Hipotéticamente, ¿sería posible cultivar tejido cerebral usando células madre y luego usarlo como un procesador distribuido para tareas de aprendizaje complejas?

bueno, por un lado, tendría que obtenerlo de alguna manera por una junta de revisión interna de su institución, lo que sería muy difícil. Sin embargo, si pudo obtener la aprobación de dicha investigación, o si trabajó en una entidad privada con restricciones más laxas, es posible hacer pequeñas redes neuronales como prueba de concepto. Como se mencionó, esto se ha hecho en el pasado.

Aunque en algún momento probablemente te encuentres con dilemas morales y éticos, estamos lejos de eso en la actualidad.

Los problemas no resueltos necesarios para ver este tipo de enfoque a través de un producto funcional son múltiples, sin embargo, solo por nombrar algunos: sería muy difícil simular la arquitectura inherente al desarrollo del SNC sin aprender mucho más sobre biología del desarrollo y presentamos sabemos. Además, la implementación de cualquier arquitectura plantearía desafíos y menos solo sería bidimensional. Si adquirimos las herramientas para construir, todavía no está claro cuál sería el enfoque más prometedor para construir circuitos neuronales. Por ejemplo, todavía no entendemos la gran mayoría de los circuitos neuronales en los insectos.

otro problema es interactuar con su software una vez que lo haya creado. Gran parte de nuestro sistema nervioso central se dedica a entradas y salidas sensoriales. La mayoría de estos son muy antiguos, como lo demuestra su presencia en la mayor parte del reino animal. Lo señalo solo para decir que estas entradas y salidas se han beneficiado de miles de millones de años de diseño evolutivo. En contraste, la inteligencia de nivel superior es una construcción algo nueva en el árbol evolutivo. puede resultar que diseñar formas eficientes de interactuar con las neuronas es más desafiante que diseñar marcos cognitivos de alto nivel.

Todavía tenemos que mencionar el hecho de que no entendemos completamente cómo funcionan las neuronas. Actualmente no tenemos la capacidad de simular fielmente una sola celda de cualquier tipo. Dicho esto, tampoco está claro cuánta fidelidad se requiere para capturar la funcionalidad completa de una neurona. Para dar un paso más allá, no está claro si las neuronas diseñadas a partir de células madre tendrían una funcionalidad completa. Por ejemplo, hay docenas de otros tipos de células que desempeñan funciones de apoyo en su SNC, sin mencionar la interacción con su eje hormonal y su sistema inmunológico.

en un futuro cercano, espero ver hardware bio inspirado, pero no aguanto la respiración por completo en el software, por así decirlo. desentrañar el misterio de los procesos biológicos que nos hacen funcionar puede ser un problema más difícil que la creación de inteligencia general artificial. Muchos problemas en ambos dominios son de suficiente complejidad computacional para mantenernos adivinando durante bastante tiempo.

La inferencia de red de, por ejemplo, un gráfico dirigido destinado a mapear la función reguladora a nivel del genoma, transcriptoma o proteoma es NP completa, incluso para instancias de muy bajo grado.

Ciertamente puedes usar celdas para hacer cosas. Aquí hay una raya robot controlada por células de cerebro de rata (lo siento, no cerebro, corazón): este robot de manta raya está alimentado por células de rata reales y vivas

¿Habría beneficios sobre el uso de la electrónica? A la larga, probablemente sí, será más barato cultivar células vivas en tanques que fabricar chips en instalaciones limpias de fabricación de silicona. Las células vivas saben cómo reproducirse de una manera que los chips no.

¿”Dejará que los programadores de ANN eluden la idea de los algoritmos generales de aprendizaje base”? Mi corazonada no lo es. Las neuronas no son el ingrediente mágico. La cognición tiene que ver con la estructura a gran escala. Por lo tanto, el desarrollo y el aprendizaje siguen siendo muy importantes para hacer cualquier tipo de sistema “inteligente”. Aún tendrá que andamiar la arquitectura correcta y alimentarlos con los datos de entrenamiento correctos.

Las hembras de todas las especies de mamíferos hacen esto de manera muy eficiente durante el embarazo. Sería mucho más fácil extraer tejido cerebral del feto de su elección (no humana, aprobada por el IRB) en cualquier etapa del desarrollo neuronal que desee estudiar.

Cerebro en un plato como una computadora …

Esto se hizo hace algún tiempo

https://www.sciencedaily.com/rel

El problema con las celdas es que la capacitación lleva bastante tiempo y el costo relativo de una versión digital sería mucho menor. Pero si logras encontrar un buen mapeo para poder integrar un comportamiento más complejo, esto podría tener sentido. Algo así como las ratas biónicas gigantes podrían ser enviadas a Marte para preparar cosas, podrían operar con independencia de acuerdo con su entrenamiento.

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