pracować dla szwajcarskiej firmy Final Spark, prowadzącej badania na granicy biologii mózgu i technologii.

To czym w zasadzie jest biokomputer? 

Biokomputer to jest komputer, w którym tranzystory są zastąpione przez żywe neurony. Właściwie tylko dwie firmy na świecie rozwijają takie technologie. Oprócz Final Spark – także australijska Cortical Labs. Staramy się zbudować komputery, które będą przetwarzały informacje w żywych neuronach, in vitro, w laboratorium. 

Czy to oznacza, że kiedyś ja swojego iPhona zamiast ładować będę musiał nakarmić albo podlać?

Pojawiają się takie pytania. My staramy się rozwijać raczej centralne laboratoria, w których będą przechowywane neurony i do których się będzie można podłączyć i wykorzystać ich moc obliczeniową, tak samo jak obecnie mamy z różnymi serwerami cyfrowymi.

Ale są też pomysły – nasza konkurencja nad tym pracuje – żeby stworzyć jakieś przenośne maszyny, które będą właśnie zasilane żywymi neuronami. Sama wierzę bardziej w sens centralnych laboratoriów, bo jednak żywe neurony wymagają specjalistycznej obsługi.

I też wydaje nam się, że takie neurony w centralnym miejscu mogą żyć o wiele dłużej. Neurony mogą dożywać nawet 100 lat – wiele z nich mamy przez całe życie. Dlatego wierzymy, że warunki laboratoryjne pozwolą na bardzo długie przechowywanie tych samych neuronów.

Gdy mówimy o sztucznej inteligencji, używamy określenia „sztuczne sieci neuronowe”. A więc symulujemy neurony w obrębie krzemu. Czym to się różni od prawdziwych neuronów? Czy neurony biologiczne, realne są lepsze od tych wirtualnych? 

Sztuczne sieci neuronów opierają się na pewnych zasadach, które są zainspirowane ludzkim mózgiem, ale nie działają tak samo. Na przykład zasadniczą różnicą jest tzw. propagacja błędu. Gdy neurony cyfrowe się uczą, to są uaktualniane wszystkie naraz. Wiemy, że w mózgu tak się nie dzieje, bo mogą się pojedyncze czy malutkie grupy neuronów uczyć, a nie musi się aktualizować cały mózg. 

Różnic jest znacznie więcej. Naukowcy starają się budować różne modele neuronów w krzemie, ale nigdy nie udało się zbudować neuronu sztucznego, który byłby tak bardzo skomplikowany, jak neuron ten prawdziwy biologiczny, który ma mnóstwo różnych receptorów, a do przetwarzania sygnałów używa całej gamy związków chemicznych.

To jak wygląda taki biokomputer? To chip? Probówka? Całe laboratorium? Czy może taki pulsujący mózg z zielonym oświetleniem, rodem ze starych filmów science fiction, który wydaje polecenia?

Pracujemy na komórkach hodowanych in vitro. Obecnie eksperymentujemy w bardzo małej skali, bo to wystarcza. Mamy takie okrągłe zlepki komórek, które składają się z około 10 tys. komórek, mają pół milimetra średnicy. Te zlepki umieszczamy na elektrodach.

Komórki muszą mieć dostarczone wszystkie składniki odżywcze w specjalnym płynie, który przepływa przez nie przez cały czas. Muszą być też w odpowiedniej temperaturze, niecałe 37 stopni Celsjusza, odpowiednim pH. Wszystkie muszą przypominać te panujące w organizmie. 

Można powiedzieć, że ten organizm to nasze laboratorium. Natomiast biokomputer to neurony umieszczone na elektrodach. Na naszej stronie internetowej fanialspark.com można zobaczyć widok na żywo z naszego laboratorium, także sygnały elektryczne z neuronów. 

Elektrody są po to, żeby móc wysyłać sygnały elektryczne do neuronu i odbierać je z niego. Staramy się uzyskać sensowne relacje pomiędzy tym, co wysyłamy neuronom, a tym, co odbieramy. Tak samo jak w naszych komputerach. Wprowadzamy informację do naszego komputera i dostajemy jakąś sensowną odpowiedź.

Komputery klasyczne da się po prostu zaprogramować. Czy neuronom też można „kazać” coś robić? Pytam, bo nie wiem, jak się czuję jako zlepek neuronów z tym, że ktoś może i moim neuronów coś kazać zrobić.

Pamiętaj, że my nie odtwarzamy mózgu – używamy jego jednostek budulcowych, czyli neuronów, do zadań obliczeniowych. Mózg to bardzo złożony organ, zbudowany z wielu wyspecjalizowanych sieci i obszarów. My chcemy wykorzystać jego podstawową architekturę, by zbudować komputer. Ale nasze badania mogą przełożyć się na lepsze zrozumienie prawdziwego mózgu i rozwój interfejsów mózg–komputer. Żeby interpretować sygnały, musimy wiedzieć, jak mózg przetwarza informacje. 

Jest taki temat, który zawsze wraca: świadomość. Jeśli neuronów będzie dużo, czy układ może się „obudzić”?

Zakładamy, że nie, ale to temat dla filozofów. Współpracujemy z nimi i uczestniczymy w debatach etycznych. Dziś w jednym zlepku utrzymujemy jeden bit informacji – zdecydowanie za mało, by w ogóle podnosić kwestię świadomości. Gdy systemy urosną i zaczną wykonywać złożone zadania, trzeba będzie opracować testy i kryteria.

Na razie to spekulacje. Warto dodać, że neurony (i inne komórki) od dekad służą badaniom biomedycznym; nasze zastosowanie różni się tym, że skupiamy się na przetwarzaniu sygnałów, nie na odkrywaniu leków.

Gdzie jesteśmy dzisiaj technologicznie?

Mamy sprawny prototyp. Laboratorium jest naszpikowane czujnikami, dostępne zdalnie 24/7; eksperymenty programuje się w Pythonie przez przeglądarkę. Prowadzimy badania nad tym, jak neurony przetwarzają informacje i jak „odczytać sens” ich odpowiedzi na różne stymulacje elektryczne. Opublikowaliśmy techniczny artykuł, który trafił do górnego 1 proc. pod względem popularności w czasopiśmie. 

Oprócz stymulacji elektrycznej testujemy także chemiczną: robiliśmy próby z dopaminą, zaczynamy z serotoniną, bo w mózgu uczenie zależy także od neuromodulatorów. Współpracujemy z dziewięcioma uniwersytetami na świecie, mamy pierwszych klientów komercyjnych zainteresowanych zdalnym dostępem do platformy. 

To wciąż badania podstawowe – nie rozpoznajemy obrazów ani dźwięków. Był też eksperyment zespołu z Korei i USA z tworzeniem tweetów na bazie sygnałów, ale to raczej ciekawostka marketingowa niż naukowa.

To co wasze komputery potrafią, a co będą potrafiły za pięć lat?

Dziś potrafimy utrzymać 1 bit informacji. W horyzoncie 3–4 lat chcemy rozwiązać uczenie in vitro tak, by kultury neuronalne wykonywały proste zadania. Dlatego rozmawiamy z inwestorami (dotąd projekt finansowali wyłącznie dwaj założyciele), by zwiększyć skalę badań i zatrudnić więcej naukowców. 

Biokomputery jako usługę widzimy w perspektywie 10–12 lat. Ich atutem ma być to, że staną się lepszym „substratem” dla sieci neuronowych niż krzem, zwłaszcza energetycznie. Chcemy dostarczać coś na kształt Amazon Web Services, ale z „biologicznym zapleczem”.

Na czym dokładnie polega „inność” obliczeń w neuronie wobec krzemu?

W krzemie wszystko sprowadza się do zer i jedynek oraz algebr liniowych; pamięć i przetwarzanie są rozdzielone. W mózgu pamięć i obliczenia współistnieją w tej samej tkance; kluczowe jest, kiedy i gdzie pojawia się impuls. Neurony działają selektywnie, filtrując nieistotne bodźce – to źródło oszczędności energii.

Komputery cyfrowe z natury „mielą” całość danych z nadmierną, często zbędną precyzją. Różnic jest dużo, ale wciąż nie wiemy, jak dokładnie neuron koduje informacje; obserwujemy sygnały, lecz nie umiemy ich wprost „przetłumaczyć” na reprezentacje danych.

A jeśli chodzi o skalę: ile neuronów ma dziś wasz „procesor” i ile potrzeba, by to było użyteczne?

Pojedynczy zlepek to ~10 tys. neuronów. Przełomem było utrzymanie ich przy życiu przez trzy miesiące na elektrodach – to trudne technicznie, mamy na to opatentowane rozwiązania. Ta skala wystarcza do badań fundamentów. 

W przyszłości wyobrażamy sobie duże, skalowane „tkanki obliczeniowe”. Neurony można hodować masowo znacznie łatwiej, niż wytwarzać najbardziej zaawansowane wafle krzemowe. Ale mówimy o perspektywie, nie gotowym produkcie.

Żywe układy mają jednak to do siebie, że… umierają. Co z trwałością danych i resetem?

Biokomputery raczej nie będą pamięciami masowymi, tylko „procesorami” czasu rzeczywistego – do uzyskiwania odpowiedzi na pytania tu i teraz. Biologicznie neurony mogą żyć dekady, ale aby mówić o dziesiątkach lat w laboratorium, potrzeba wielu innowacji. 

Docelowo trzeba będzie opracować transfer wyuczonych umiejętności między kulturami. Czy da się „zresetować” neurony? Nie wiemy. W mózgu usuwanie śladów pamięci nie jest proste; to kwestia dalszych badań.

Jakie mity najczęściej słyszysz o biokomputerach i ich roli w AI?

Popularny jest obrazek „mózgów w probówkach” – to nieporozumienie. Pracujemy na neuronach, nie budujemy mózgu in vitro, bo to nie jest naszym celem i byłoby ekstremalnie trudne.

Drugi mit: że już dziś można na nich generować teksty jak modele językowe albo „kopać” bitcoina. Na tym etapie mówimy o utrzymaniu 1 bitu informacji i podstawowych badaniach nad przetwarzaniem sygnałów.

Jak szybko to się rozwinie?

Szacujemy, że około 10 lat zajmie zbudowanie centralnego serwera i dostarczenie „AWS dla biokomputingu”. Perspektywa jest taka, że AI na biokomputerach może być nawet o rząd wielkości (i więcej) efektywniejsza energetycznie od cyfrowej. Niewykluczone, że pojawią się też niespodziewane zalety – jak przy pierwszych komputerach w latach 40. i 50., gdy nikt nie przewidywał smartfonów.

Skąd pochodzą neurony? Są ludzkie czy zwierzęce? I czy to ma znaczenie?

Na poziomie podstawowym nie musi mieć, ale docelowo – gdy algorytmy będą bardziej zaawansowane – przypuszczalnie tak. Korzystamy z ludzkich neuronów, zakładając, że to najlepszy „materiał”. Od ok. 15 lat można wytwarzać indukowane komórki macierzyste z komórek skóry człowieka, to odkrycie nagrodzono Noblem.

Z nich różnicuje się praktycznie dowolny typ komórek, także neurony. Linie iPS można kupić komercyjnie i w laboratorium wytwarzać z nich duże liczby neuronów. Kwestie etyczne takiego pozyskiwania są od lat uregulowane i standardowe – to praktyka znana z badań in vitro.

Wróćmy do filozofii. Skoro sieci neuronowe tylko symulują inteligencję, to czy duży żywy system „naprawdę” myśli, czy tylko to symuluje?

Tego nie wiemy. Dlatego współpracujemy z filozofami od etyki technologii – zależy nam na społecznej akceptowalności pracy. Osobiście nie wierzę w „świadome komputery”: skłaniam się ku poglądowi, że świadomość jest związana z całym ciałem, nie tylko z mózgiem. I nikt dotąd nie zaproponował wiarygodnej metody dowodzenia istnienia świadomości. Na etapie 1 bitu w ogóle nie ma o czym mówić; jeśli kiedyś systemy urosną, będzie to temat do testów.

Brzmi jak ekscytujące miejsce na styku biologii, technologii i filozofii.

To praca, która się nie nudzi: można patrzeć na projekt z wielu perspektyw i ciągle trafiać na nowe problemy do przemyślenia.

Ta technologia zmieni świat?

Jeśli zadziała, to tak. Może zrewolucjonizować AI dzięki wydajności energetycznej – z tym trudno będzie konkurować klasycznym systemom. Najbardziej ekscytujące jest to, że ten projekt wymaga łączenia kompetencji: nie wystarczy być tylko informatykiem albo tylko biologiem. Uczelnie uruchamiają już pierwsze kursy przygotowujące do takiej pracy. Przyszłość należy do ludzi, którzy rozumieją obie dziedziny.

A za 30 lat mój laptop będzie „istotą”, z którą rozmawiam?

Nie wiem, czy „istotą”. Nasi konkurenci pracują nad przenośnymi urządzeniami z żywymi neuronami, więc różne sprzęty mogą mieć takie moduły. Nie zastąpią jednak całkiem technologii cyfrowej – jak komputery kwantowe, raczej ją uzupełnią.

Już dziś widać trend specjalizowanych układów do określonych zadań; spodziewam się większej różnorodności „płytek” w komputerach przyszłości — obok CPU i GPU pojawią się kolejne wyspecjalizowane procesory, być może także „procesory neuronalne” z żywych komórek.

Rozmawiał Wojciech Brzeziński

Ewelina Kurtys obroniła doktorat z neurobiologii w Groningen, następnie odbyła staż podoktorski w University College London. Obecnie prowadzi badania podstawowe w firmie FinalSpark, która jest jednym z kilku miejsc na świecie, gdzie buduje się eksperymentalne biokomputery, wykorzystując żywe neurony do przetwarzania informacji.