Name: この新しいAIは生きている人間の脳細胞でできている（合成生物学的知性） (This New AI is Made of Living HUMAN BRAIN Cells (Synthetic Biological Intelligence))
Uploaded: 2025-03-13T01:53:41.000Z
Duration: 8 min 7 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Scientists just built a computer powered by living human brain cells, and it learns faster than any AI chip out there.

科学者たちは、生きた人間の脳細胞を動力源とするコンピュータを開発した。

It doesn't even need a traditional computer to run.

従来のコンピューターを必要としない。

This isn't sci-fi, it's real, it's on the market, and the craziest part, you can actually buy one.

これはSFではなく、現実であり、市場に出回っており、そして最もクレイジーなのは、実際に購入できるということだ。

All right, now, I know biological computer sounds pretty wild.

さて、生物学的コンピューターというと、かなり荒唐無稽に聞こえるだろう。

We're talking about a computer made partly out of living human brain cells, actual living neurons, plus silicon hardware, working together to form what they're calling synthetic biological intelligence.

私たちが話しているのは、生きた人間の脳細胞から部分的に作られたコンピュータのことで、実際に生きているニューロン、それにシリコン製のハードウェアが、彼らが合成生物学的知性と呼んでいるものを形成するために一緒に働いている。

This new form of AI, or SBI for short, is not just some sci-fi concept, it's real, and it's been officially launched.

この新しい形のAI、略してSBIは、単なるSFの概念ではなく、現実のものであり、正式に発表された。

Vertical Labs revealed the CL1 at an event in Barcelona on March 2nd, 2025, and they say it's going to revolutionize everything from drug discovery to disease modeling to how we might build future robotics and automation systems.

バーティカル・ラボは、2025年3月2日にバルセロナで開催されたイベントでCL1を公開し、創薬から疾病モデリング、将来のロボット工学やオートメーション・システムの構築方法まで、あらゆる分野に革命をもたらすだろうと語った。

では、具体的にどのように機能するのか？

The idea is that these neurons, which are grown in the lab from induced pluripotent stem cells, or iPSCs, can be placed on something like a silicon chip that has electrodes laid out in a grid.

このアイデアは、人工多能性幹細胞（iPS細胞）から研究室で培養されたこれらのニューロンを、電極が格子状に並べられたシリコンチップのようなものの上に置くことができるというものだ。

In the CL1 setup, there are 59 electrodes, forming a sort of playground for these neurons to grow and form connections.

CL1のセットアップでは、59個の電極があり、ニューロンが成長し、接続を形成するための遊び場のようなものを形成している。

Cortical Labsはこれを箱入りボディと呼んでいる。

It has its own life support system so the cells can thrive, filtration, pumps, temperature control, gas mixing, basically an entire environment to keep the neurons healthy.

濾過、ポンプ、温度調節、ガス混合など、基本的にニューロンを健康に保つための環境全体が整っている。

This is then connected to software that reads and writes signals to the neurons in real time.

そして、これをリアルタイムでニューロンに信号を読み書きするソフトウェアに接続する。

Because these brain cells thrive on predictable signals, they're basically searching for energy-efficient ways to respond, the system can reward them for doing something right and punish them for doing something wrong.

これらの脳細胞は予測可能なシグナルで成長するため、基本的にエネルギー効率のよい反応方法を探している。

Cortical's earlier research, published in the journal Neuron, showed that, with the right stimulus, these cultured neurons learned how to play the classic arcade game Pong.

Neuron』誌に掲載されたCortical社の先行研究では、適切な刺激を与えると、これらの培養ニューロンが古典的なアーケードゲーム『Pong』の遊び方を学習することが示された。

The researchers would send electrical signals to tell the cells where the paddle was and the cells would respond.

研究者たちは電気信号を送り、パドルがどこにあるかを細胞に伝え、細胞はそれに反応する。

If the virtual ball was missed, a random, chaotic signal was sent back, which the cells didn't like.

バーチャル・ボールが外れると、ランダムでカオス的な信号が送り返され、細胞はそれを嫌った。

If they hit the ball, the signal was more predictable, so over time, the neurons got better at Pong.

ボールを打てば、信号はより予測しやすくなり、時間の経過とともにニューロンはポンがうまくなった。

That first version was called Dishbrain, and it made headlines because it was basically the beginning of this idea that you could have a self-learning, living network on a chip.

その最初のバージョンはDishbrainと呼ばれ、基本的にチップ上に自己学習する生きたネットワークを持つことができるというアイデアの始まりであったため、大きな話題となった。

Dishbrain was neat, but the new CL1 is way beyond that.

ディッシュブレインはすっきりしていたが、新しいCL1はそれをはるかに超えている。

Cortical Labs has reworked the technology to be more stable, more energy-efficient, and easier to program.

コーティカル・ラボは、より安定し、よりエネルギー効率が高く、より簡単にプログラムできるように技術を改良した。

The CL1 has planar electrode arrays, basically glass and metal, which simplify the process of balancing out any electrical charge that builds up.

CL1には、基本的にガラスと金属の平面電極アレイがあり、蓄積された電荷のバランスを取るプロセスを簡素化している。

They've also introduced something called the Minimal Viable Brain concept, the notion that they can figure out just which types of cells and how many are needed to create something that can, in effect, learn and adapt in more advanced ways.

どの種類の細胞がどれだけあれば、より高度な方法で学習し適応することができるのかがわかるという考え方だ。

If that wasn't cool enough, the CL1 only draws about 850 to 1,000 watts of power for a full rack of 30 units.

CL1は、30台のフルラックで約850ワットから1000ワットの電力しか消費しない。

A single CL1 box, about $35,000 for the hardware alone, doesn't even require an external computer to function.

CL1ボックス1台は、ハードウェアだけで約35,000ドルで、機能するために外付けのコンピューターさえ必要としない。

It's all self-contained, with a touchscreen interface to help researchers monitor the data and keep track of experiments.

すべて自己完結型で、研究者がデータをモニターし、実験を追跡するのに役立つタッチスクリーン・インターフェースを備えている。

The plan is to produce racks that each house 30 CL1 units, forming a huge biological neural network server.

計画では、それぞれ30台のCL1ユニットを収納するラックを製造し、巨大な生物学的ニューラルネットワーク・サーバーを形成することになっている。

Cortical Labs is aiming to have four of these racks online and available by the end of 2025.

コーティカル・ラボは、2025年末までに4台のラックをオンライン化し、利用可能にすることを目指している。

They're calling it Wetware as a Service, which basically means you can buy time on these biological computers from anywhere in the world via the cloud.

彼らはこれを "サービスとしてのウェットウェア "と呼んでいる。

You don't need to own or maintain the actual hardware if you don't want to, you can just log in and start running experiments.

実際のハードウェアを所有したりメンテナンスしたりする必要はなく、ログインするだけで実験を開始できる。

Well, for one thing, drug discovery and disease modeling, traditional systems for studying neurological diseases like epilepsy and Alzheimer's, rely on either animal models or 2D cell cultures that aren't quite as dynamic as a living network.

ひとつには、てんかんやアルツハイマーなどの神経疾患を研究するための伝統的なシステムである創薬や疾患モデリングは、動物モデルか、生きたネットワークほどダイナミックではない2次元の細胞培養に依存している。

And that leads to a lot of drugs failing clinical trials.

その結果、多くの薬が臨床試験に失敗することになる。

Cortical Labs thinks these biological computers will open up new avenues to test therapeutics, replace some animal studies, and hopefully speed up finding treatments for diseases of the brain.

皮質研究所は、これらの生体コンピューターが治療法をテストする新しい道を開き、動物実験に取って代わり、脳の病気の治療法を見つけるのを早めることができると考えている。

It might also give us new ways to fine-tune personalized medicine.

それはまた、個別化医療を微調整する新しい方法を与えてくれるかもしれない。

Because you can grow neurons from someone's own cells, you could see exactly how that specific individual's neurons respond to a certain drug.

その人自身の細胞からニューロンを培養することができるので、特定の人のニューロンがある薬物にどう反応するかを正確に見ることができる。

もう一つの切り口は、ロボットの知能だ。

Essentially, you could wire a neural network like the CL1 into a robot and have the robot learn in more human-like ways.

基本的には、CL1のようなニューラルネットワークをロボットに組み込めば、ロボットはより人間に近い方法で学習することができる。

Instead of just feeding it zillions of lines of code or letting it chew on huge datasets, the robot's brain might figure things out with more flexibility and energy efficiency, kind of like how humans do.

ロボットの脳は、ただ何十行ものコードを与えたり、膨大なデータセットを咀嚼させたりするのではなく、人間がそうするように、より柔軟でエネルギー効率の高い方法で物事を理解するかもしれない。

And about that energy efficiency, keep in mind that large-language models like ChatGPT run on massive arrays of GPUs or specialized silicon, which can burn through a lot of power.

エネルギー効率については、ChatGPTのような大規模な言語モデルは、GPUや特殊なシリコンの大規模なアレイ上で動作し、多くの電力を消費する可能性があることを覚えておいてほしい。

SBI technology, on the other hand, is using living neurons, which are extremely energy-efficient.

一方、SBIテクノロジーは、エネルギー効率が極めて高い生きたニューロンを使用している。

Think about how your own brain uses around 20 watts to keep you up and running.

自分の脳が、いかに20ワットほどの電力を消費しているか考えてみてほしい。

It's a fraction of what a big data center might use for an equivalent level of machine intelligence, though equivalent is obviously tricky to define.

ビッグデータセンターが同レベルのマシンインテリジェンスを実現するために使用する金額の数分の一である。

Cortical Labs claims that a single CL1 rack only uses a bit less than 1 kilowatt, which is like running a small microwave.

Cortical Labs社は、CL1ラック1台で1キロワット弱しか消費しないと主張しているが、これは小型電子レンジを動かすようなものだ。

Now you might be wondering, is this system conscious?

このシステムは意識的なのだろうか？

According to Cortical Labs, we're not dealing with anything that's aware of its existence.

コーティカル・ラボによれば、私たちは自分の存在に気づいているものを相手にしているわけではない。

It's more of a specialized computing substrate, where the neurons are grown in a carefully controlled environment that's specifically designed to harness their computational power.

ニューロンを慎重に制御された環境で成長させ、その計算能力を活用するように特別に設計されているのだ。

Ethically, of course, there are a lot of questions.

倫理的には、もちろん多くの疑問がある。

Cortical Labs has said that they're following regulations from health agencies, bioethics committees, and government organizations, and they're open about the debate, especially around using human brain cells.

コーティカル・ラボ社は、保健機関、生命倫理委員会、政府機関の規制に従っており、特にヒトの脳細胞を使用することに関する議論についてはオープンにしていると述べている。

But they argue that these are induced pluripotent stem cells, meaning they can become just about any cell type, and they're not forming full brains with consciousness.

しかし彼らは、これらの細胞は人工多能性幹細胞であり、あらゆる種類の細胞になる可能性があり、意識を持った完全な脳を形成しているわけではないと主張している。

Instead, they're partial networks that happen to be fantastic at learning tasks.

その代わり、タスクを学習するのが得意な部分的なネットワークなのだ。

For those of you who are super technical, the CL1 is basically a fully programmable system with a bi-directional stimulation and read interface, meaning you can send signals in and measure signals out in real time.

CL1は、基本的に双方向の刺激・読み取りインターフェースを備えた完全プログラマブル・システムであり、リアルタイムで信号を送信し、信号を測定することができる。

There's also a Python API for folks who want to integrate it into their own applications.

また、独自のアプリケーションに統合したい人のためにPython APIも用意されている。

It's a dream for researchers who want to build custom experiments or tailor the neural network to test new theories about learning, memory, or disease.

学習、記憶、あるいは病気に関する新しい理論を検証するために、カスタムメイドの実験を構築したり、ニューラルネットワークを調整したりしたい研究者にとっては夢のような話だ。

Cortical Labs has been working on this for almost six years now.

コルティカル・ラボは6年近く前からこの研究に取り組んできた。

Their founder and CEO, Dr. Han-Weng Chong, and Chief Scientific Officer Dr. Brett Kagan have led the charge on bridging biology and silicon.

創業者兼CEOのハン・ウェン・チョン博士とチーフ・サイエンティフィック・オフィサーのブレット・ケイガン博士は、生物学とシリコンの橋渡しを主導してきた。

The team made waves when they embedded their cell cultures in that Pong simulation, but that was just scratching the surface.

研究チームは細胞培養をポン・シミュレーションに組み込んだことで話題になったが、それは表面をなぞったに過ぎない。

Now they've got the manufacturing, the racks, the cloud platform, and a roadmap for turning this into something any big-thinking researcher or innovator can hop onto.

現在、彼らは製造設備、ラック、クラウドプラットフォームを手に入れ、これを大きな考えを持つ研究者やイノベーターなら誰でも飛びつくことができるものに変えるロードマップを持っている。

So will this lead to the next big leap in AI?

では、これはAIの次の飛躍につながるのだろうか？

Synthetic biological intelligence could be the turning point, where computers get way more natural in how they learn and adapt.

合成生物学的知性は、コンピューターがどのように学習し適応していくかについて、より自然になる転換点になるかもしれない。

We're already seeing how large language models have revolutionized the way we interact with AI, but if you throw actual human neurons into the mix, the possibilities might multiply.

私たちはすでに、大規模な言語モデルがAIとの関わり方にどのような革命をもたらしたかを目の当たりにしているが、実際の人間のニューロンをミックスに放り込めば、可能性は倍増するかもしれない。

The CL1 is here, and it's not just a concept, it's happening.

CL1は単なるコンセプトではなく、現実のものとなった。

It'll be interesting to see how researchers and innovators put it to use.

研究者やイノベーターがこれをどのように活用するか、興味深いところだ。

Mind-blowing tech, or a little unsettling?

驚異的な技術か、それとも少し不安なのか？

And if you enjoyed this breakdown, don't forget to like, subscribe, and share.

そして、この内訳を楽しんでいただけたなら、「いいね！」、「購読」、「シェア」をお忘れなく。

Thanks for watching, and I'll catch you in the next one.