Desde o final dos anos 1990, pesquisadores já cultivavam neurônios sobre matrizes de microeletrodos (MEAs) e estudavam como essas células neurais vivas formavam redes e respondiam a estímulos elétricos. Era, na época, apenas ciência básica, sem nenhuma aplicação computacional prática.

Durante os anos 2000, as células nas placas MEAs já respondiam a estímulos e formavam padrões de atividade, o que levou alguns pesquisadores a “condicionar” essas redes neurais cultivadas a executar certos comportamentos, por meio de estimulação repetida.

Mas o grande salto veio em 2021, quando a empresa australiana Cortical Labs realizou o experimento DishBrain. O objetivo era que os neurônios não só respondessem a um estímulo fixo, mas também recebessem um feedback sobre o resultado de suas ações. O veículo escolhido foi o videogame “Pong”, de 1972.

Recentemente, em uma prova de força que aumentou substancialmente a credibilidade do campo, a mesma Cortical criou o CL-1 — um computador biológico híbrido. Usando cerca de 200 mil células cerebrais humanas vivas, cultivadas sobre um microchip, o sistema conseguiu jogar o clássico jogo de tiro em primeira pessoa (FPS), “Doom”, um fenômeno cultural de 1993.

De “Pong” à perdição de “Doom”: queimando neurônios

A evolução de “Pong”, um dos jogos mais simples em termos computacionais, para o “Doom” representa um desafio cognitivo genuinamente complexo. Os ambientes tridimensionais e os constantes encontros imprevisíveis com inimigos impõem um enorme desafio para 200 mil neurônios cultivados em uma placa, sem olhos, sem sistema nervoso e sem corpo.

Para viabilizar esse confronto sem qualquer contexto evolutivo para as células cerebrais, os pesquisadores tiveram que traduzir o mundo digital do videogame para a linguagem natural da biologia: a eletricidade. A cultura celular foi posicionada sobre uma placa com múltiplos eletrodos, permitindo uma comunicação bidirecional entre a máquina e o tecido vivo.

A dinâmica é impressionante. Quando a criatura Imp aparece no lado esquerdo da tela, os eletrodos estimulam essa região específica da cultura neural, fazendo com que os neurônios reajam, disparando sinais elétricos de volta. Se o padrão de disparo for reconhecido pelo sistema, o personagem atira ou então se move rapidamente.

O que mais fascina em toda essa operação é que ninguém programou explicitamente os neurônios para associar um padrão específico a atirar ou mover o personagem. As próprias células aprenderam a fazer essa associação pelo feedback, desenvolvendo espontaneamente padrões funcionais úteis para interagir com o ambiente do jogo.

Mesmo se comportando como um noob funcional (um jogador inexperiente, mas que consegue desempenhar seu papel) e perdendo partidas, o sistema alcançou seu nível atual de desempenho de forma muito mais rápida do que diversos sistemas tradicionais de aprendizado artificial baseados em silício. IAs treinadas para jogar games, por exemplo, geralmente precisam de milhões de partidas simuladas para atingir desempenho parecido.

O aprendizado: uma saída do Inferno?

Fazer neurônios reais jogarem “Doom” é uma experiência que ultrapassa o mero entretenimento ou a curiosidade científica. Trata-se de uma prova real de que a tecnologia orgânica híbrida presente no CL-1 é viável, conseguindo unir o poder do cérebro humano — eficiência energética, plasticidade, aprendizado rápido — com o melhor do silício: velocidade de processamento e precisão.

Assim como o protagonista de Doom, que precisa sobreviver e encontrar uma saída, atravessando o caos do inferno, a pesquisa da Cortical Labs busca uma saída para os limites do silício. Se a computação convencional passa por seu próprio “inferno” de eficiência energética e velocidade de aprendizado, o wetware (fusão de tecido cerebral com hardware) pode ser um portal de escape.

Passar de fase aqui não significa habilidade de combate, mas demonstrar a evolução do processo cognitivo, que, no caso, é o aprendizado adaptativo em tempo real direcionado a objetivos concretos. Em outras palavras: é uma forma elegante e eficaz de compreender como sistemas biológicos reagem e se reorganizam sob estímulo.

O sistema funciona como uma conversa contínua e acelerada entre o jogo e as células — o jogo fala, as células respondem, o sistema interpreta essa resposta como ação, a ação muda o jogo, e o ciclo recomeça. A cada rodada, os neurônios se reorganizam progressivamente para responder de forma mais eficiente — aquilo que chamamos de aprendizado.