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合成生物智能会是下一个风口吗?Cortical Labs 开发的生物计算平台 CL1,成功让约 20万个人类活体神经元 在体外通过接口玩第一人称射击游戏《Doom》。 核心内容包括: CL1 是什么 一个神经计算系统。 内部培养约20万个人类神经元。 神经元生长在一个 多电极阵列(MEA)芯片 上。 系统可以实时对神经元进行电刺激,并读取神经元的电信号响应。 之前的成果:神经元玩 Pong 他们曾经让神经元学会玩 Pong。 Pong 结构简单,输入输出关系直接。 这一成果证明了神经元可以进行实时、目标导向的自适应学习。 但当时花了 18 个月才实现。 新挑战:让神经元玩 Doom Doom 是 3D 游戏,环境复杂,有敌人、探索、决策等因素。 远比 Pong 复杂。 难点在于如何把数字世界“翻译”为神经元能理解的电信号。 解决方案:Cortical Labs API 他们开发了一个 Python API。 通过 API 将游戏画面转化为电刺激模式。 例如:左侧出现敌人 → 刺激神经元培养皿左侧区域。 神经元放电模式 → 被解码为游戏控制指令(射击、移动等)。 实验结果 神经元确实能玩 Doom。 表现像一个刚接触电脑的新手玩家。 会移动、寻找敌人、开枪,但经常死亡。 显示出学习趋势。 需要更好的奖励机制和反馈系统。 关键突破 他们认为已经“解决了接口问题”。 现在可以实时与活体神经元交互。 接下来重点是改进学习机制、编码方式和奖励系统。 开放平台 API 和云平台对开发者开放。 鼓励研究者探索生物计算的可能性。 核心意义: 这展示了“生物计算(biocomputation)”的灵活性和潜力。 #脑机接口 #人工智能 #AI #人形机器人 #神经元打游戏
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