연구자 그룹이 인간 뉴런 배양을 훈련시켜 비디오 게임 Doom을 플레이하도록 했습니다. DishBrain으로 명명된 이 시스템은 Python으로 프로그래밍된 인터페이스를 사용해 게임 정보를 전기 자극으로 변환합니다. 일주일 만에 뉴런들은 가상 맵을 탐색하는 법을 배우며, Pong과 같은 이전 시연의 복잡성을 넘어섰습니다. 이 발전은 생물학적 컴퓨터를 로봇 제어 응용에 더 가까이 가져다줍니다.
픽셀을 뉴런 펄스로 변환하는 Python 인터페이스 🧠
실험의 기술적 핵심은 Doom 화면을 뉴런이 해석할 수 있는 데이터 흐름으로 변환하는 인터페이스입니다. Python 알고리즘은 플레이어와 적의 위치를 전기 자극 패턴으로 변환합니다. 뉴런들은 이에 응답하여 신호를 보내고, 이는 캐릭터를 움직이는 데 사용되도록 디코딩됩니다. 이 피드백 루프는 화면 중앙에서 벗어나면 패널티를 부여하는 보상 기반 학습을 가능하게 합니다.
게임에서 문자 그대로 "먹고사는" 첫 번째 "플레이어" 🎮
세포 배양이 Doom 레벨을 관리하는 이미지는 흥미로운 장면을 연상시킵니다. 이 뉴런들이 페트리 접시 환경을 재현하는 어둡고 밀폐된 맵을 선호할 수 있다고 상상할 수 있습니다. 보상 시스템은 기본적입니다: 맞추지 못하면 짜증나는 윙윙거림을 받습니다. 다음 단계는 IDDQD를 입력해 신 모드를 불러오는 법을 가르치는 것일 수 있지만, 이미 칩에서 불멸의 삶을 살고 있을 테니 말입니다.