ИИ хотят запускать в живых клетках мозга. Поможет ли это машине осознать себя

Серверная стойка, которую нужно кормить

В августе 2026 года Национальный университет Сингапура, оператор дата-центров DayOne и австралийская компания Cortical Labs представили стойку из 20 рабочих биокомпьютеров CL1. Разработчики называют ее «биологической вычислительной системой», первым независимо работающим серверным комплексом, в котором вычислительная техника объединена с живыми человеческими нейронами.

Самое необычное в этой серверной, установленной в Институте наук о жизни NUS, — то, что чипы приходится кормить. Каждые три дня сотрудники лаборатории дают им раствор с сахаром, микроэлементами и веществами, поддерживающими нужную кислотность. Газовая система подает кислород, углекислый газ и азот. Без такого обслуживания биологическая часть компьютера просто умрет.

В каждом CL1 находится как минимум 200 тысяч нейронов 20 отдельных культур, выращенных на покрытом электродами кремниевом чипе. Клетки получают из человеческой крови: сначала их возвращают в состояние стволовых, а затем превращают в нейроны. Вся стойка содержит не менее 4 млн клеток, хотя в некоторых СМИ фигурировала оценка в 16 млн.

Но это все еще не единый мозг из миллионов соединенных нейронов, а довольно примитивное его подобие. И микрочипы нейроны тоже не заменили: без электродов, обычной электроники, программного обеспечения и системы жизнеобеспечения биокомпьютер считать ничего не сможет. Поэтому речь идет не о победе плоти над кремнием, а об их довольно тесном сожительстве.

В первую очередь это делают, чтобы сэкономить на электричестве. Проблема потребления энергии ИИ-системами не выдуманная: индустрия жадно перетягивает на себя все ресурсы, так что экологи уже бьют тревогу. За счет удивительной способности человеческого мозга обмениваться информацией между клетками при относительно скромном энергопотреблении разница между биокомпьютером и обычным ИИ-сервером может достигать 100 раз. То есть если обычный ИИ-сервер может потреблять больше 100 кВт, то биокомпьютерная стойка — около 1 кВт.

Правда, вся эта экономия не без нюансов.

Как заставить нейроны считать

Нейрон передает информацию с помощью электрических и химических сигналов. В мозге такие клетки образуют сети, связи внутри которых меняются по мере обучения. Если человек осваивает новый навык, соответствующая перестройка происходит не только в некоем абстрактном сознании, но и физически — в соединениях между нейронами.

Cortical Labs пытается использовать ту же способность в вычислительной системе. Электроды передают клеткам закодированную информацию, например положение объекта в виртуальной среде. Нейроны отвечают импульсами, программа считывает их и превращает в действие. Результат снова возвращается клеткам в виде обратной связи. Постепенно культура перестраивается так, чтобы успешнее справляться с задачей.

Полностью воспроизвести сложность, пластичность и эффективность мозга пока не сумел ни один компьютер, поэтому и о сознании искусственного интеллекта, по мнению ученых, заикаться пока рано. Но вот попытка объединить для этих целей принцип нейросетей с реальными нейронами сулит нечто любопытное.

Первые громкие эксперименты компании были связаны не с серверной стойкой, а со старой игрой Pong. В 2022 году исследователи подключили около 800 тысяч человеческих и мышиных нейронов к виртуальному миру с ракеткой и мячом. Клетки получали информацию о положении мяча и управляли ракеткой своей электрической активностью. При наличии структурированной обратной связи результаты улучшались, чего не происходило в контрольных условиях. Авторы назвали это «очевидным обучением», проявившимся уже в первые минуты игры.

Дальше похожие технологии начали развивать и другие команды. В проекте Brainoware трехмерный мозговой органоид использовали для распознавания речи и прогнозирования решений нелинейного уравнения. Клетки создавали сложный рисунок активности, а цифровая часть системы училась переводить его в нужный ответ.

Швейцарская FinalSpark пошла еще дальше. и открыла удаленный доступ к своим органоидам. Исследователи могут через программный интерфейс отправлять им сигналы, записывать ответы и ставить эксперименты с культурами, способными жить более ста дней. Получился своеобразный облачный сервис — только где-то на другом конце интернета вместо обычного процессора действительно лежит живая нервная ткань.

Правда, умение отбивать виртуальный мяч или различать несколько записей речи еще не означает, что культура понимает происходящее. Калькулятор тоже успешно делит в столбик, но вряд ли переживает из-за остатка.

Может ли такой компьютер однажды проснуться

Слово «человеческие» в сочетании с нейронами легко создает ложное впечатление, будто вместе с клетками компьютер получает маленький фрагмент разума их донора. На самом деле клетки наследуют его геном, но не мысли, память и жизненный опыт.

Не становится культура и уменьшенной копией человеческого мозга. В ней нет полноценной системы специализированных областей, органов чувств, кровоснабжения и связей с остальным телом. Она не росла внутри человека, не училась двигаться, различать голоса, испытывать голод или распознавать опасность. Перед ней лишь несколько электрических каналов, через которые программа показывает ей очень упрощенный виртуальный мир.

Сейчас нет достоверных данных, позволяющих говорить о сознании или восприятии боли мозговыми органоидами. Нейронная культура может реагировать на раздражитель. Может менять внутренние связи. Может улучшать результат в конкретной задаче. Но ни одно из этих свойств само по себе не доказывает наличия чувствительности, субъективного опыта или сознания.

Правда, Международное общество исследований стволовых клеток предлагает все же послеживать за развитием технологии: ситуация может потребовать пересмотра по мере длительного созревания культур, соединения нескольких органоидов и появления более сложных систем.

Двойной «черный ящик»

Что касается биокомпьютеров, по мнению эксперта Ильи Народицкого, риск не в том, что они потенциально могут обрести сознание, а в том, что при сложно предсказуемом сочетании двух новых технологий у них может появиться труднообъяснимое поведение.

Обычные нейросети уже называют «черными ящиками». Разработчик знает их архитектуру, алгоритм обучения и значения параметров, но далеко не всегда может восстановить точную цепочку, по которой модель пришла к определенному ответу. Почему она увидела на снимке опухоль, отказала человеку в кредите или выбрала один маршрут вместо другого? Иногда можно определить наиболее значимые признаки. Иногда остается только проверить результат на большом количестве примеров и надеяться, что выявлены все опасные закономерности.

Но хотя бы базово принципы работы нейросети познаваемы. Живая нервная ткань добавляет к этому второй черный ящик. Причем в зависимости от того, какую роль играют живые нейроны в вычислениях, может быть и совсем без возможности проследить пути принятия решений, как это до сих пор невозможно и в живом мозге.

Условно, сейчас живая ткань играет скорее роль суперпроводника, чем думающего центра. Однако сама структура нейронов позволяет им быть чем-то большим — не только проводить импульс, но и хранить информацию, обмениваться ею и потенциально — реагировать на раздражители, искать ответы на вопросы, в общем, делать процесс нейросетевого размышления более… биологическим.

Связи между нейронами невозможно прописать в программе заранее. Они возникают при росте культуры и продолжают меняться во время ее работы. Две выращенные по одному протоколу сети не будут полностью одинаковыми. Даже одна и та же культура со временем стареет, перестраивается и начинает иначе реагировать на прежние сигналы.

В цифровой системе можно сохранить точную версию программы и параметров, запустить ее на другом компьютере и повторить эксперимент. Живую культуру нельзя скопировать вместе со всей историей ее развития. К моменту расследования ошибки она уже может измениться — или вообще погибнуть.

Исследователи называют это «дрейфом представлений». Рисунок активности биологической сети постепенно меняется из-за обмена веществ, обновления белков и перестройки связей. Простые биологические вычислители также пока плохо удерживают долговременную память. Для практической работы им все равно требуется цифровая часть, которая будет хранить стабильные данные и компенсировать изменчивость живой.

Цена ошибки

Пока нейроны играют в Pong, риски невелики. Но разработчики видят биокомпьютеры не только как лабораторную забаву.

Среди возможных применений Cortical Labs называет робототехнику, поиск аномалий, кибербезопасность, разработку лекарств и задачи, где системе приходится учиться на небольшом количестве примеров. Пока это преимущественно планы самой компании: опубликованных сравнительных испытаний, в которых CL1 обошел бы обычные процессоры на равной задаче, еще нет.

С заявлениями об экономии энергии тоже не все так просто. Сама культура потребляет мало, однако ей нужны питание, газовая смесь, контроль температуры, стерильность и электроника. Сравнивать потребление CL1 и мощного графического ускорителя напрямую бессмысленно, пока первый не способен выполнять ту же работу. А обслуживание органоидов может съесть значительную часть предполагаемой экономии.

Тем не менее биологическим сетям постепенно дают выход из виртуальной песочницы.

В 2025 году исследователи представили замкнутый контур, в котором мозговой органоид получал сигналы, а его активность управляла роботизированным механизмом. Это пока лишь доказательство работоспособности идеи, но направление движения вполне понятно: живые нейроны получают искусственное тело и возможность воздействовать на среду.

Другой путь — не подключать органоид к роботу, а пересадить его в живой мозг. Человеческие кортикальные органоиды, помещенные в мозг новорожденных крыс, созревали, получали сигналы от органов чувств и встраивались в цепи, связанные с мотивацией и поведением животных. Это не «крысы-киборги» с человеческим разумом, а модель развития нервной ткани в более естественной среде. Но она показывает, насколько сильно свойства органоида зависят от того, к чему именно его подключили.

Параллельно развивается движение в обратную сторону: не человеческие клетки помещают в компьютер, а компьютер подключают к мозгу человека. Нейроинтерфейсы уже переводят активность коры в движения курсора, текст и синтезированную речь. А Илон Маск обещает, что когда-нибудь его Neuralink позволит построить мост между человеческим разумом и ИИ, минуя посредников и интерфейсы.

Но опаснее сценарий, когда начинка, «сознание» самого чипа начинает влиять на наши мысли, предубеждения, ценности, приоритеты и т. п., указал эксперт. До этого, к счастью, мы пока не дошли. Но прогнозируемый синтез человеческого разума и машины — медаль с двумя сторонами. Точно так же, как сейчас чипы считывают нейронные импульсы и переводят их в движение и речь, мозг в теории можно научить получать информацию с чипов. Тут уже реализуются самые фантастические сценарии, вплоть о загрузке в мозг каких-то знаний и навыков или даже чужой оцифрованной личности.

Пока, правда, это все еще остается больше фантастикой, чем наукой.

Все эти технологии устроены по-разному, но постепенно подводят к одному вопросу: как проверять и контролировать систему, поведение которой определяется одновременно программой, электроникой и живой тканью? Если мы возьмем полумеханическую, полубиологическую машину и отдадим ей управление каким-нибудь важным процессом, определить ошибку, ее причину и ответственность за нее будет еще сложнее, отмечает Народицкий.

Представьте, что биокомпьютер управляет медицинским роботом и в какой-то момент совершает опасное движение. Причиной могла стать ошибка программы. Неправильно закодированный входной сигнал. Сбой электрода. Загрязнение питательной среды. Гибель части клеток. Или перестройка нейронных связей, которую никто не заметил.

Кто в таком случае виноват? Разработчик программы, производитель культуры, создатель интерфейса, лаборатория, обслуживающая клетки, или организация, доверившая системе управление? И как доказать причину, если живой компонент к моменту проверки уже изменил свое состояние?

Сейчас вопрос рисков пока не стоит, но только потому, что еще нет рабочей масштабируемой технологии, эксперименты не в счет. Действительно важные процессы и решения нейронным культурам пока никто не отдает. А человечеству для начала стоит разобраться с пониманием и регулированием обычных ИИ, потому что сращение искусственного интеллекта с биологией дополнительно усложнит в разы и без того непростой вопрос об ответственности за инциденты, сертификации и оценки результата.

Не говоря уже об этике.

Насколько такие эксперименты этичны?

С обычной культурой клеток этические правила в целом понятны. Донор дает согласие на использование биологического материала, исследователи соблюдают условия его хранения и проводят одобренные эксперименты.

С мозговыми органоидами все сложнее. Сначала нейроны просто лежат в чашке. Затем получают электрические сигналы. Потом учатся менять реакцию на них. Их соединяют друг с другом, подключают к датчикам, виртуальным мирам и роботам. Где в этой цепочке находится граница, после которой перед нами уже не просто клеточный материал, а новый организм? И возможно, даже разумный?

У науки пока нет надежного теста, который позволил бы проверить сознание у выращенной нервной ткани. Электрическая активность недостаточна: она существует и в системах, которым никто не приписывает субъективный опыт. Обучение тоже ничего не доказывает. Даже способность избегать неприятного сигнала может быть простой биологической реакцией, а не переживанием боли.

Но этическим комиссиям все равно придется определить, при каких признаках необходимо вводить дополнительные ограничения. Имеет ли значение количество нейронов? Продолжительность жизни культуры? Наличие разных специализированных областей? Долговременной памяти? Сенсорной обратной связи? Искусственного тела?

Пока четких ответов нет.

Существующие нормы также распределены между несколькими областями. Биомедицинская этика регулирует работу с человеческими клетками и органоидами. Правила для медицинских устройств — импланты и нейроинтерфейсы. Законы и рекомендации по ИИ — цифровые алгоритмы и их решения.

Принятая в 2025 году рекомендация ЮНЕСКО по этике нейротехнологий требует защищать автономию человека, ментальную приватность и данные, полученные непосредственно из мозга. Но она рассчитана прежде всего на технологии, взаимодействующие с нервной системой живых людей. Автономный вычислитель из выращенных человеческих нейронов ставит уже другие вопросы.

Главная опасность биокомпьютера не в том, что однажды ночью он проснется, осмотрит серверную через подключенную камеру и потребует свободы. Возможно, он вообще никогда ничего не почувствует. Просто будет исправно работать, учиться, управлять устройствами и принимать решения.

Так что вычеркивать Скайнет из списка страхов человечества пока рановато. Однако именно сервер с нейронами сейчас стоит в этом рейтинге страшилок куда ниже ядерной войны, падения астероида и очередей на бензоколонках.