Ilmuwan Ciptakan AI dari Sel Otak Manusia yang Hidup

BLOOMINGTON - Para ilmuwan baru-baru ini telah mengembangkan sistem biokomputer yang terdiri dari sel-sel otak hidup, yang dapat belajar mengenali suara satu individu dari ratusan klip suara

Dilansir oleh New Scientist, sel otak manusia yang dihubungkan ke komputer telah digunakan untuk melakukan bentuk pengenalan suara yang sangat dasar. Harapannya adalah sistem seperti itu akan menggunakan energi yang jauh lebih sedikit untuk tugas-tugas AI dibandingkan chip silikon.

"Ini hanyalah bukti konsep yang menunjukkan bahwa kita mampu melakukan pekerjaan ini," kata Feng Guo dari Indiana University Bloomington.

"Perjalanan kita masih panjang."

"Organoid otak adalah gumpalan sel saraf yang terbentuk ketika sel induk ditumbuhkan dalam kondisi tertentu. Mereka seperti otak kecil," kata Guo.

Dibutuhkan dua atau tiga bulan untuk menumbuhkan organoid, yang lebarnya hanya beberapa milimeter dan terdiri dari 100 juta sel saraf. Otak manusia mengandung sekitar 100 miliar sel saraf.

Organoid tersebut kemudian ditempatkan di atas susunan mikroelektroda, yang digunakan untuk mengirim sinyal listrik ke organoid dan untuk mendeteksi kapan sel saraf merespons. Tim menyebut sistemnya "Brainoware".

New Scientist melaporkan pada bulan Maret bahwa tim Guo telah menggunakan sistem ini untuk mencoba memecahkan persamaan yang dikenal sebagai peta Hénon.

Untuk tugas pengenalan ucapan, organoid harus belajar mengenali suara satu individu dari 240 klip audio delapan orang yang mengucapkan bunyi vokal Jepang. Klip dikirim ke organoid sebagai rangkaian sinyal yang disusun dalam pola spasial.

Respons awal organoid memiliki akurasi sekitar 30 hingga 40 persen. Setelah sesi latihan selama dua hari, akurasinya meningkat menjadi 70 hingga 80 persen.

"Kami menyebutnya pembelajaran adaptif. Jika organoid terkena obat yang menghentikan pembentukan koneksi baru antar sel saraf, tidak ada perbaikan," kata Guo.

Pelatihan ini hanya melibatkan pengulangan klip audio, dan tidak ada umpan balik yang diberikan untuk memberi tahu organoid apakah itu benar atau salah. Hal inilah yang dalam penelitian AI dikenal sebagai pembelajaran tanpa pengawasan.

Menurut Guo, ada dua tantangan besar dengan AI konvensional. Salah satunya adalah konsumsi energinya yang tinggi. Yang lainnya adalah keterbatasan yang melekat pada chip silikon, seperti pemisahan informasi dan pemrosesan.

Tim Guo adalah salah satu dari beberapa klompok yang mengeksplorasi apakah biokomputasi menggunakan sel saraf hidup dapat membantu mengatasi tantangan ini. Misalnya, sebuah perusahaan bernama Cortical Labs di Australia telah mengajarkan sel-sel otak cara bermain Pong, ungkap New Scientist pada tahun 2021.

Titouan Parcollet dari Universitas Cambridge, yang bekerja di bidang pengenalan suara konvensional, tidak mengesampingkan peran biokomputasi dalam jangka panjang.

"Namun, mungkin salah juga jika kita berpikir bahwa kita memerlukan sesuatu seperti otak untuk mencapai apa yang sedang dilakukan pembelajaran mendalam," kata Parcollet.

"Model pembelajaran mendalam saat ini sebenarnya jauh lebih baik daripada otak mana pun dalam tugas-tugas spesifik dan bertarget," ujarnya.

Tugas Guo dan timnya sangat disederhanakan sehingga hanya mengidentifikasi siapa yang berbicara, bukan apa yang dibicarakan, katanya. "Hasilnya tidak terlalu menjanjikan dari sudut pandang pengenalan suara."

Bahkan jika kinerja Brainoware dapat ditingkatkan, masalah besar lainnya adalah organoid hanya dapat dipertahankan selama satu atau dua bulan. Timnya sedang berupaya memperluas ini.

"Jika kita ingin memanfaatkan kekuatan komputasi organoid untuk komputasi AI, kita benar-benar perlu mengatasi keterbatasan tersebut," katanya.