DOOM запустили на человеческих нейронах
Содержание
Прорыв в биотехнологиях
Австралийская компания Cortical Labs сумела научить культуру живых человеческих нейронов играть в компьютерные игры. Сначала биологическая сеть освоила простую аркаду Pong — классический двухмерный теннис. Это стало первым доказательством того, что нейроны в лабораторных условиях способны адаптироваться к цифровой среде и целенаправленно менять своё поведение. Но исследователи не остановились на достигнутом. Спустя полтора года после успеха с Pong они поставили перед собой более сложную задачу — заставить биологический процессор играть в трёхмерный шутер DOOM. Переход от простой двухмерной плоскости к непредсказуемой 3D‑среде потребовал решения сложнейшей инженерной задачи: создания надёжного двустороннего интерфейса для перевода цифровой информации на язык биологического электричества.
Устройство биологического компьютера
Основа технологии Cortical Labs — система CL1. Внешне это компактное настольное устройство, которое совмещает в себе высокотехнологичный инкубатор и сервер. Внутри поддерживается строгий микроклимат: система непрерывно подаёт к клеткам жидкую питательную среду, строго дозирует уровень кислорода, отводит углекислый газ и поддерживает температуру ровно на отметке 37°C. Без этой аппаратной поддержки биологический процессор погибнет за несколько минут. В центре инкубатора располагается мультиэлектродный массив (MEA) — кремниевая пластина с сеткой из микроскопических контактов. Поверх неё размещена культура из примерно двухсот тысяч живых человеческих нейронов. Клетки образуют между собой физические связи (синапсы) и формируют плотную нейронную сеть, которая физически соприкасается с электродами. Электроды выполняют функцию моста между компьютером и биомассой: они могут подавать электрический разряд на конкретную группу клеток и фиксировать импульсы, которые генерируют нейроны.
Как нейроны «видят» игру
Клетки в инкубаторе не имеют органов чувств — они не видят экран и не понимают правил игры. Вся информация из DOOM должна быть конвертирована в электрические сигналы. Для этого инженеры Cortical Labs разработали специализированный программный интерфейс (API), который позволяет любому коду взаимодействовать с системой CL1.
Процесс обмена данными работает по строгому циклу, который повторяется десятки раз в секунду:
- Программа анализирует текущий кадр игры. Например, если в левой части виртуального пространства появляется противник, программа регистрирует это событие и отправляет команду на инкубатор CL1.
- Устройство активирует определённую группу электродов в левой зоне нейронной культуры. Клетки получают электрический разряд — для нейронов это сенсорный сигнал об изменении внешней среды.
- В ответ биологическая сеть генерирует собственные электрические импульсы. Система электродов считывает их и передаёт обратно в программу.
- Программа анализирует, в какой зоне массива произошёл разряд, и интерпретирует его как нажатие клавиши клавиатуры: импульс в одной зоне заставляет персонажа сделать шаг, в другой — повернуться, в третьей — выстрелить.
Нейроны не понимают концепции победы в видеоигре и не стремятся набрать больше очков. Они реагируют исключительно на физические раздражители. Чтобы заставить сеть обучаться, инженеры использовали базовый биологический механизм — стремление любой живой системы к стабильности и минимизации стресса.
Когда виртуальный персонаж совершает ошибку (получает урон или выполняет бесполезное действие), программа отправляет на электроды хаотичный, непредсказуемый сигнал. На клеточном уровне он воспринимается как сильный раздражитель, выводящий сеть из равновесия.
Если персонаж совершает правильное действие (успешно атакует врага или уклоняется от удара), программа посылает предсказуемый, упорядоченный сигнал. Для биологической ткани это маркер стабильности среды.
Чтобы снизить количество хаотичных разрядов и чаще получать предсказуемые сигналы, нейроны начинают перестраивать свою структуру: создают новые синаптические связи и разрушают старые, оптимизируя маршруты передачи электричества внутри сети. Побочным эффектом этой адаптации становится то, что персонаж на экране начинает играть осмысленнее.
На данный момент уровень игры биологической сети далёк от совершенства. Виртуальный персонаж часто совершает хаотичные движения, вращается на месте и регулярно проигрывает. Однако статистический анализ показывает чёткую динамику: клетки учатся находить противников в трёхмерном пространстве, целиться и вести огонь. С каждой новой попыткой процент правильных действий неуклонно возрастает.
Перспективы биокомпьютеров
Эксперимент с DOOM доказал главное: проблема аппаратного интерфейса между компьютером и живой тканью успешно решена. Инженеры научились поддерживать жизнь клеток вне организма и наладили стабильный двусторонний канал передачи данных в режиме реального времени.
Теперь фокус исследований смещается в область программирования. Биологические сети обладают высокой энергоэффективностью и способны физически менять свою архитектуру под конкретную задачу. Понимание того, как правильно передавать информацию в такие системы, откроет путь к созданию принципиально новых вычислительных машин. Следующая амбициозная задача учёных — определить идеальные параметры взаимодействия: выяснить, какие алгоритмы, частоты и амплитуды электрической стимуляции позволят живым клеткам обрабатывать цифровую информацию с максимальной точностью. Когда этот код будет найден, биологические процессоры смогут решать задачи, недоступные для традиционной электроники.
На чём ещё запускали DOOM?
DOOM вышел в 1993 году. Шутер быстро стал культовым. Игра не просто задала новые стандарты для жанра, но и обрела вторую жизнь в виде необычного челленджа: энтузиасты по всему миру пытаются запустить её на самых неожиданных устройствах. Секрет популярности DOOM для подобных экспериментов кроется в его технических характеристиках. Игра весит всего около 3 МБ, отличается простым управлением и нетребовательной графикой. Это позволяет запускать её даже на устройствах с ограниченными ресурсами. Ещё один важный фактор — публикация исходного кода в 1997 году.
Настоящий расцвет портирования DOOM пришёлся на нулевые годы — время бурного развития электроники. Одним из знаковых событий стал запуск игры на банкомате в 2014 году. По словам Джона Ромеро, одного из создателей DOOM, именно этот эксперимент превратил портирование игры в своего рода спортивную дисциплину среди программистов.
Эксперименты шли один за другим. DOOM запускали на:
- калькуляторе, запитанном от картошки;
- фотоаппарате Kodak DC260 (выпущенном в 1998 году с процессором PowerPC на 66 МГц, 8 МБ оперативной памяти и жидкокристаллическим дисплеем разрешением 288×216);
- офисном телефоне Polycom VXX 600 (программист Нил Бостиан потратил четыре года, чтобы адаптировать прошивку устройства);
- принтере Canon (с выводом изображения на маленький экран в крайне низком качестве).
Эти примеры показали: если у устройства есть процессор и экран, шансы запустить на нём DOOM весьма высоки.
С развитием технологий энтузиасты стали искать всё более необычные способы запустить DOOM. Среди самых впечатляющих решений:
- Голографический дисплей. Инженер Джеймс Браун создал устройство, визуализирующее трёхмерное мерцающее изображение, и запустил на нём культовую игру. Сочетание ретро‑шутера и футуристической технологии выглядит особенно эффектно.
- Квантовый компьютер (точнее, его симулятор). Проект под названием QuanDOOM показал, что даже в сфере квантовых вычислений DOOM находит своё место.
- Нейросети. Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Тель‑Авивского университета представили игровой движок GameNGen, полностью управляемый нейросетью. Он способен генерировать кадры DOOM в реальном времени в зависимости от действий игрока.
- Чип со сверхнизким энергопотреблением NDP200. Устройство, созданное для мониторинга видео через нейронные сети, научили играть в упрощённую версию DOOM (VizDOOM). Чип идентифицирует врагов, целится и стреляет, используя встроенную память объёмом 640 КБ.
- Кишечная палочка. Аспирантка Массачусетского технологического института запустила DOOM на клетках кишечной палочки (E. coli). Экран представлял собой 1‑битный монохромный дисплей размером 32×48, наполненный флуоресцентным белком. Каждая бактерия выполняла роль пикселя. Однако у такого решения есть серьёзные ограничения. Чтобы отобразить один кадр, клеткам требуется 70 минут. Возврат в исходное состояние занимает 8 часов и 20 минут. В результате полное прохождение игры на бактериальном дисплее займёт около 600 лет.
- В Persona 5 Royal. Пользователи добавили возможность играть в DOOM внутри другой игры. Для этого нужно купить консоль в игровом мире и запустить шутер.
- В Minecraft. Пользователь Reddit под ником DeltaTwoForce создал мод, позволяющий создавать компьютеры внутри игры. На них можно запускать различные программы, включая DOOM.
- В «Блокноте». В 2022 году блогер Samperson опубликовал видео, где DOOM отображается через буквы и цифры, обновляющиеся в реальном времени.
- В Excel. Блогер Nobuaki Tanaka сумел запустить игру, используя ячейки таблицы в качестве пикселей. Из‑за тормозов играть было сложно, но сам эксперимент вызвал большой интерес.
Что дальше?
Челлендж «Can it run DOOM?» давно вышел за рамки технического эксперимента. Он стал мемом, культурным феноменом и способом проверить границы возможного. Каждый новый порт — будь то зубная щётка, цветочный горшок или тест на беременность — напоминает: технологии могут быть не только полезными, но и забавными. Пока существуют устройства с процессорами и экранами, энтузиасты будут находить новые способы запустить на них DOOM.
Подготовлено по материалам с сайта: https://www.ixbt.com/live/science/doom-zapustili-na-chelovecheskih-mozgovyh-kletkah-kak-cortical-labs-zastavili-neyrony-iz-probirki-prohodit-igry.html
14 просмотров · 04.03.2026
Работа в ЖКХ научила нейросеть материться
Что будет, если соединить футуристические технологии и будни ЖКХ? История о том, как искусственный интеллект, обученный вежливости, внезапно начал материться после первых же недель работы в колл‑центре управляющей компании, обернулась одновременно и комичной, и по‑своему тревожной картиной. Почему нейросеть так быстро переняла «крепкие выражения», как разработчики спешно переучивали электронного оператора и при чём тут вечная проблема человеческого терпения в сфере коммунальных услуг — разбираемся в этой истории о столкновении высоких технологий с суровой реальностью ЖКХ.
Интересные факты об Илоне Маске
Илон Маск — неординарный предприниматель и визионер, чьё имя стало синонимом технологических прорывов. От первых шагов в программировании в 12 лет до статуса миллиардера и основателя SpaceX, от непростого детства и семейных испытаний до амбициозных планов по колонизации Марса — путь Маска полон контрастов, смелых решений и неожиданных поворотов. Рассказываем о ключевых вехах жизни человека, который не просто меняет мир, но и переосмысливает границы возможного.
Гигаватты для ИИ
Компания xAI Илона Маска официально ввела в эксплуатацию суперкомпьютер Colossus 2 — первый в мире кластер для обучения искусственного интеллекта с энергопотреблением на уровне 1 гигаватта. Это сопоставимо с мощностью атомной электростанции и уже превышает пиковое потребление такого мегаполиса, как Сан-Франциско.
На этом проект не останавливается. В ближайшие месяцы, по заявлениям компании, энергопотребление Colossus 2 планируется увеличить до 1,5 гигаватта, а в перспективе — приблизиться к отметке 2 гигаватта.
Учёные научились «просвечивать» искусственный интеллект
Современные системы искусственного интеллекта всё глубже проникают в повседневную жизнь: они помогают врачам, используются в образовании, участвуют в принятии управленческих решений. При этом сами разработчики всё чаще признают: то, как именно такие модели приходят к своим выводам, остаётся во многом загадкой. Эту ситуацию принято описывать метафорой «чёрного ящика». Решение есть, результат получен, но внутренний путь рассуждений скрыт. По мере роста сложности моделей риск такого непонимания только увеличивается, особенно с учётом прогнозов о появлении систем уровня общего искусственного интеллекта уже в ближайшие годы. Именно этот разрыв между мощностью технологий и пониманием их устройства стал отправной точкой для нового научного направления, цель которого — сделать ИИ прозрачным и объяснимым.
История компании Intel
18 июля 1968 года в Калифорнии два американских инженера — Роберт Нойс и Гордон Мур — зарегистрировали компанию под скромным названием NM Electronics. Формально она должна была заниматься разработкой больших интегральных схем. Фактически же, в тот день началась новая эра — эра Intel.
Из пепла войны к вершинам прогресса: Израиль
14 мая 1948 года на карте мира появилось новое государство — Израиль. В этот день, в музее Тель-Авива, Давид Бен-Гурион зачитал Декларацию Независимости, и страна, названная «Мединат Исраэль», обрела своё официальное имя. Символично, что провозглашение независимости произошло ровно в тот момент, когда истекал срок британского мандата на Палестину. Мир, недавно переживший ужасы Второй мировой войны, стал свидетелем рождения нового общества, которое начало свой путь в условиях крайне непростой политической ситуации.
Lada: как оживить народный автомобиль?
Как оживить популярность Lada без многомиллиардных вложений? Нейросети предложили неожиданные решения — от запуска автомобиля в стратосферу и реалити‑шоу по восстановлению старых «Жигулей» до лимитированной серии с фирменными мемами и «антитест‑драйвов» с блогерами. Разбираемся, какие креативные идеи могут вернуть отечественный автопром в центр внимания аудитории — и почему главный козырь Lada может оказаться не в технологиях, а в честности и самоиронии.
Какой ИИ заменит ChatGPT в России? Большой обзор текстовых нейросетей.
Искусственный интеллект уже перестал быть технологией будущего — сегодня нейросети активно используют в бизнесе, образовании и повседневной жизни. Но как выбрать подходящий инструмент среди множества решений? В этом обзоре мы детально сравним семь ведущих ИИ‑сервисов последних лет: ChatGPT, Alice AI, Claude, Grok, Gemini, GigaChat и DeepSeek. Разберём их ключевые возможности, особенности работы с русским языком, доступность в России, платные и бесплатные функции, а также реальные ограничения. Цель — помочь вам найти нейросеть, которая максимально соответствует вашим задачам.
Российские учёные улучшили ИИ с помощью мата
Российские учёные из Института AIRI, Высшей школы экономики и Университета Иннополис сделали неожиданный шаг в развитии искусственного интеллекта: они научили нейросети использовать мат как инструмент сжатия текста. Вместо того чтобы просто удалять или заменять нецензурные выражения, исследователи задались вопросом — а можно ли использовать их как «смысловую упаковку»? Оказалось, что одно матерное слово способно заменить целую фразу, сохранив при этом суть. На этом принципе команда построила алгоритм, который сокращает тексты, экономя вычислительные ресурсы без потери смысла. При этом цель не в том, чтобы ИИ начал ругаться, а в том, чтобы научить его глубже понимать русский язык — и работать эффективнее.
Где живут самые умные люди на Земле?
Международный проект International IQ Test опубликовал ежегодное обновление рейтинга стран по среднему уровню коэффициента интеллекта. Итоги основаны на данных международного реестра IQ по состоянию на начало 2026 года. В исследовании участвовали 1 212 714 человек из 137 стран и территорий, которые выполняли одинаковые задания. Тест был вдохновлён форматом прогрессивных матриц Равена — невербального метода оценки рассуждения, разработанного с учётом культурной нейтральности.