Des cellules cérébrales de souris et humaines dans une boîte de laboratoire apprennent à jouer au jeu vidéo Pong : Shots

Un plat de cellules cérébrales vivantes a appris à jouer au jeu d’arcade des années 1970 Pong.

Environ 800 000 cellules reliées à un ordinateur ont progressivement appris à détecter la position de la balle électronique du jeu et à contrôler une raquette virtuelle, une équipe rapports dans la revue Neurone.

Cette nouvelle réalisation fait partie d’un effort pour comprendre comment le cerveau apprend et comment rendre les ordinateurs plus intelligents.

“Nous avons fait d’énormes progrès avec l’informatique sur silicium, mais ils sont toujours rigides et inflexibles”, déclare Brett Kagan, auteur de l’étude et directeur scientifique de Cortical Labs à Melbourne, Australie. “C’est quelque chose que nous ne voyons pas avec la biologie.”

Par exemple, les ordinateurs et les gens peuvent apprendre à faire une tasse de thé, dit Kagan. Mais les gens sont capables de généraliser ce qu’ils ont appris d’une manière qu’un ordinateur ne peut pas.

“Vous n’êtes peut-être jamais allé chez quelqu’un d’autre, mais avec un peu de fouille et de recherche, vous pouvez probablement faire une bonne tasse de thé tant que j’ai les ingrédients”, dit-il. Mais même un ordinateur très puissant aurait du mal à effectuer cette tâche dans un environnement inconnu.

Cortical Labs a donc essayé de comprendre comment les cellules cérébrales vivantes acquièrent ce type d’intelligence. Et Kagan dit que l’expérience Pong était un moyen pour l’entreprise de répondre à une question clé sur la façon dont un réseau de cellules cérébrales apprend à changer son comportement :

“Si nous permettons à ces cellules de connaître le résultat de leurs actions, seront-elles réellement capables de changer d’une manière orientée vers un objectif”, déclare Kagan.

Pour le savoir, les scientifiques ont utilisé un système qu’ils ont développé appelé DishBrain.

Cette image au microscope électronique à balayage montre une culture neuronale se développant sur un réseau multi-électrodes à haute densité. Ce système a permis aux chercheurs d’entraîner des neurones à jouer au jeu vidéo Pong.

Laboratoires corticaux

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Laboratoires corticaux

Cette image au microscope électronique à balayage montre une culture neuronale se développant sur un réseau multi-électrodes à haute densité. Ce système a permis aux chercheurs d’entraîner des neurones à jouer au jeu vidéo Pong.

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Une couche de neurones vivants est cultivée sur une puce de silicium spéciale au fond d’un plat de la taille d’un pouce rempli de nutriments. La puce, qui est reliée à un ordinateur, peut à la fois détecter les signaux électriques produits par les neurones, et leur délivrer des signaux électriques.

Pour tester la capacité d’apprentissage des cellules, l’ordinateur a généré un jeu de Pong, une version bidimensionnelle du tennis de table qui a acquis un culte en tant que l’un des premiers et des plus basiques jeux vidéo.

Pong est joué sur un écran vidéo. Un rectangle noir définit la table et un curseur blanc représente la palette de chaque joueur, qui peut être déplacée vers le haut ou vers le bas pour intercepter une balle blanche.

Dans la version simplifiée utilisée dans l’expérience, il y avait une seule pagaie sur le côté gauche de la table virtuelle, et la balle sautait des autres côtés jusqu’à ce qu’elle échappe à la pagaie.

Pour permettre aux cellules cérébrales de jouer au jeu, l’ordinateur leur a envoyé des signaux indiquant où se trouvait la balle rebondissante. En même temps, il a commencé à surveiller les informations provenant des cellules sous forme d’impulsions électriques.

“Nous avons pris ces informations et nous leur avons permis d’influencer ce jeu de Pong auquel ils jouaient”, a déclaré Kagan. “Pour qu’ils puissent déplacer la pagaie.”

Au début, les cellules ne comprenaient pas les signaux provenant de l’ordinateur, ou ne savaient pas quels signaux envoyer dans l’autre sens. Ils n’avaient également aucune raison de jouer le jeu.

Les scientifiques ont donc essayé de motiver les cellules à l’aide d’une stimulation électrique : une poussée d’activité électrique bien organisée s’ils réussissaient. Quand ils se trompaient, le résultat était un flux chaotique de bruit blanc.

“S’ils frappaient la balle, nous leur donnions quelque chose de prévisible”, déclare Kagan. “Quand ils l’ont raté, ils ont obtenu quelque chose qui était totalement imprévisible.”

La stratégie reposait sur la Principe de l’énergie libre, qui stipule que les cellules cérébrales veulent pouvoir prédire ce qui se passe dans leur environnement. Ils choisiraient donc une stimulation prévisible plutôt qu’une stimulation imprévisible.

L’approche a fonctionné. Les cellules ont commencé à apprendre à générer des modèles d’activité électrique qui déplaceraient la palette devant la balle, et progressivement les rallyes se sont allongés.

Les cellules cérébrales n’ont jamais été aussi bonnes à Pong. Mais fait intéressant, les cellules cérébrales humaines semblaient atteindre un niveau de jeu légèrement supérieur à celui des cellules cérébrales de souris, explique Kagan.

Et le niveau de jeu était remarquable, étant donné que chaque réseau contenait moins de cellules que le cerveau d’un cafard, dit Kagan.

“Si vous pouviez voir un cafard jouer à un jeu de Pong et qu’il était capable de frapper la balle deux fois plus souvent qu’il ne la manquait, vous seriez assez impressionné par ce cafard”, dit-il.

Les résultats laissent entrevoir un avenir dans lequel la biologie aide les ordinateurs à devenir plus intelligents en changeant leur façon d’apprendre, dit Kagan.

Mais cet avenir est probablement encore loin, dit Steve M. Potterprofesseur agrégé adjoint à Georgia Tech.

“L’idée d’un ordinateur doté de composants vivants est excitante et commence à devenir une réalité”, dit-il. “Cependant, les types d’apprentissage que ces choses peuvent accomplir sont assez rudimentaires en ce moment.”

Même ainsi, Potter dit que le système qui a permis aux cellules d’apprendre Pong pourrait être un excellent outil pour faire de la recherche.

“C’est une sorte de modèle animal semi-vivant que l’on peut utiliser pour étudier toutes sortes de mécanismes dans le système nerveux, pas seulement pour apprendre”, dit-il.