26 февраля 2026, 16:46
«Биологический компьютер» на основе клеток мозга научили играть в Doom


Австралийская организация Cortical Labs, год назад представившая персональный компьютер CL1 на основе 200 тысяч живых человеческих нейронах, научила девайс самостоятельно играть в Doom.
CL1 представляет собой компактную настольную систему, на кремниевом чипе которой расположено 200 тысяч человеческих нейронов, которые поддерживаются в живом состоянии благодаря специальной системе питания и доставки кислорода, а также контролю температуры. Платформа даёт возможность установить двунаправленную связь между цифровым миром и живыми нейронами: электроды стимулируют клетки электрическими сигналами, а система считывает их электрическую активность. В итоге CL1 (а если точнее — её предшественник Dish Brain) за счёт нейронов оказалась способна к простому обучению с подкреплением, и ранее платформу уже обучили играть в Pong.

Тем не менее, производительность платформы пока под вопросом. Согласно исследованию учёных из Калифорнийского технологического института, проведённому в 2024 году, мыслительный процесс человеческого мозга значительно стандартных компьютеров — так, скорость работы интеллекта оказалась ниже, чем у процессоров 50-летней давности.

Doom стала более сложной задачей для специалистов, чем Pong. Для подключения системы к видеоигре использовался публичный программный оболочка Cortical Labs. Видеопоток Doom преобразовывался в паттерны электрической стимуляции — так, появление врага на экране запускало определённые электроды, что позволяет имитировать зрительный сигнал в соответствующей области нейронов. В ответ активность нейронов преобразовывалась в команды управления — движение персонажа, поворот, выстрел. Как результат, специалисты смогли создать замкнутый цикл: визуальное восприятие — обработка в нейронной сети — моторный ответ.
Нейроны оказались способны играть в Doom на уровне новичка — платформа замечает врагов, стреляет и перемещается. Впрочем, эффективность игры пока остаётся низкой — совершаемые CL1 действия остаются хаотичными. ОТем не менее в Cortical Labs отмечают, что уже наблюдают признаки адаптивного поведения и начального обучения. Специалисты пояснили, что для улучшения игры необходимо разработать более совершенные алгоритмы обратной связи, способы кодирования информации и декодирования электрической активности.
Читают сейчас
21 минуту назад
Операционная платформа «Альт Образование» бесплатна для школ — акция от «Базальт СПО»
Операционная платформа «Альт Образование» бесплатна для школ — акция от «Базальт СПО» Организация «Базальт СПО» запускает специальное предложение для школ: операционная система «Альт Образование» 11 п

30 минут назад
Google добавила агентный аналитика видео в Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite
Google запустила агентный анализ видео для Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite. Теперь модель анализирует видео не как последовательность кадров с фиксированной частотой, а сама решает, какие

1 час назад
Апдейт платформы «Октопус» от ГК «Юзтех»: историческая анализ и расширенная сопровождение инфраструктур
В новых версиях «Октопус» мы сфокусировались на трёх направлениях: расширении возможностей управления ИТ-инфраструктурой, повышении производительности и развитии интеграций. Система получила новые сце

1 час назад
Frank Media рассказал о сложностях, с которыми столкнулись пользователи при попытке воспользоваться цифровым рублём
С 1 сентября должно было начаться массовое добавление цифрового рубля — третьей формы денег, которую Банк России обсуждает уже около шести лет. Тем не менее, судя по первым дням запуска, доступ к ново
2 часа назад
Digital Q.Sensor BI от «Диасофт» модернизировал ИИ-агента: визуальные правки дашбордов без доступа к данным
«Диасофт» представил обновленные возможности ИИ-агента платформы Digital Q.Sensor BI: теперь он может вносить правки в готовый дашборд, ориентируясь в том числе на его визуальное отображение. ИИ-агент