En un laboratorio, neuronas humanas cultivadas en un chip han superado un desafío sorprendente. Después de Pong, este bioordenador experimental ha comenzado a aprender a jugar Doom, un juego icónico de los años 90. Una experiencia fascinante que difumina aún más la frontera entre el cerebro biológico y la máquina informática.
Cómo neuronas humanas cultivadas en un chip logran aprender las reglas de un videojuego complejo
Primero, imagina una pequeña caja de laboratorio. Dentro, aproximadamente 200,000 neuronas humanas cultivadas en una solución nutritiva reposan sobre una matriz multielectrodo. Gracias a esta interfaz, el chip puede enviar impulsos eléctricos y escuchar las respuestas de las células. Así, establece un diálogo directo con una minúscula red neuronal viva.
A continuación, este sistema desarrollado por Cortical Labs y denominado CL1 forma lo que los investigadores llaman un bioordenador. Las neuronas reciben señales y reaccionan. Sus respuestas se traducen en comandos digitales. Progresivamente, con el entrenamiento, esta red biológica aprende a adaptar su comportamiento.
Por qué Doom ha sido durante treinta años el campo de prueba favorito para evaluar las capacidades de las máquinas
Desde su lanzamiento en 1993, Doom ha ocupado un lugar especial en la cultura informática. Este juego de disparos en primera persona se ha convertido en un desafío técnico famoso. Así, los ingenieros disfrutan demostrar que un dispositivo puede ejecutarlo, ya sea un tractor, una calculadora o incluso un objeto improbable.
Sin embargo, en esta nueva experiencia, el objetivo no era simplemente mostrar el juego. El verdadero desafío consistía en enseñar al sistema biológico a jugar realmente. Concretamente, debía moverse por un laberinto, identificar enemigos y luego realizar acciones como disparar.
No obstante, este desafío ha parecido durante mucho tiempo poco realista. Durante la primera demostración con Pong, se necesitaron casi 18 meses de entrenamiento. Sin embargo, en esta nueva configuración, las neuronas comenzaron a comprender la mecánica de Doom en menos de una semana. Por lo tanto, este avance parece particularmente notable.
Cómo los investigadores transforman el universo visual del juego en impulsos eléctricos legibles
Sin embargo, surge un problema importante de inmediato. Las neuronas cultivadas en un chip no tienen ojos ni un sistema visual capaz de interpretar una imagen. Por tanto, es imposible mostrarles directamente la pantalla del juego. Los investigadores tuvieron que traducir cada situación del juego en señales eléctricas.
Concretamente, la información sobre el laberinto, la presencia de un enemigo y la dirección del movimiento se convierte en patrones de impulsos. Luego, las reacciones eléctricas de las neuronas son interpretadas por el ordenador, que transforma estas respuestas en acciones en el juego, como girar, avanzar o disparar.
Lo que la experiencia CL1 revela sobre las promesas y desafíos de la inteligencia híbrida biológica
Por ahora, los primeros resultados son modestos. De hecho, los investigadores explican que las células todavía juegan como un principiante descubriendo un teclado por primera vez. Sin embargo, ya logran identificar enemigos y desencadenar ciertos ataques. Así, un aprendizaje biológico artificial parece estar en curso.
Además, un hecho sorprendente surge en esta demostración. El experimento utilizó cuatro veces menos neuronas que el realizado anteriormente con Pong. Esto sugiere que algunas redes biológicas podrían aprender más rápido que algoritmos clásicos que funcionan en procesadores de silicio.
Finalmente, para los científicos, el objetivo va mucho más allá de un simple videojuego. Esta tecnología podría abrir la puerta a nuevas formas de inteligencia híbrida, combinando biología e informática. Por lo tanto, este avance fascinante también plantea numerosas cuestiones éticas sobre el uso de neuronas humanas en máquinas.
