Di tengah perlombaan membangun pusat data untuk kecerdasan buatan, sebuah startup Australia menawarkan jalur yang benar-benar berbeda. Cortical Labs mengklaim telah membuat perangkat pertama di dunia yang memungkinkan pengguna menjalankan kode pada sel otak manusia yang hidup.
Perangkat itu bernama CL1, dan cara kerjanya menggabungkan neuron hasil laboratorium dengan perangkat keras silikon. Alih-alih hanya mengandalkan chip konvensional, sistem ini memakai sel saraf hidup yang bisa menerima sinyal listrik, merespons, lalu responsnya dibaca kembali sebagai bagian dari proses komputasi.
Komputer dari sel hidup
CL1 tumbuh dari neuron yang berasal dari sel punca, lalu ditempatkan di atas chip yang mampu mengirim dan menerima sinyal listrik. Dengan cara itu, pengguna dapat berinteraksi langsung dengan neuron dan melihat reaksinya secara real time.
Meski memakai silikon seperti komputer biasa, sistem ini tetap bergantung pada kultur sel yang harus hidup dalam cairan kaya nutrisi. Pendekatan seperti ini kerap disebut sebagai “wetware”, karena komputasinya melibatkan komponen biologis yang aktif.
Cortical Labs menyebut pendekatan tersebut sebagai cara merancang sistem seperti rekayasa, bukan sekadar menumbuhkan sel di laboratorium. Brett J. Kagan, chief scientific officer sekaligus chief operating officer perusahaan itu, mengatakan hasil awalnya sangat menjanjikan.
Menurut Kagan, hanya dibutuhkan sedikit darah atau kulit untuk menghasilkan pasokan sel yang tak terbatas, lalu mengubahnya menjadi neuron. Ia menyebut sistem ini membuka peluang untuk neuroscience, pemodelan penyakit, robotika, hingga AI.
Lebih cepat dari kerja lab biasa
Perusahaan ini menekankan efisiensi prosesnya dibanding metode riset biologis tradisional. Tugas yang biasanya memerlukan kerja laboratorium khusus selama berbulan-bulan atau bertahun-tahun, kata perusahaan, kini bisa dilakukan dalam hitungan jam atau hari lewat platform terintegrasi itu.
Cortical Labs menyatakan telah mengoperasikan sekitar 120 unit sistem ini untuk sebuah pusat data kecil di Melbourne, Australia. Perusahaan itu juga sedang mengembangkan fasilitas komputasi biologis di Melbourne dan Singapura, tempat banyak unit bisa dipasang dan diakses dari jarak jauh.
Kagan berpendapat sistem biologis memiliki efisiensi energi yang sangat tinggi. Ia juga menilai manusia bisa belajar dari sedikit contoh dan mampu menangani ketidakpastian serta informasi yang tidak rapi, berbeda dengan machine learning yang sering membutuhkan puluhan ribu hingga ratusan ribu data.
Batasan komputer biologis
Meski demikian, sistem ini belum diposisikan sebagai pengganti komputer silikon sepenuhnya. Kagan mengatakan komputer berbasis silikon tetap jauh lebih baik untuk perhitungan matematika yang presisi dan cepat.
Ia juga menilai perkembangan AI saat ini bisa mendekati batas praktis karena membutuhkan data dan daya komputasi yang terus membengkak. Karena itu, ia melihat masa depan komputasi berada pada kombinasi pendekatan biologis dan silikon agar kemampuan yang tidak bisa dicapai keduanya secara terpisah tetap bisa muncul.
Alysson R. Muotri dari University of California, San Diego, juga melihat adanya potensi pada sistem biologis karena efisiensi energi dan kemampuan beradaptasinya. Namun, ia menilai jaringan neuron manusia yang datar tidak akan memberi keunggulan besar dibanding sistem silikon tradisional.
Muotri menyebut struktur tiga dimensi yang lebih kompleks, seperti organoid, punya potensi lebih besar, tetapi masih bersifat eksperimental. Ia juga mengingatkan bahwa bentuk yang lebih rumit dapat memunculkan pertanyaan baru tentang kesadaran.
Pertanyaan etis ikut mengiringi
Penggunaan sel manusia dalam komputasi memang memunculkan pertanyaan etis. Menurut para peneliti, tingkat kekhawatiran bergantung pada kompleksitas sistem yang digunakan.
Muotri menilai jaringan sederhana seperti yang dipakai perusahaan seperti Cortical Labs tidak menimbulkan masalah besar. Tetapi ia memperingatkan bahwa struktur yang lebih menyerupai otak bisa menimbulkan pengalaman tertentu di dalam cawan laboratorium.
Ia mengatakan organisasi anatomi jaringan itu mungkin menciptakan semacam pengalaman, bahkan kemungkinan bentuk kesadaran, yang bisa membuat sebagian orang tidak nyaman. Karena itu, ia menilai teknologi seperti ini dapat memerlukan aturan dan pengawasan baru saat berkembang.
Dari sisi perusahaan, Kagan menyebut pendekatannya juga punya keuntungan etis. Ia mengatakan sistem ini dapat mengurangi kebutuhan uji coba pada hewan dan memberi kontrol yang lebih besar atas sistem biologis yang dipakai dalam komputasi.
