Cortical Labs запустила первый «биологический компьютер» на основе живых клеток мозга
Австралийская Cortical Labs представила в Барселоне систему CL1 или «синтетический биологический интеллект» (SBI). Это первый в мире «биологический компьютер», который объединяет клетки человеческого мозга с кремниевым оборудованием для формирования нейронных сетей.
Первый в мире «синтетический биологический интеллект» работает на основе человеческих клеток
Эта статья – логическое продолжения материала «Банка по Пелевину». Чуть больше года назад вышел материал о том, что ученые выращивали клетки мозга поверх кремниевых чипов. Такой симбиоз, словно сошедший со страниц «Transhumanism Inc» и «KGBT+», предлагал новое направление для развития искусственного интеллекта. И сегодня это детище вышло на рынок. Искусственный интеллект на выращенных клетках мозга, высаженных на чипы в биореакторах. Фотографии в статье.
Почему логика запрещает дальше жить: вызовы ИИ и новая реальность
«Человек – это канат, натянутый между животным и сверхчеловеком, – канат над пропастью. Опасно прохождение, опасно быть в пути, опасен взор, обращенный назад, опасны страх и остановка. В человеке важно то, что он мост, а не цель: в человекеможно любить только то, что он переход и гибель».(Ф. Ницше, «Так говорил Заратустра»). Предел человеческого разума Развитием движет непрерывная конкуренция. Соперничают идеологии, государства, бизнесы и люди. Побеждает тот, чьи решения лучше, т.е. кто лучше управляет своими активами.
Сравнение мозга с нейронной сетью
Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
