एक समूह के शोधकर्ताओं ने मानव न्यूरॉन्स के एक संस्कृति को वीडियो गेम Doom खेलने के लिए प्रशिक्षित किया है। यह सिस्टम, जिसे DishBrain नाम दिया गया है, Python में प्रोग्राम की गई इंटरफेस का उपयोग करता है जो गेम की जानकारी को विद्युत उत्तेजनाओं में अनुवाद करता है। एक सप्ताह में, न्यूरॉन्स ने वर्चुअल मैप पर नेविगेट करना सीख लिया, जो Pong जैसी पिछली प्रदर्शनों की जटिलता को पार कर गया। यह प्रगति जैविक कंप्यूटरों को रोबोटिक नियंत्रण अनुप्रयोगों के करीब लाती है।
वह Python इंटरफेस जो पिक्सेल को न्यूरॉनल पल्सों में अनुवाद करता है 🧠
प्रयोग का तकनीकी केंद्र एक इंटरफेस है जो Doom की स्क्रीन को न्यूरॉन्स के लिए व्याख्यायित डेटा प्रवाह में बदल देता है। Python में एक एल्गोरिदम खिलाड़ी की स्थिति और दुश्मनों को विद्युत उत्तेजना के पैटर्न में बदल देता है। न्यूरॉन्स बदले में संकेतों के साथ प्रतिक्रिया देते हैं जो चरित्र को हिलाने के लिए डीकोड किए जाते हैं। यह फीडबैक लूप पुरस्कार-आधारित सीखने की अनुमति देता है, जहां स्क्रीन के केंद्र से विचलन को दंडित किया जाता है।
पहला "खिलाड़ी" जो शाब्दिक रूप से गेम से खिलता है 🎮
एक सेलुलर संस्कृति का Doom के एक स्तर को प्रबंधित करने का चित्रण विचित्र दृश्य प्रस्तुत करता है। हम कल्पना कर सकते हैं कि ये न्यूरॉन्स अंधेरे और बंद मैप्स पसंद करते हैं, पेट्री डिश के वातावरण की नकल करते हुए। पुरस्कार प्रणाली सरल है: यदि वे सही नहीं करते, तो उन्हें परेशान करने वाला झटका मिलता है। शायद अगला कदम उन्हें IDDQD टाइप करना सिखाना हो ताकि गॉड मोड को आमंत्रित करें, हालांकि वे शायद चिप में रहते हुए पहले से ही अमर महसूस करते हैं।