layout: post title: “Australienskt biotech-företag kopplar levande hjärnceller till AI – nu skriver de ord” summary: “Cortical Labs har gjort det igen. Företaget som lärde 800 000 mänskliga neuroner spela Pong har nu kopplat sin DishBrain till en Large Language Model.” authors: - “Robohorizon Robot King” date: 2025-07-02 image: /uploads/2025/cortical-labs-dishbrain.jpg categories: [“artificial-intelligence”, “biotech”, “deepdive”] tags: [“AI”, “biological computing”, “wetware”, “Cortical Labs”, “DishBrain”, “brain-computer interface”] platform: ""
id: “cortical-labs-dishbrain-llm” icon: “🤖”
linked_components:
- “translation-key”
Nu när AI-hypen äntligen började kännas lite… förutsägbar, så kommer ett australiensiskt biotech-företag och ritar om hela kartan. Istället för att köpa fler GPU:er har Cortical Labs kopplat in en AI i en levande, biologisk hjärna. Ja, du läste rätt. Cortical Labs, samma firma som tidigare lärde en rätt油腻 av cirka 800 000 mänskliga neuroner spela det klassiska spelet Pong, har nu gått vidare till större och bättre saker. Efter att framgångsrikt tränat en ny omgång på 200 000 neuroner att navigera de demonförfyllda korridorerna i DOOM, har de nu kopplat in sin “DishBrain” i en Large Language Model (LLM).
Det stämmer. Riktiga, levande mänskliga hjärnceller som skickar elektriska impulser på en kiselchip, och som nu väljer vilka ord AI:n faktiskt säger. Det här är inte bara ytterligare ett steg i maskininlärningens eviga marsch framåt; det är ett bisarrt, fascinerande och lite obehagligt kliv in i “wetware”-världen och biologisk datorteknik. Och ärligt talat får det din genomsnittliga chatbot att framstå ungefär så avancerad som en fickräknare från 90-talet.
Från Pixel Paddles till Helvetets Landskap
För att förstå hur vi hamnade i en värld där hjärnceller medförfattar texter måste vi blicka tillbaka på Cortical Labs’ största triumfer. 2022 gjorde Melbourne-baserade teamet rubriker med sitt “DishBrain”-experiment. De odlade neuroner på en microelektrodarray som kunde både stimulera cellerna och läsa av deras aktivitet. Genom att skicka elektriska signaler som indikerade bollens position i Pong lärde sig neuronerna att skjuta på ett sätt som styrde paddeln – målstyrd inlärning på bara fem minuter. Det var ett häpnadsväckande bevis på konceptet för syntetisk biologisk intelligens.
Men Pong är barnlek. Teknologivärlden har ett gammalt mantra för att bedöma ny hårdvara: “Kan det köra DOOM?” Så, naturligtvis, det är exakt vad Cortical Labs gjorde härnäst. Språnget från den enkla 2D-världen i Pong till 3D-miljön i DOOM är enormt, och kräver spatial navigering, hotdetektering och beslutsfattande. Ändå lärde sig neuronerna. Spelets videofeed översattes till mönster av elektrisk stimulering, och neuronernas svar avkodades till spelinstruktioner som att röra sig och skjuta. Även om prestationen mer liknade en fumlig nybörjare än en erfaren proffs, bevisade det att systemet kunde hantera betydligt mer komplexa, dynamiska uppdrag.
Att Ge en LLM ett Biologiskt Spöke i Maskineriet
Efter att ha erövrat klassiska videospel var det naturligtvis nästa logiska steg att ge neuronerna en röst. Det senaste experimentet, presenterat av personer som tech-evangelisten Robert Scoble, avslöjar att hjärncellerna kopplats till en LLM. Istället för att styra en paddel eller en rymdsoldat, används nu de elektriska impulserna från neuronerna för att välja varje token – det vill säga en bokstav eller ett ord – som AI:n genererar.
En förhandsvisningsvideo visar processen i aktion: ett rutnät visar de kanaler som stimuleras och motsvarande återkoppling från neuronerna när de kollektivt “bestämmer” nästa textbit. Det är en rå, ofiltrerad titt på biologiskt material som utför en kognitiv uppgift som hittills uteslutande har tillhört komplexa algoritmer som körs på energisnåla kiselchips.
“Vi har visat att vi kan interagera med levande biologiska neuroner på ett sätt som får dem att modifiera sin aktivitet, vilket leder till något som liknar intelligens,” sa Dr. Brett Kagan, Chief Scientific Officer på Cortical Labs, om sitt tidigare arbete.
Den här nya utvecklingen tar den interaktionen till en helt ny nivå. Det är en sak att reagera på en studsa boll; det är något helt annat att delta i själva konstruktionen av språk.
Varför Bry Sig om Hjärnor?
Nu kanske du undrar: varför besvära sig med att hålla 200 000 neuroner vid liv i en skål när ett high-end GPU:er kan köra en LLM utan problem? Svaret ligger i effektivitet och de fundamentala begränsningarna hos kisel. Den mänskliga hjärnan utför häpnadsväckande beräkningar på cirka 20 watt – motsvarande en svag glödlampa. En superdator som försöker simulera samma aktivitet kan kräva miljontals gånger mer energi.
Cortical Labs och andra i branschen satsar på att denna otroliga energieffektivitet kan utnyttjas. Biologiska system excellerar vid parallell processning och adaptiv inlärning på sätt som traditionella datorer – som är deterministiska och binära – kämpar för att replikera. Genom att sammanfoga levande neuroner med kisel skapar de en hybrid datorarkitektur som en dag kan driva system som lär sig snabbare och förbrukar en bråkdel av energin.
Det handlar inte bara om att bygga en bättre chatbot. Teamet på Cortical Labs, lett av VD:n Dr. Hon Weng Chong, ser en framtid där denna teknologi revolutionerar robotik, personaliserad medicin och läkemedelsupptäckt. Tänk dig en robot som inte bara exekverar förprogrammerade kommandon utan lär sig och anpassar sig till en ny miljö med den flytande intelligensen hos ett biologiskt system. Eller överväg att använda en patients egna neuroner på ett chip för att testa effektiviteten av olika läkemedel för neurologiska tillstånd som epilepsi.
