AI開発の最近の急激な発展は、大規模言語モデル（LLM）、敵対的生成ネットワーク（GAN）といった、話題の頭字語で知られる、コンピューティングの異端児だと考えているなら、考え直した方がいい。ペトリ皿の中で浮かんでいる人間の脳細胞が電子機器やAIエージェントとインターフェースできるほど異端児的なことはないだろう。しかし、モナッシュ大学とCortical Labsと提携したオーストラリアのチームが昨年発表したDishBrainというコンセプトは、まさにそれを実現した。
どうやら、チームの研究のコンセプトと将来性は軍の共感を呼んだようで、研究の場としての魅力は金銭的な価値さえも生んでいる。これはオーストラリアのONI（国家情報局）の厚意による軍事投資40万7000ドルによるものだ。
彼らが脳を「訓練」する方法はまさに独創的でした。ボールの動きが電極を通して細胞に伝達され、DishBrainの細胞への電気刺激がボールの位置に応じてマッピングされた様々な領域に作用しました。そして、DishBrainにパドルの制御と左右への動きを与えました。
もしこれが、特定の行動を起こさせるために誰かに電気警棒を突きつけるイメージを思い起こさせるなら、まあ、それは全くの間違いではない。
ターナー脳・精神衛生研究所のアディール・ラジ准教授は、彼らの研究は「人工知能と合成生物学の分野を融合し、プログラム可能な生物学的コンピューティング・プラットフォームを創り出す」ものだと述べた。究極の並列プロセッサ（生物学的脳、いわゆるウェットウェア）をコンピューティングデバイスとして実現するというこの展望こそが、この研究の核心である。ラジ准教授によると、このようなバイオプロセッサは、最終的には従来のシリコンチップの限界を超える可能性さえあるという。
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DishBrainプロジェクトの目標が、現在のAI開発競争と一見一致する点が興味深い。MicrosoftやOpenAIといったAI企業が再帰学習（本質的にはAIエージェントが自己学習できる）という夢を追い求めているのと同様に、DishBrainの自己学習能力は、まさにシリコンや量子コンピューティングを基盤とする企業（Microsoftの場合）が追い求めている目標である。その学習が生体力学や物理学に基づく生存本能に基づくのか、それとも純粋な知覚に基づくのかは重要な問題だが、最終的な結果、つまりシステムが自己学習できるようになるという点は変わらない。
この能力は特に AI に大きな影響を与える可能性があります。現在のシリコンベースのアプローチではなく、ウェットウェアに基づく処理システムは、AI の進化に対する最大の障害の 1 つである、トレーニングを記憶する能力、つまり、一般的に AI が学習基盤の上に構築するのを妨げる「壊滅的な忘却」を回避できる可能性があるからです。
ラジ氏によると、チームは「この助成金を、生物学的ニューラルネットワークの学習能力を再現する、より優れたAIマシンの開発に活用する予定です」とのことだ。AIがもたらす実存的リスクを第一線の研究者たちが懸念しているにもかかわらず、トムズ・ハードウェアのニュース記事というよりは、SF小説の文脈で語られるような研究が進められている。 2001年の映画『ダウン』と、ウェットウェアで駆動する知覚を持つ殺人エレベーターが思い浮かぶ。
この記事で紹介した技術が、人間の操縦者を殺害することを選択するドローン システムなど、さらに軍事志向のものにも採用されたら何が起こるかを考えると、少々ストレスを感じます。
幸いなことに、その時が来たら、私たちの未来だけがそれに対処しなければならないでしょう。
Francisco Pires 氏は、Tom's Hardware のフリーランス ニュース ライターであり、量子コンピューティングに関心を持っています。
