<p>一團活的人類腦細胞與硅芯片連接，回答了互聯網最重要的計算問題：是的，它可以運行《毀滅戰士》。</p>
<p>澳大利亞生物科技公司 Cortical Labs 展示了其 CL1 &#34;生物計算機&#34;，使用大約 200,000 個在微電極陣列上生長的活人類神經元控制這款經典的 1993 年射擊遊戲。軟件將遊戲中的事件轉化為電信號，以便細胞能夠做出反應。</p>
<p>這些神經元位於芯片上，並在營養液中存活，同時電極既刺激它們又監聽它們的反應。遊戲玩法被轉化為電活動模式。當屏幕左側出現某物時，電極會刺激神經培養物的相應區域。細胞會發出自己的電信號，系統將其解釋為移動、轉向或開火等動作。</p>
<p>Youtube 視頻</p>
<p>如果這聽起來很奇怪，那是因為確實如此。但這個想法是細胞會逐漸根據反饋調整其活動，這是一種強化學習的形式。Cortical Labs 表示，神經元最終可以定位敵人、在環境中移動並擊殺惡魔——儘管 “偶爾死得很多” 仍然是遊戲循環的一部分。</p>
<p>這個演示建立在該團隊早期的工作基礎上，2022 年他們通過教一羣名為 DishBrain 的實驗室培養神經元玩乒乓球而引起了媒體的關注，神經元通過感知球的位置並相應地移動球拍。</p>
<p>這一壯舉被視為證明培養的神經元在連接到模擬環境時可以表現出研究人員所描述的目標導向學習。每當細胞 “錯過” 球時，電極提供結構化的反饋信號，促使神經網絡重新組織其活動並提高其表現。</p>
<ul>
<li>深入 CAD：科學家在設計建模器中運行《毀滅戰士》
-《毀滅戰士》在 KiCad 中出現，PCB 路徑變成惡魔和門</li>
<li>這是《毀滅戰士》，在無頭模式下運行，基於 Ubuntu Arm……在衞星上</li>
<li>僅僅因為你可以在 SQL 中渲染類似《毀滅戰士》的遊戲，並不意味着你應該這樣做</li>
</ul>
<p>正如互聯網所指出的，《毀滅戰士》是顯而易見的下一步。</p>
<p>然而，這一步似乎有點困難。乒乓球基本上是一個移動的線條和一個彈跳的方塊，而《毀滅戰士》涉及 3D 環境、探索以及許多試圖殺死你的東西。Cortical Labs 表示，讓神經元應對這種混亂的程度需要在數字遊戲世界和神經元的生物語言之間建立更復雜的接口：電力。</p>
<p>“乒乓球簡單得多。它有直接的關係。球向上，球拍向上。這是直接的輸入輸出關係。《毀滅戰士》複雜得多，” Cortical Labs 的科學家 Alon Loeffler 在一段 YouTube 視頻中解釋道。</p>
<p>沒有人聲稱這些細胞已經發展出對快速通關或殺死惡魔的渴望。根據 Cortical 的説法，其表現類似於一個從未見過鍵盤、鼠標或計算機的完全初學者——公平地説，這些神經元確實沒有。</p>
<p>長期目標是理解神經元如何學習和適應，可能有助於藥物研究或新的計算理念。在短期內，這意味着一盤人類腦細胞正在發現《毀滅戰士》的惡魔會反擊。®</p>

岩心實驗室

<p>Cortical Labs 展示了其 CL1“生物計算機”，該計算機使用 20 萬個活的人類神經元來玩經典遊戲《毀滅戰士》。這些神經元生長在微電極陣列上，能夠對將遊戲玩法轉化為神經活動的電信號作出反應。該項目建立在之前神經元學習翫乒乓球的工作基礎上。儘管這些神經元能夠在遊戲中導航並對威脅作出反應，但它們的表現類似於初學者。該研究旨在增強對神經元學習的理解，這可能會影響藥物研究和計算創新</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>一團活的人類腦細胞與硅芯片連接，回答了互聯網最重要的計算問題：是的，它可以運行《毀滅戰士》。</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>澳大利亞生物科技公司 Cortical Labs 展示了其 CL1 &#34;生物計算機&#34;，使用大約 200,000 個在微電極陣列上生長的活人類神經元控制這款經典的 1993 年射擊遊戲。軟件將遊戲中的事件轉化為電信號，以便細胞能夠做出反應。</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>這些神經元位於芯片上，並在營養液中存活，同時電極既刺激它們又監聽它們的反應。遊戲玩法被轉化為電活動模式。當屏幕左側出現某物時，電極會刺激神經培養物的相應區域。細胞會發出自己的電信號，系統將其解釋為移動、轉向或開火等動作。</p>
</div><p>Youtube Video</p>
<div class="lb-trans"><p>Youtube 視頻</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>如果這聽起來很奇怪，那是因為確實如此。但這個想法是細胞會逐漸根據反饋調整其活動，這是一種強化學習的形式。Cortical Labs 表示，神經元最終可以定位敵人、在環境中移動並擊殺惡魔——儘管 “偶爾死得很多” 仍然是遊戲循環的一部分。</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>這個演示建立在該團隊早期的工作基礎上，2022 年他們通過教一羣名為 DishBrain 的實驗室培養神經元玩乒乓球而引起了媒體的關注，神經元通過感知球的位置並相應地移動球拍。</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>這一壯舉被視為證明培養的神經元在連接到模擬環境時可以表現出研究人員所描述的目標導向學習。每當細胞 “錯過” 球時，電極提供結構化的反饋信號，促使神經網絡重新組織其活動並提高其表現。</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：科學家在設計建模器中運行《毀滅戰士》
-《毀滅戰士》在 KiCad 中出現，PCB 路徑變成惡魔和門</li>
<li>這是《毀滅戰士》，在無頭模式下運行，基於 Ubuntu Arm……在衞星上</li>
<li>僅僅因為你可以在 SQL 中渲染類似《毀滅戰士》的遊戲，並不意味着你應該這樣做</li>
</ul>
</div><p>Doom, as the internet pointed out, was the obvious next step.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如互聯網所指出的，《毀滅戰士》是顯而易見的下一步。</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，這一步似乎有點困難。乒乓球基本上是一個移動的線條和一個彈跳的方塊，而《毀滅戰士》涉及 3D 環境、探索以及許多試圖殺死你的東西。Cortical Labs 表示，讓神經元應對這種混亂的程度需要在數字遊戲世界和神經元的生物語言之間建立更復雜的接口：電力。</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>“乒乓球簡單得多。它有直接的關係。球向上，球拍向上。這是直接的輸入輸出關係。《毀滅戰士》複雜得多，” Cortical Labs 的科學家 Alon Loeffler 在一段 YouTube 視頻中解釋道。</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>沒有人聲稱這些細胞已經發展出對快速通關或殺死惡魔的渴望。根據 Cortical 的説法，其表現類似於一個從未見過鍵盤、鼠標或計算機的完全初學者——公平地説，這些神經元確實沒有。</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>長期目標是理解神經元如何學習和適應，可能有助於藥物研究或新的計算理念。在短期內，這意味着一盤人類腦細胞正在發現《毀滅戰士》的惡魔會反擊。®</p>
</div>

一組人類神經元連接到硅芯片上，學會在《毀滅戰士》中蹣跚前行