İnsan Nöronlarından Canlı Bilgisayar Üretildi!

ChatGPT gibi gelişmiş yapay zekâ sistemleri bile tüm diğer sistemlerle benzer şekilde 1950'lerden beri bilişimin temel taşı olan silikon bazlı donanımları kullanır. Peki ya biyolojik maddelerden bilgisayarlar yapabilseydik?

Sektör ve akademiden bazı araştırmacılar, yapay zekâ teknolojilerinin gittikçe büyüyen depolama ve enerji ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak gelişmekte olan biyobilgisayar alanında çalışıyorlar. Bu yaklaşım sentetik biyolojiden yararlanarak örneğin laboratuvarda büyütülen ve organoid adı verilen hücre yığınlarını kullanarak bilgisayar mimarileri tasarlamakla ilgileniyor.

Biyobilgisayarların öncüleri arasında, bu yıl insan beyni organoidlerini kullanan bir bilgisayar platformu üreten İsviçre şirketi FinalSpark da yer alıyor. Bilim insanları "Neuroplatform" adı verilen bu platformu ayda 500 Dolar karşılığında internet üzerinden kiralayabiliyorlar. rketin kurucularından Fred Jordan şunları söylüyor:

Bildiğim kadarıyla Dünya'da bu işi yapan ilk şirket biziz. Amacımız, son teknoloji ürünü üretken yapay zekâların şimdikinden 100.000 kat daha az enerjiyle eğitilebilmesini sağlamak.

Neuroplatform, her biri dört beyin organoidi kullanan bir grup işlemciyle çalışıyor. Yarım milimetre boyundaki her organoid, nöronların aktivitesini taklit eden 8 elektrotla diğer nöronlara bağlanıyor. Bu elektrolar aynı zamanda nöronların geleneksel bilgisayar ağlarına bağlanmasını da sağlıyor.

Nöronlar özellikle "iyi hissetmeyi" sağlayan dopamin nörotransmiterine maruz bırakılıyor ve böylece insan beyninin doğal ödül mekanizmasını taklit ediyor. Dopamin ödüllendirmesi ve elektrikle uyarılma sayesinde organoidlerin nöronları eğitiliyor ve gerçek bir insan beyniyle benzer şekilde yeni bağlantılar kurarak öğrenme sürecini taklit etmeleri sağlanıyor. Bu teknik geliştirilirse organoidler silikon temelli yapay zekâları simüle edecek şekilde eğitilebilir ve bugün kullandığımız işlemciler ve ekran kartlarının işlevlerini yerine getirebilir.

Şimdilik, organoidler araştırmacıların takip edebilmesi için 7/24 canlı yayında tutuluyor. Jordan buradaki zorluğun nöronların istenen görevi yapmasını nasıl sağlayacaklarını bulmak olduğunu söylüyor.

Bugüne kadar 34 farklı üniversiteden araştırmacılar bu platformu kullanmak istemiş ve şirket, aralarında University of Michigan ve Free University of Berlin'in de bulunduğu 9 ekibe erişim sağlamış. Bu ekiplerin her biri, biyobilgisayarların farklı yönleri üzerine çalışıyor. Örneğin University of Michigan'daki araştırmacılar organoid aktivitesini değiştirmek için gerekli olan elektriksel ve kimyasal sinyalleri araştırarak organoidlere özgü bir bilgisayar dilinin yapı taşlarını oluşturmaya çalışıyor. Almanya'daki Lancaster University Leipzig'ten araştırmacılar ise organoidleri yapay zekâ öğrenmesinde kullanılan farklı modellerde kullanmayı deniyor.

Organoidlerin bilgi işleme yeteneğinin silikonla ne kadar yarışabileceği hâlâ tartışılıyor. İlk olarak bu yeni tekniği kullanan standart bir üretim sistemi yok. Dahası, yaşayan beyinler doğal olarak ölüyorlar da: FinalSpark'ın organoidleri ortalama olarak sadece 100 gün yaşayabiliyor. Elbette bu süre çalışmanın başlangıcındaki birkaç saatlik ömre göre çok daha iyi, dahası Jordan organoid üretme işini yoluna koyduklarını ve şirkette şu anda 2.000 ila 3.000 organoid bulunduğunu söylüyor.

Tabii ki FinalSpark silikon temelli bilişime organik alternatifler arayan tek şirket olmadığı gibi alternatif üretmenin tek yolu da beyin organoidleri kullanmak da değil. İspanya Ulusal Biyoteknoloji Merkezi'nde araştırmacı olan Ángel Goñi-Moreno, şöyle söylüyor:

Biyobilgisayar üretmenin onlarca farklı yolu var.

Goñi-Moreno, hücresel bilgi işlem üzerine çalışıyor, yani klasik bilgisayar bilimlerinden bildiğimiz depolama, mantıksal kapılar ve diğer karar verme temelleri gibi yapı ve işlevleri taklit edebilen sistemler kurmak üzere canlı hücreler kullanıyor. Ekip, biyobilgisayarların silikon eşdeğerlerinden daha iyi performans gösterdiği, "hücresel üstünlük" adı verilen bir dinamiğin örneklerini arıyor. Goñi-Moreno, biyobilgisayarların çevresel koşullara tepki verebilmeleri göz önünde bulundurulunca biyoıslahta veya zarar görmüş ekosistemlerin düzeltilmesinde kullanılabileceğini düşünüyor:

Bu alan, geleneksel bilgisayarların neredeyse hiçbir şey yapamadığı bir alan. Sonuçta bir bilgisayarı göle atıp ortamın ne durumda olduğunu anlamasını bekleyemezsiniz.

Buna karşın böyle bir ortamda bakteriyel bir bilgisayar, hücreler kimyasal ve diğer türden sinyallere tepki verdiğinden ortam koşullarını incelikli bir şekilde ölçebilir.

Goñi-Moreno bakterilere odaklanırken Batı İngiltere Üniversitesi'nden International Journal of Unconventional Computing'in kurucusu ve baş editörü olan Andrew Adamatzky de mantarların bilgi işlem potansiyellerini araştırıyor. Adamatzky, miselyumların nöronlara benzer şekilde elektriksel potansiyel gösterdiğini belirtiyor ve bu özellikten yararlanarak beyin benzeri, "öğrenme, rezervuar bilgi işlem, örüntü tanıma gibi işlevleri gerçekleştirebilecek" mantar temelli bir sistem oluşturmayı umuyor. Ekip şimdiden mantar ağlarını bilgisayarlara hesaplamalarda yardımcı olmak üzere eğitti. Adamatzky, bu konuda şöyle söylüyor:

Mantarlarda bilgi işlem, beyin organoidi temelli bilgi işleme göre birkaç avantaja sahip. Bunların bazıları etik kolaylık, kültür yetiştirmenin basit olması, çevresel dayanıklılık, maliyet etkinliği ve mevcut teknolojilere entegrasyon.

Jordan, tıbbi amaçlar dışında kültürde büyütülmüş insan nöronları kullanmanın bazı etik sorunları olabileceğinin farkında. Güncel bir biyoetik tartışması, her ne kadar daha önce laboratuvarda başarılamamış olsa da mini beyinlerin bilinç kazanıp kazanamayacağına odaklanıyor. Jordan bu etik soruları cevaplamada ekibe yardımcı olabilecek kültürel arka plana sahip araştırmacı ve felsefeciler aradıklarını söylüyor.

Adamatzky ise mantarları kullanmaktan yana olsa da beyin organoidlerinin karmaşık ve nöronsu yapıları sayesinde gelişmiş işlevler sunabileceğini kabul ediyor. Öte yandan Jordan da FinalSpike'ın biyobilgisayarlarda nöron kullanma seçimine güveniyor ve her türlü hücre içinden insan nöronlarının öğrenme görevlerinde en iyisi olduğunu belirtiyor.