<p>一团活的人类脑细胞与硅芯片连接，回答了互联网最重要的计算问题：是的，它可以运行《毁灭战士》。</p>
<p>澳大利亚生物科技公司 Cortical Labs 展示了其 CL1 &#34;生物计算机&#34;，使用大约 200,000 个在微电极阵列上生长的活人类神经元控制这款经典的 1993 年射击游戏。软件将游戏中的事件转化为电信号，以便细胞能够做出反应。</p>
<p>这些神经元位于芯片上，并在营养液中存活，同时电极既刺激它们又监听它们的反应。游戏玩法被转化为电活动模式。当屏幕左侧出现某物时，电极会刺激神经培养物的相应区域。细胞会发出自己的电信号，系统将其解释为移动、转向或开火等动作。</p>
<p>Youtube 视频</p>
<p>如果这听起来很奇怪，那是因为确实如此。但这个想法是细胞会逐渐根据反馈调整其活动，这是一种强化学习的形式。Cortical Labs 表示，神经元最终可以定位敌人、在环境中移动并击杀恶魔——尽管 “偶尔死得很多” 仍然是游戏循环的一部分。</p>
<p>这个演示建立在该团队早期的工作基础上，2022 年他们通过教一群名为 DishBrain 的实验室培养神经元玩乒乓球而引起了媒体的关注，神经元通过感知球的位置并相应地移动球拍。</p>
<p>这一壮举被视为证明培养的神经元在连接到模拟环境时可以表现出研究人员所描述的目标导向学习。每当细胞 “错过” 球时，电极提供结构化的反馈信号，促使神经网络重新组织其活动并提高其表现。</p>
<ul>
<li>深入 CAD：科学家在设计建模器中运行《毁灭战士》
-《毁灭战士》在 KiCad 中出现，PCB 路径变成恶魔和门</li>
<li>这是《毁灭战士》，在无头模式下运行，基于 Ubuntu Arm……在卫星上</li>
<li>仅仅因为你可以在 SQL 中渲染类似《毁灭战士》的游戏，并不意味着你应该这样做</li>
</ul>
<p>正如互联网所指出的，《毁灭战士》是显而易见的下一步。</p>
<p>然而，这一步似乎有点困难。乒乓球基本上是一个移动的线条和一个弹跳的方块，而《毁灭战士》涉及 3D 环境、探索以及许多试图杀死你的东西。Cortical Labs 表示，让神经元应对这种混乱的程度需要在数字游戏世界和神经元的生物语言之间建立更复杂的接口：电力。</p>
<p>“乒乓球简单得多。它有直接的关系。球向上，球拍向上。这是直接的输入输出关系。《毁灭战士》复杂得多，” Cortical Labs 的科学家 Alon Loeffler 在一段 YouTube 视频中解释道。</p>
<p>没有人声称这些细胞已经发展出对快速通关或杀死恶魔的渴望。根据 Cortical 的说法，其表现类似于一个从未见过键盘、鼠标或计算机的完全初学者——公平地说，这些神经元确实没有。</p>
<p>长期目标是理解神经元如何学习和适应，可能有助于药物研究或新的计算理念。在短期内，这意味着一盘人类脑细胞正在发现《毁灭战士》的恶魔会反击。®</p>

岩心实验室

<p>Cortical Labs 展示了其 CL1“生物计算机”，该计算机使用 20 万个活的人类神经元来玩经典游戏《毁灭战士》。这些神经元生长在微电极阵列上，能够对将游戏玩法转化为神经活动的电信号作出反应。该项目建立在之前神经元学习玩乒乓球的工作基础上。尽管这些神经元能够在游戏中导航并对威胁作出反应，但它们的表现类似于初学者。该研究旨在增强对神经元学习的理解，这可能会影响药物研究和计算创新</p>

<p>A clump of living human brain cells wired into a silicon chip has answered the internet's most important computing question: yes, it can run Doom.</p>
<div class="lb-trans"><p>一团活的人类脑细胞与硅芯片连接，回答了互联网最重要的计算问题：是的，它可以运行《毁灭战士》。</p>
</div><p>Australian biotech outfit Cortical Labs has shown off its CL1 &#34;biological computer&#34; controlling the classic 1993 shooter using roughly 200,000 living human neurons grown on a microelectrode array. Software translates what's happening in the game into electrical signals that the cells can respond to.</p>
<div class="lb-trans"><p>澳大利亚生物科技公司 Cortical Labs 展示了其 CL1 &#34;生物计算机&#34;，使用大约 200,000 个在微电极阵列上生长的活人类神经元控制这款经典的 1993 年射击游戏。软件将游戏中的事件转化为电信号，以便细胞能够做出反应。</p>
</div><p>The neurons sit on a chip and are kept alive in a nutrient bath while electrodes both stimulate them and listen for their responses. Gameplay is converted into patterns of electrical activity. When something appears on the left side of the screen, electrodes zap the corresponding region of the neural culture. The cells fire back their own electrical spikes, which the system interprets as actions such as moving, turning, or firing Doomguy's weapon.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些神经元位于芯片上，并在营养液中存活，同时电极既刺激它们又监听它们的反应。游戏玩法被转化为电活动模式。当屏幕左侧出现某物时，电极会刺激神经培养物的相应区域。细胞会发出自己的电信号，系统将其解释为移动、转向或开火等动作。</p>
</div><p>Youtube Video</p>
<div class="lb-trans"><p>Youtube 视频</p>
</div><p>If that sounds bizarre, it's because it is. But the idea is that cells gradually adapt their activity in response to feedback, a form of reinforcement learning. Cortical Labs says the neurons can eventually locate enemies, move around the environment, and blast demons – though &#34;occasionally dying a lot&#34; is still very much part of the gameplay loop.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果这听起来很奇怪，那是因为确实如此。但这个想法是细胞会逐渐根据反馈调整其活动，这是一种强化学习的形式。Cortical Labs 表示，神经元最终可以定位敌人、在环境中移动并击杀恶魔——尽管 “偶尔死得很多” 仍然是游戏循环的一部分。</p>
</div><p>The demonstration builds on earlier work from the same group, which in 2022 made headlines by teaching a cluster of lab-grown neurons known as DishBrain to play Pong by sensing the ball position and moving a paddle accordingly.</p>
<div class="lb-trans"><p>这个演示建立在该团队早期的工作基础上，2022 年他们通过教一群名为 DishBrain 的实验室培养神经元玩乒乓球而引起了媒体的关注，神经元通过感知球的位置并相应地移动球拍。</p>
</div><p>The feat was pitched as proof that cultured neurons could exhibit what researchers described as goal-directed learning when connected to a simulated environment. Electrodes provided structured feedback signals whenever the cells &#34;missed&#34; the ball, nudging the neural network to reorganize its activity and improve its performance.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一壮举被视为证明培养的神经元在连接到模拟环境时可以表现出研究人员所描述的目标导向学习。每当细胞 “错过” 球时，电极提供结构化的反馈信号，促使神经网络重新组织其活动并提高其表现。</p>
</div><ul>
<li>Knee-Deep in the CAD: Boffin gets Doom running inside a design modeler</li>
<li>Doom hits KiCad as PCB traces become demons and doors</li>
<li>This is Doom, running headless, on Ubuntu Arm… on a satellite</li>
<li>Just because you can render a Doom-like in SQL doesn't mean you should</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>深入 CAD：科学家在设计建模器中运行《毁灭战士》
-《毁灭战士》在 KiCad 中出现，PCB 路径变成恶魔和门</li>
<li>这是《毁灭战士》，在无头模式下运行，基于 Ubuntu Arm……在卫星上</li>
<li>仅仅因为你可以在 SQL 中渲染类似《毁灭战士》的游戏，并不意味着你应该这样做</li>
</ul>
</div><p>Doom, as the internet pointed out, was the obvious next step.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如互联网所指出的，《毁灭战士》是显而易见的下一步。</p>
</div><p>That step turned out to be a little more difficult. Pong is basically a moving line and a bouncing square, whereas Doom involves a 3D environment, exploration, and a lot of things trying to kill you. Cortical Labs says getting neurons to cope with that level of chaos required building a more sophisticated interface between the digital game world and the biological language of neurons: electricity.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，这一步似乎有点困难。乒乓球基本上是一个移动的线条和一个弹跳的方块，而《毁灭战士》涉及 3D 环境、探索以及许多试图杀死你的东西。Cortical Labs 表示，让神经元应对这种混乱的程度需要在数字游戏世界和神经元的生物语言之间建立更复杂的接口：电力。</p>
</div><p>&#34;Pong was much simpler. There was a direct relationship. The ball went up, the paddle went up. It was a direct input-output relationship. Doom was much more complex,&#34; Alon Loeffler, scientist at Cortical Labs, explained in a YouTube video.</p>
<div class="lb-trans"><p>“乒乓球简单得多。它有直接的关系。球向上，球拍向上。这是直接的输入输出关系。《毁灭战士》复杂得多，” Cortical Labs 的科学家 Alon Loeffler 在一段 YouTube 视频中解释道。</p>
</div><p>Nobody is claiming the cells have developed a taste for speedrunning or demon-slaying glory. According to Cortical, the performance resembles a complete beginner who has never seen a keyboard, mouse, or indeed a computer before – which, to be fair, the neurons haven't.</p>
<div class="lb-trans"><p>没有人声称这些细胞已经发展出对快速通关或杀死恶魔的渴望。根据 Cortical 的说法，其表现类似于一个从未见过键盘、鼠标或计算机的完全初学者——公平地说，这些神经元确实没有。</p>
</div><p>The long-term goal is to understand how neurons learn and adapt, potentially helping drug research or new computing ideas. In the short term, it means a dish of human brain cells is discovering that Doom's demons shoot back. ®</p>
<div class="lb-trans"><p>长期目标是理解神经元如何学习和适应，可能有助于药物研究或新的计算理念。在短期内，这意味着一盘人类脑细胞正在发现《毁灭战士》的恶魔会反击。®</p>
</div>

一组人类神经元连接到硅芯片上，学会在《毁灭战士》中蹒跚前行