Une nouvelle recherche a découvert que l'intelligence artificielle a appris à imiter le cerveau humain : mais s'il y a une chose qu'elle ne sait toujours pas faire mieux que nous, c'est jouer au Pong.
Il semble que la compétence dans ce jeu soit suffisamment forte pour être ancrée dans nos cellules cérébrales. Littéralement! Jetez un œil si vous ne le croyez pas.
Des cellules cérébrales jouant au pong ?
A part les singes de Neuralink: les scientifiques de la startup biotech Laboratoires corticaux ils ont créé des "petits cerveaux" avec des cellules cérébrales humaines vivantes. Et ils apprennent à ces cerveaux à jouer une version de Pong pour un joueur. Comme, comment? En utilisant des électrodes qui envoient des signaux aux cellules, avec lesquelles elles leur indiquent où se trouve la balle. Le mini-cerveau utilise ses neurones pour déplacer la raquette.
D'accord, si vous ne vous êtes pas encore enfui dans une panique constante. Brett Kagan, directeur scientifique de Laboratoires corticaux qui a également dirigé le projet, affirme que les cellules cérébrales "formées" in vitro ont appris à jouer plus vite que certaines intelligences artificielles. Ils ne peuvent pas encore battre un humain entier, c'est vrai, mais ils s'en sortent très bien. Réfléchissez quand ils en apprendront assez : ce sera humiliant de perdre à cause d'une soucoupe en plastique contenant des cellules.
Cependant, il n'a fallu que cinq minutes aux cellules cérébrales pour acquérir cette capacité. "C'est vraiment une chose incroyable", dit Kagan.
Je peux à peine le croire.
"Nous pensons que c'est bien appelez-les cerveaux cyborg "
Brett Kagan, Laboratoires corticaux
"Lorsque les cellules cérébrales sont dans le jeu, elles pensent qu'elles sont la raquette", explique Kagan. Quelqu'un a déjà observé que cela rend toute théorie de simulation beaucoup moins bizarre. Qui ou quoi pensons-nous être ? Et que sommes-nous vraiment ?
Cependant, cette découverte a des implications très profondes. Selon ce laboratoire, cela favorisera le développement de puces de "calcul biologique" dans lesquelles les cellules cérébrales et les neurones pourront combler les lacunes de l'apprentissage automatique et vice versa.
