由果冻状材料制成并连接到电极的简单人工智能（AI）系统可以“学习”经典视频游戏乒乓球根据今天发表的一项研究，随着时间的推移，演奏和进步 1。

澳大利亚墨尔本皮质实验室首席科学官布雷特·卡根 (Brett Kagan) 表示，这些结果是表明合成材料可以利用基本形式的“记忆”来提高性能的第一步。 “系统记录记忆的方式与河床记录河流记忆的方式类似，”他说。

2022 年，卡根和他的同事们展示了 2那个系统 培养皿中的神经元 – 称为 DishBrain – 可以通过电刺激学习玩类似乒乓球的视频游戏。受到这项工作的启发，英国雷丁大学生物医学工程师 Yoshikatsu Hayashi 和他的同事想知道是否也可以使用非生物材料乒乓球可以控制。

Hayashi 和他的同事们转向了水凝胶——一种用于各种应用（例如软机器人组件）的果冻状材料，其中含有称为离子的带电粒子。当这种水凝胶受到电刺激时，离子会穿过材料，拉动水分子，从而改变水凝胶。 Hayashi 说，离子分布的这种变化会影响粒子的下一步排列。

“这就像物理记忆。”

Animierte Sequenz eines Computers, der Hydrogele spielt das Videospiel Pong.

为了测试这种“记忆”是否能让水凝胶乒乓球为了玩游戏，研究人员使用电极将材料连接到计算机上的游戏。游戏被划分为六个正方形的网格，对应于六对电极。每当球穿过其中一个方块时，相应的电极就会向水凝胶发送电信号，导致离子位置发生变化。然后传感器电极测量重新部署的离子的电流并将该信息传输回计算机，计算机将其解释为将游戏球拍移动到新位置的命令。随着时间的推移，这形成了基本的“记忆”，因为离子的运动受到其先前重新排列的影响。

快速学习者

最初，水凝胶大约有一半的时间击球，但在大约 24 分钟内将击球率提高到 60%，这表明该材料正在使用离子模式更新其对球运动的“记忆”。性能的提高还导致了更长的比赛时间——比赛中的时间。

研究人员进行了对照实验，其中水凝胶被给予有关球位置的错误信息，或者通过根本不受到刺激而“盲目”操作。这意味着凝胶离子的位置不能准确反映屏幕游戏。这乒乓球-水凝胶的游戏在这些条件下没有表现出任何改进，这表明只有在提供正确的信息时它才会变得更好。

以水凝胶为主乒乓球速度不如 DishBrain，后者只需不到 20 分钟即可发挥最佳性能。 “水凝胶是一个简单得多的系统，”Hayashi 说。但他补充说，结果表明水凝胶具有额外的计算能力，可以帮助研究人员开发更有效的算法。

“作者采取了一种创造性的方法，将神经科学的概念应用到更物理的系统中，”卡根说。但他补充说，还需要做更多的工作来证明水凝胶实际上可以“学习”。