Los científicos han entrenado una masa de sustancia viscosa inanimada para jugar al videojuego Pong.
como Fue mencionado en la revista New Scientist. Se describe en Trabajo de investigación En un estudio realizado por científicos de la Universidad de Reading, los investigadores tomaron un trozo de hidrogel y lo atravesaron con corriente eléctrica mientras lo conectaban a una computadora que podía jugar Pong. Después de algunas pruebas, el gel mejoró un 10% jugando al Pong.
El objetivo de todo esto es aprender más sobre cómo funcionan las redes neuronales biológicas (BNN). Las redes neuronales biológicas son un modelo aproximado de conciencia biológica y la base para construir las redes neuronales artificiales (RNA) en las que se basan sistemas como ChatGPT y Grok.
El artículo de investigación señala que las redes neuronales artificiales están limitadas por su hardware. «Como aproximaciones de las redes neuronales artificiales, las redes neuronales artificiales son incapaces de realizar el aprendizaje que se encuentra en su inspiración biológica», dijo. «El comportamiento de aprendizaje en los sistemas biológicos depende de la capacidad del sistema para recordar los resultados y las consecuencias de iteraciones anteriores dentro de una tarea. «
Una solución a este problema podría ser construir una computadora con una estructura física similar a la de un organismo vivo.
En su experimento, los científicos utilizaron un gel de polímero iónico electroactivo. Básicamente es una sustancia pegajosa a base de agua llena de iones que la hacen reaccionar con la electricidad. Cuando la corriente pasa a través del material pegajoso, los iones se concentran alrededor de la señal y el material pegajoso se hincha y expande. La hinchazón hace que el material se distorsione y estos cambios imitan la forma en que las redes neuronales biológicas, como los cerebros humanos, forman recuerdos y comunicaciones.
Para realizar el experimento, los científicos tomaron EAP y lo “fusionaron”. [it] En el mundo del juego simulado de Pong a través de conjuntos de electrodos múltiples personalizados y retroalimentación entre los comandos motores y la estimulación. Colocaron la sustancia pegajosa en una bandeja y la cubrieron con electrodos. Un conjunto de electrodos empujó el material pegajoso con estimulación mientras el otro lado registraba cómo se movía.
Por supuesto, los cerebros humanos son infinitamente más complejos que una placa de Petri llena de sustancia eléctrica. De hecho, las redes neuronales biológicas constituyen un modelo de cognición humana, no una explicación completa de la misma. A pesar de esto, los científicos lograron que la sustancia pegajosa recordara cómo se juega al Pong.
«Para estimular las funciones de la memoria emergentes, el hidrogel debe poder influir en las acciones dentro del entorno», dijeron los científicos. «El cambio en el entorno como resultado de estas acciones debe reflejarse en el hidrogel, lo que lleva a cambios en las acciones y la memoria. Para construir este circuito cerrado y determinar el efecto memoria, es necesario tener una actividad adecuada.
La computadora jugó un juego de ping-pong y tradujo las señales en una corriente eléctrica que se introdujo en la sustancia viscosa. Luego, el material pegajoso reaccionó con los estímulos y envió los movimientos de la paleta del bong a la computadora.
El juego de Pong se simplificó: los científicos dividieron el campo de juego en nueve cuadrantes y se comunicaron entre sí la posición de la pelota dentro de él. La sustancia pegajosa puede mover su paleta hacia arriba y hacia abajo tres cuartos a lo largo del costado del espacio de juego. A medida que avanzaba el experimento, la sustancia viscosa mejoró un poco jugando al pong.
Este fue un experimento muy simple y estamos en los primeros días de hacer un pegote que juega al pong. ¿Cómo pueden mejorar los resultados? Es sencillo. Empiece por castigar la suciedad.
«El método utilizado en este estudio no utilizó ninguna forma de retroalimentación activa de recompensa/castigo como es el caso de muchos estudios neurológicos». [multi-electrode array] «Los sistemas electrónicos son capaces de lograr este objetivo», escriben los científicos. «Es posible que podamos lograr un mayor rendimiento agregando este tipo de sistema para lograr un propósito específico».
