Biocomputer, die von menschlichen Gehirnzellen angetrieben werden?

Trotz beachtlicher Erfolgsbilanz der KI verblasst ihre Rechenleistung im Vergleich zum menschlichen Gehirn. Nun wird ein revolutionärer Weg enthüllt

03.03.2023 - USA

künstliche Intelligenz (KI) hat sich lange Zeit am menschlichen Gehirn orientiert. Dieser Ansatz hat sich als äußerst erfolgreich erwiesen: Die KI kann auf beeindruckende Leistungen verweisen - von der Diagnose medizinischer Erkrankungen bis hin zum Verfassen von Gedichten. Dennoch ist das ursprüngliche Modell den Maschinen nach wie vor in vielerlei Hinsicht überlegen. Deshalb können wir beispielsweise mit trivialen Bildtests im Internet "unsere Menschlichkeit unter Beweis stellen". Was wäre, wenn wir, anstatt zu versuchen, die KI gehirnähnlicher zu machen, direkt zur Quelle gehen würden?

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Symbolbild

Thomas Hartung, Johns Hopkins University

Ein vergrößertes Bild eines im Labor gezüchteten Hirnorganoids mit Fluoreszenzmarkierung für verschiedene Zelltypen. (Rosa - Neuronen; rot - Oligodendrozyten; grün - Astrozyten; blau - alle Zellkerne)

Frontiers/John Hopkins University

Infografik: Organoide Intelligenz: Die neue Grenze des Biocomputing

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Thomas Hartung, Johns Hopkins University
Frontiers/John Hopkins University

Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen arbeiten an der Entwicklung revolutionärer Biocomputer, bei denen dreidimensionale Kulturen von Gehirnzellen, so genannte Gehirnorganoide, als biologische Hardware dienen. In der Zeitschrift Frontiers in Science beschreiben sie ihren Fahrplan zur Verwirklichung dieser Vision.

"Wir nennen dieses neue interdisziplinäre Gebiet 'organoide Intelligenz' (OI)", sagt Prof. Thomas Hartung von der Johns Hopkins University. "Eine Gemeinschaft von Spitzenwissenschaftlern hat sich zusammengefunden, um diese Technologie zu entwickeln, von der wir glauben, dass sie eine neue Ära des schnellen, leistungsstarken und effizienten Biocomputing einleiten wird."

Was sind Hirnorganoide, und warum eignen sie sich als Computer?

Hirnorganoide sind eine Art von im Labor gezüchteten Zellkulturen. Obwohl es sich bei Hirnorganoiden nicht um "Mini-Gehirne" handelt, haben sie wichtige Aspekte der Gehirnfunktion und -struktur gemeinsam, z. B. Neuronen und andere Gehirnzellen, die für kognitive Funktionen wie Lernen und Gedächtnis wichtig sind. Während die meisten Zellkulturen flach sind, haben Organoide eine dreidimensionale Struktur. Dadurch erhöht sich die Zelldichte der Kultur um das 1 000-fache, so dass die Neuronen viel mehr Verbindungen bilden können.

Aber selbst wenn Hirnorganoide eine gute Nachahmung von Gehirnen sind, warum sollten sie sich als Computer eignen? Sind Computer schließlich nicht intelligenter und schneller als Gehirne?

"Während siliziumbasierte Computer sicherlich besser mit Zahlen umgehen können, sind Gehirne besser im Lernen", erklärt Hartung."AlphaGo [die KI, die 2017 den weltbesten Go-Spieler besiegte] wurde zum Beispiel mit Daten aus 160.000 Spielen trainiert. Ein Mensch müsste mehr als 175 Jahre lang fünf Stunden am Tag spielen, um so viele Spiele zu erleben."

Gehirne sind nicht nur überlegene Lerner, sie sind auch energieeffizienter. So ist die Energiemenge, die für das Training von AlphaGo aufgewendet wird, größer als die, die ein aktiver Erwachsener für ein Jahrzehnt benötigt.

"Gehirne haben auch eine erstaunliche Kapazität, Informationen zu speichern, schätzungsweise 2.500 TB", fügte Hartung hinzu. "Wir stoßen an die physikalischen Grenzen von Siliziumcomputern, weil wir nicht mehr Transistoren in einen winzigen Chip packen können. Aber das Gehirn ist völlig anders verdrahtet. Es hat etwa 100 Milliarden Neuronen, die über 1015 Verbindungspunkte miteinander verbunden sind. Das ist ein enormer Leistungsunterschied im Vergleich zu unserer heutigen Technologie.

Wie würden organoide intelligente Bio-Computer aussehen?

Hartung zufolge müssen die derzeitigen Gehirnorganoide für die KI vergrößert werden. "Sie sind zu klein und enthalten jeweils etwa 50.000 Zellen. Für OI müssten wir diese Zahl auf 10 Millionen erhöhen", erklärt er.

Parallel dazu entwickeln die Autoren auch Technologien, um mit den Organoiden zu kommunizieren, d. h. ihnen Informationen zu senden und auszulesen, was sie "denken". Die Autoren planen, Werkzeuge aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen wie Bioengineering und maschinelles Lernen zu adaptieren sowie neue Stimulations- und Aufzeichnungsgeräte zu entwickeln.

"Wir haben ein Brain-Computer-Interface-Gerät entwickelt, eine Art EEG-Kappe für Organoide, die wir in einem im August letzten Jahres veröffentlichten Artikel vorgestellt haben. Es handelt sich um eine flexible Hülle, die dicht mit winzigen Elektroden bedeckt ist, die sowohl Signale vom Organoiden aufnehmen als auch an ihn weiterleiten können", so Hartung.

Die Autoren stellen sich vor, dass die künstliche Intelligenz eines Tages eine breite Palette von Stimulations- und Aufzeichnungsinstrumenten integrieren wird. Diese werden Interaktionen über Netzwerke miteinander verbundener Organoide orchestrieren, die komplexere Berechnungen durchführen.

Organoide Intelligenz könnte helfen, neurologische Erkrankungen zu verhindern und zu behandeln

Das Versprechen der OI geht über die Computertechnik hinaus und erstreckt sich auch auf die Medizin. Dank einer bahnbrechenden Technik, die von den Nobelpreisträgern John Gurdon und Shinya Yamanaka entwickelt wurde, können Hirnorganoide aus erwachsenen Geweben hergestellt werden. Dies bedeutet, dass Wissenschaftler personalisierte Hirnorganoide aus Hautproben von Patienten entwickeln können, die an neuronalen Störungen, wie z. B. der Alzheimer-Krankheit, leiden. Sie können dann verschiedene Tests durchführen, um zu untersuchen, wie genetische Faktoren, Medikamente und Toxine diese Erkrankungen beeinflussen.

"Mit OI könnten wir auch die kognitiven Aspekte neurologischer Erkrankungen untersuchen", so Hartung. "Wir könnten zum Beispiel die Gedächtnisbildung in Organoiden von gesunden Menschen und von Alzheimer-Patienten vergleichen und versuchen, die jeweiligen Defizite zu beheben. Wir könnten die OI auch nutzen, um zu testen, ob bestimmte Substanzen, wie etwa Pestizide, Gedächtnis- oder Lernprobleme verursachen."

Ethische Erwägungen einbeziehen

Die Schaffung menschlicher Gehirnorganoide, die lernen, sich erinnern und mit ihrer Umgebung interagieren können, wirft komplexe ethische Fragen auf. Könnten sie beispielsweise ein Bewusstsein entwickeln, selbst in einer rudimentären Form? Könnten sie Schmerzen oder Leiden empfinden? Und welche Rechte hätten die Menschen in Bezug auf die aus ihren Zellen hergestellten Hirnorganoide?

Die Autoren sind sich dieser Fragen sehr wohl bewusst. "Ein wichtiger Teil unserer Vision ist es, die künstliche Intelligenz auf ethische und sozial verantwortliche Weise zu entwickeln", so Hartung. "Aus diesem Grund haben wir uns von Anfang an mit Ethikern zusammengetan, um einen 'embedded ethics'-Ansatz zu etablieren. Alle ethischen Fragen werden kontinuierlich von Teams aus Wissenschaftlern, Ethikern und der Öffentlichkeit bewertet, während sich die Forschung weiterentwickelt."

Wie weit sind wir von der ersten organoiden Intelligenz entfernt?

Auch wenn die OI noch in den Kinderschuhen steckt, liefert eine kürzlich veröffentlichte Studie eines der Mitautoren des Artikels - Dr. Brett Kagan von den Cortical Labs - den Beweis für das Konzept. Sein Team zeigte, dass eine normale, flache Gehirnzellkultur lernen kann, das Videospiel Pong zu spielen.

"Ihr Team testet dies bereits mit Hirnorganoiden", fügte Hartung hinzu. "Und ich würde sagen, dass die Replikation dieses Experiments mit Organoiden bereits die grundlegende Definition von OI erfüllt. Von nun an geht es nur noch darum, die Gemeinschaft, die Werkzeuge und die Technologien aufzubauen, um das volle Potenzial der OI auszuschöpfen", schloss er.

Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.

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