組織培養知能 - 百科事典

オルガノイド知能（OI）は、コンピュータサイエンスと生物学の分野で新たに興味を集める研究領域で、ヒトの脳細胞（または脳オルガノイド）の3D培養と脳-機械インターフェース技術を用いて、生物学的なウェットウェア計算を開発・研究するものです。このような技術はOIと呼ばれることがあります。

オルガノイド知能コンピュータシステムは、バイオハイブリッドシステムの一例となります。

有機的な計算との違い
従来の非有機的なシリコンベースのアプローチとは対照的に、OIは研究室で育成された脳オルガノイドを「生物的なハードウェア」として使用することを目指しています。科学者たちは、このようなオルガノイドが通常のシリコンベースの計算とAIよりも速く、効率的で強力な計算能力を提供し、エネルギー消費がわずかであることを期待しています。しかし、これらの構造はまだ通常の人間の脳のように考えることができず、強力な計算能力もまだ持っていません。しかし、OIの研究は、脳の発達、学習、記憶の理解を改善する可能性があり、アルツハイマー病などの神経疾患の治療法を見つける可能性があります。

ジョンズ・ホプキンス大学のトーマス・ハートン教授は、「シリコンベースのコンピュータは確かに数値処理において優れているが、脳は学習において優れている」と主張しています。さらに、AIよりも優れた学習と記憶保持能力、エネルギー効率が高く、将来、単一のコンピュータチップにトランジスタを追加することができなくなる可能性がある一方で、脳は異なる方式で接続されており、より多くの記憶と計算能力を持っているため、OIは現在のコンピュータよりもより多くのパワーを利用できる可能性があると述べています。

一部の研究者は、人間の脳が単純な情報の処理において機械よりも遅いと主張するものの、脳は複雑な情報の処理においてはるかに優れていると述べています。脳はより少ないデータを扱い、より不確実なデータを処理し、並行処理と並列処理を行い、非常に多様であり、不完整なデータセットを使用し、決定において非有機的な機械を凌駕するとされています。

OIのトレーニングは、AIのための機械学習（ML）とは対照的に、生物学的学習（BL）のプロセスを伴います。BLはMLよりもエネルギー効率が高いとされています。

OIにおける生物情報学
OIは複雑な生物学的データを生成するため、高度な処理と分析方法が必要です。生物情報学は、生のデータを解読し、パターンや洞察を発見するツールと技術を提供します。現在、脳オルガノイドと相互作用するためのPythonインターフェースが利用可能です。

意図される機能
脳を模倣した計算ハードウェアは、脳の構造と動作原理を模倣し、人工知能技術の現在の限界を克服するために使用されることができます。しかし、脳を模倣したシリコンチップは、多くの例がデジタル電子原理に基づいているため、脳機能を完全に模倣する能力に限界があります。ある研究では、脳オルガノイドから情報を送受信する高密度多電極配列を使用してOI計算（彼らがBrainowareと呼ぶ）を行いました。空間時間的な電気刺激、非線形動的、減衰記憶性、およびトレーニングデータからの非監督学習（オルガノイド機能的接続を変形することで）を適用することで、スピーチ認識や非線形方程式予測の蓄積計算フレームワーク内でのこの技術の可能性を示しました。

道徳的な懸念
研究者たちは、OIと生物学的計算を用いて伝統的なシリコンベースの計算を補完しようと希望していますが、このアプローチの倫理的な問題についても疑問があります。このような倫理的な問題の例としては、OIがオルガノイドとして意識や感情を獲得すること、および幹細胞供与者（オルガノイドを育成するため）とそれぞれのOIシステムの関係があります。

脳オルガノイドにおける静かな苦悩のリスクを軽減するため、強制的な失憶やメモリリセットなしでの作動時間の制限が提案されています。

参考事項
バイオハイブリッドシステム
脳オルガノイド
人工知能