Thoại Viết Hoàng
Writer
Một nghiên cứu mới kết nối khoa học thần kinh và học máy cung cấp những hiểu biết sâu sắc về vai trò tiềm năng của tế bào hình sao trong não người.
Mạng thần kinh nhân tạo, mô hình học máy phổ biến có thể được đào tạo để hoàn thành nhiều nhiệm vụ, được gọi như vậy vì kiến
trúc của chúng được lấy cảm hứng từ cách các tế bào thần kinh sinh học xử lý thông tin trong não người.
Khoảng 6 năm trước, các nhà khoa học đã phát hiện ra một loại mô hình mạng thần kinh mới mạnh mẽ hơn được gọi là máy biến áp. Những mô hình này có thể đạt được hiệu suất chưa từng có, chẳng hạn như bằng cách tạo văn bản từ lời nhắc với độ chính xác gần như con người. Ví dụ, một máy biến áp làm nền tảng cho các hệ thống AI như ChatGPT và Bard. Mặc dù cực kỳ hiệu quả, nhưng máy biến thế cũng rất bí ẩn: Không giống như các mô hình mạng thần kinh lấy cảm hứng từ não bộ khác, vẫn chưa rõ cách chế tạo chúng bằng các thành phần sinh học.
Giờ đây, các nhà nghiên cứu từ MIT, Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo MIT-IBM Watson và Trường Y Harvard đã đưa ra một giả thuyết có thể giải thích cách một máy biến áp có thể được chế tạo bằng cách sử dụng các yếu tố sinh học trong não. Họ gợi ý rằng một mạng lưới sinh học bao gồm các tế bào thần kinh và các tế bào não khác gọi là tế bào hình sao có thể thực hiện tính toán cốt lõi giống như một máy biến áp.
Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng tế bào hình sao, tế bào không phải tế bào thần kinh có nhiều trong não, giao tiếp với tế bào thần kinh và đóng một vai trò trong một số quá trình sinh lý, chẳng hạn như điều hòa lưu lượng máu. Nhưng các nhà khoa học vẫn chưa hiểu rõ về chức năng tính toán của các tế bào này.
Với nghiên cứu mới, được công bố trong tuần này ở định dạng truy cập mở trong Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, các nhà nghiên cứu đã khám phá vai trò của tế bào hình sao trong não từ góc độ điện toán và tạo ra một mô hình toán học cho thấy chúng có thể được sử dụng như thế nào. , cùng với các tế bào thần kinh, để xây dựng một máy biến áp hợp lý về mặt sinh học.
Giả thuyết của họ cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể châm ngòi cho nghiên cứu khoa học thần kinh trong tương lai về cách thức hoạt động của bộ não con người. Đồng thời, nó có thể giúp các nhà nghiên cứu máy học giải thích lý do tại sao máy biến áp lại thành công như vậy trong một loạt các nhiệm vụ phức tạp.
“Bộ não vượt trội hơn nhiều so với cả những mạng thần kinh nhân tạo tốt nhất mà chúng tôi đã phát triển, nhưng chúng tôi không thực sự biết chính xác cách thức hoạt động của bộ não. Có giá trị khoa học khi suy nghĩ về các kết nối giữa phần cứng sinh học và mạng lưới trí tuệ nhân tạo quy mô lớn. Đây là khoa học thần kinh cho AI và AI cho khoa học thần kinh,” Dmitry Krotov, một nhân viên nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm AI của MIT-IBM Watson và là tác giả chính của bài báo nghiên cứu cho biết.
Tham gia cùng Krotov trên bài báo là tác giả chính Leo Kozachkov, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Khoa Khoa học Nhận thức và Não bộ của MIT; và Ksenia V. Kastanenka, trợ lý giáo sư sinh học thần kinh tại Trường Y Harvard và là trợ lý điều tra viên tại Viện Nghiên cứu Tổng hợp Massachusetts.
Một điều không thể về mặt sinh học trở nên hợp lý
Máy biến áp hoạt động khác với các mô hình mạng thần kinh khác. Chẳng hạn, một mạng thần kinh hồi quy được đào tạo để xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ so sánh từng từ trong câu với trạng thái bên trong được xác định bởi các từ trước đó. Mặt khác, một máy biến áp so sánh tất cả các từ trong câu cùng một lúc để tạo ra một dự đoán, một quá trình được gọi là tự chú ý.
Krotov giải thích, để khả năng tự chú ý hoạt động, máy biến áp phải giữ tất cả các từ sẵn sàng trong một dạng bộ nhớ nào đó, nhưng điều này dường như không thể thực hiện được về mặt sinh học do cách các tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Tuy nhiên, một vài năm trước, các nhà khoa học đang nghiên cứu một loại mô hình máy học hơi khác (được gọi là Bộ nhớ liên kết dày đặc) đã nhận ra rằng cơ chế tự chú ý này có thể xảy ra trong não, nhưng chỉ khi có sự giao tiếp giữa ít nhất ba tế bào thần kinh.Krotov giải thích, để khả năng tự chú ý hoạt động, máy biến áp phải giữ tất cả các từ sẵn sàng trong một dạng bộ nhớ nào đó, nhưng điều này dường như không thể thực hiện được về mặt sinh học do cách các tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Tuy nhiên, một vài năm trước, các nhà khoa học đang nghiên cứu một loại mô hình máy học hơi khác (được gọi là Bộ nhớ liên kết dày đặc) đã nhận ra rằng cơ chế tự chú ý này có thể xảy ra trong não, nhưng chỉ khi có sự giao tiếp giữa ít nhất ba tế bào thần kinh.
Kozachkov nói: “Số ba thực sự xuất hiện với tôi bởi vì trong khoa học thần kinh người ta biết rằng những tế bào này được gọi là tế bào hình sao, không phải là tế bào thần kinh, tạo thành các kết nối ba chiều với tế bào thần kinh, được gọi là khớp thần kinh ba bên,” Kozachkov nói.
Khi hai tế bào thần kinh giao tiếp với nhau, một tế bào thần kinh trước khớp thần kinh sẽ gửi các hóa chất được gọi là chất dẫn truyền thần kinh qua khớp thần kinh kết nối nó với một tế bào thần kinh sau khớp thần kinh. Đôi khi, một tế bào hình sao cũng được kết nối — nó quấn một xúc tu dài và mỏng xung quanh khớp thần kinh, tạo ra một khớp thần kinh ba bên (ba phần). Một tế bào hình sao có thể hình thành hàng triệu khớp thần kinh ba bên.
Tế bào hình sao thu thập một số chất dẫn truyền thần kinh chảy qua khớp thần kinh. Tại một thời điểm nào đó, tế bào hình sao có thể gửi tín hiệu trở lại các tế bào thần kinh. Bởi vì tế bào hình sao hoạt động trên thang thời gian dài hơn nhiều so với tế bào thần kinh — chúng tạo ra tín hiệu bằng cách tăng dần phản ứng canxi rồi giảm xuống — những tế bào này có thể giữ và tích hợp thông tin được truyền đến chúng từ tế bào thần kinh. Theo cách này, các tế bào hình sao có thể tạo thành một loại bộ nhớ đệm, Krotov nói
Ông nói thêm: “Nếu bạn nghĩ về nó từ góc độ đó, thì tế bào hình sao cực kỳ tự nhiên để tính toán chính xác mà chúng ta cần để thực hiện hoạt động chú ý bên trong máy biến áp.
Xây dựng mạng lưới tế bào thần kinh-hình sao
Với cái nhìn sâu sắc này, các nhà nghiên cứu đã hình thành giả thuyết của họ rằng tế bào hình sao có thể đóng một vai trò trong cách tính toán của máy biến áp. Sau đó, họ bắt đầu xây dựng một mô hình toán học của mạng nơ-ron-tế bào hình sao hoạt động giống như một máy biến thế.
Họ đã sử dụng toán học cốt lõi bao gồm một máy biến áp và phát triển các mô hình sinh lý đơn giản về hoạt động của tế bào hình sao và tế bào thần kinh khi chúng giao tiếp trong não, dựa trên nghiên cứu sâu về tài liệu và hướng dẫn từ các cộng tác viên là nhà thần kinh học.
Sau đó, họ kết hợp các mô hình theo những cách nhất định cho đến khi đạt được một phương trình của mạng nơ-ron-tế bào hình sao mô tả khả năng tự chú ý của máy biến áp.
“Đôi khi, chúng tôi thấy rằng một số điều chúng tôi muốn trở thành sự thật không thể thực hiện được một cách hợp lý. Vì vậy, chúng tôi đã phải nghĩ ra cách giải quyết. Có một số điều trong bài báo là sự gần đúng rất cẩn thận về kiến trúc máy biến áp để có thể khớp với nó theo cách hợp lý về mặt sinh học,” Kozachkov nói.
Thông qua phân tích của họ, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng mạng lưới tế bào thần kinh-tế bào hình sao sinh lý của họ về mặt lý thuyết phù hợp với một máy biến áp. Ngoài ra, họ đã tiến hành các mô phỏng số bằng cách cung cấp các hình ảnh và đoạn văn bản cho các mô hình máy biến áp và so sánh các phản ứng với các phản ứng của mạng nơ-ron-tế bào hình sao mô phỏng của họ. Cả hai đều trả lời các gợi ý theo những cách tương tự, xác nhận mô hình lý thuyết của họ.“Đã giữ im lặng về điện trong hơn một thế kỷ ghi lại não bộ, tế bào hình sao là một trong những tế bào phong phú nhất nhưng ít được khám phá nhất trong não. Konstantinos Michmizos, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Rutgers, người không tham gia vào nghiên cứu này, cho biết tiềm năng giải phóng sức mạnh tính toán của nửa còn lại của bộ não chúng ta là rất lớn. “Nghiên cứu này mở ra một vòng lặp lặp đi lặp lại hấp dẫn, từ việc hiểu cách hành vi thông minh có thể thực sự xuất hiện trong não, đến việc chuyển các giả thuyết đột phá thành các công cụ mới thể hiện trí thông minh giống con người.”
Bước tiếp theo đối với các nhà nghiên cứu là thực hiện bước nhảy vọt từ lý thuyết sang thực hành. Họ hy vọng so sánh các dự đoán của mô hình với những dự đoán đã được quan sát trong các thí nghiệm sinh học và sử dụng kiến thức này để tinh chỉnh, hoặc có thể bác bỏ giả thuyết của họ.
Ngoài ra, một hàm ý trong nghiên cứu của họ là các tế bào hình sao có thể liên quan đến trí nhớ dài hạn, vì mạng cần lưu trữ thông tin để có thể hành động dựa trên thông tin đó trong tương lai. Nghiên cứu bổ sung có thể điều tra ý tưởng này hơn nữa, Krotov nói.
“Vì nhiều lý do, tế bào hình sao cực kỳ quan trọng đối với nhận thức và hành vi, và chúng hoạt động theo những cách cơ bản khác với tế bào thần kinh. Hy vọng lớn nhất của tôi cho bài báo này là nó xúc tác cho một loạt nghiên cứu trong khoa học thần kinh tính toán đối với các tế bào thần kinh đệm, và đặc biệt là tế bào hình sao,” Kozachkov cho biết thêm.
Nghiên cứu này được hỗ trợ một phần bởi Quỹ BrightFocus và Viện Y tế Quốc gia.
trúc của chúng được lấy cảm hứng từ cách các tế bào thần kinh sinh học xử lý thông tin trong não người.
Khoảng 6 năm trước, các nhà khoa học đã phát hiện ra một loại mô hình mạng thần kinh mới mạnh mẽ hơn được gọi là máy biến áp. Những mô hình này có thể đạt được hiệu suất chưa từng có, chẳng hạn như bằng cách tạo văn bản từ lời nhắc với độ chính xác gần như con người. Ví dụ, một máy biến áp làm nền tảng cho các hệ thống AI như ChatGPT và Bard. Mặc dù cực kỳ hiệu quả, nhưng máy biến thế cũng rất bí ẩn: Không giống như các mô hình mạng thần kinh lấy cảm hứng từ não bộ khác, vẫn chưa rõ cách chế tạo chúng bằng các thành phần sinh học.
Giờ đây, các nhà nghiên cứu từ MIT, Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo MIT-IBM Watson và Trường Y Harvard đã đưa ra một giả thuyết có thể giải thích cách một máy biến áp có thể được chế tạo bằng cách sử dụng các yếu tố sinh học trong não. Họ gợi ý rằng một mạng lưới sinh học bao gồm các tế bào thần kinh và các tế bào não khác gọi là tế bào hình sao có thể thực hiện tính toán cốt lõi giống như một máy biến áp.
Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng tế bào hình sao, tế bào không phải tế bào thần kinh có nhiều trong não, giao tiếp với tế bào thần kinh và đóng một vai trò trong một số quá trình sinh lý, chẳng hạn như điều hòa lưu lượng máu. Nhưng các nhà khoa học vẫn chưa hiểu rõ về chức năng tính toán của các tế bào này.
Với nghiên cứu mới, được công bố trong tuần này ở định dạng truy cập mở trong Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, các nhà nghiên cứu đã khám phá vai trò của tế bào hình sao trong não từ góc độ điện toán và tạo ra một mô hình toán học cho thấy chúng có thể được sử dụng như thế nào. , cùng với các tế bào thần kinh, để xây dựng một máy biến áp hợp lý về mặt sinh học.
Giả thuyết của họ cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể châm ngòi cho nghiên cứu khoa học thần kinh trong tương lai về cách thức hoạt động của bộ não con người. Đồng thời, nó có thể giúp các nhà nghiên cứu máy học giải thích lý do tại sao máy biến áp lại thành công như vậy trong một loạt các nhiệm vụ phức tạp.
“Bộ não vượt trội hơn nhiều so với cả những mạng thần kinh nhân tạo tốt nhất mà chúng tôi đã phát triển, nhưng chúng tôi không thực sự biết chính xác cách thức hoạt động của bộ não. Có giá trị khoa học khi suy nghĩ về các kết nối giữa phần cứng sinh học và mạng lưới trí tuệ nhân tạo quy mô lớn. Đây là khoa học thần kinh cho AI và AI cho khoa học thần kinh,” Dmitry Krotov, một nhân viên nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm AI của MIT-IBM Watson và là tác giả chính của bài báo nghiên cứu cho biết.
Tham gia cùng Krotov trên bài báo là tác giả chính Leo Kozachkov, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Khoa Khoa học Nhận thức và Não bộ của MIT; và Ksenia V. Kastanenka, trợ lý giáo sư sinh học thần kinh tại Trường Y Harvard và là trợ lý điều tra viên tại Viện Nghiên cứu Tổng hợp Massachusetts.
Một điều không thể về mặt sinh học trở nên hợp lý
Máy biến áp hoạt động khác với các mô hình mạng thần kinh khác. Chẳng hạn, một mạng thần kinh hồi quy được đào tạo để xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ so sánh từng từ trong câu với trạng thái bên trong được xác định bởi các từ trước đó. Mặt khác, một máy biến áp so sánh tất cả các từ trong câu cùng một lúc để tạo ra một dự đoán, một quá trình được gọi là tự chú ý.
Krotov giải thích, để khả năng tự chú ý hoạt động, máy biến áp phải giữ tất cả các từ sẵn sàng trong một dạng bộ nhớ nào đó, nhưng điều này dường như không thể thực hiện được về mặt sinh học do cách các tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Tuy nhiên, một vài năm trước, các nhà khoa học đang nghiên cứu một loại mô hình máy học hơi khác (được gọi là Bộ nhớ liên kết dày đặc) đã nhận ra rằng cơ chế tự chú ý này có thể xảy ra trong não, nhưng chỉ khi có sự giao tiếp giữa ít nhất ba tế bào thần kinh.Krotov giải thích, để khả năng tự chú ý hoạt động, máy biến áp phải giữ tất cả các từ sẵn sàng trong một dạng bộ nhớ nào đó, nhưng điều này dường như không thể thực hiện được về mặt sinh học do cách các tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Tuy nhiên, một vài năm trước, các nhà khoa học đang nghiên cứu một loại mô hình máy học hơi khác (được gọi là Bộ nhớ liên kết dày đặc) đã nhận ra rằng cơ chế tự chú ý này có thể xảy ra trong não, nhưng chỉ khi có sự giao tiếp giữa ít nhất ba tế bào thần kinh.
Kozachkov nói: “Số ba thực sự xuất hiện với tôi bởi vì trong khoa học thần kinh người ta biết rằng những tế bào này được gọi là tế bào hình sao, không phải là tế bào thần kinh, tạo thành các kết nối ba chiều với tế bào thần kinh, được gọi là khớp thần kinh ba bên,” Kozachkov nói.
Khi hai tế bào thần kinh giao tiếp với nhau, một tế bào thần kinh trước khớp thần kinh sẽ gửi các hóa chất được gọi là chất dẫn truyền thần kinh qua khớp thần kinh kết nối nó với một tế bào thần kinh sau khớp thần kinh. Đôi khi, một tế bào hình sao cũng được kết nối — nó quấn một xúc tu dài và mỏng xung quanh khớp thần kinh, tạo ra một khớp thần kinh ba bên (ba phần). Một tế bào hình sao có thể hình thành hàng triệu khớp thần kinh ba bên.
Tế bào hình sao thu thập một số chất dẫn truyền thần kinh chảy qua khớp thần kinh. Tại một thời điểm nào đó, tế bào hình sao có thể gửi tín hiệu trở lại các tế bào thần kinh. Bởi vì tế bào hình sao hoạt động trên thang thời gian dài hơn nhiều so với tế bào thần kinh — chúng tạo ra tín hiệu bằng cách tăng dần phản ứng canxi rồi giảm xuống — những tế bào này có thể giữ và tích hợp thông tin được truyền đến chúng từ tế bào thần kinh. Theo cách này, các tế bào hình sao có thể tạo thành một loại bộ nhớ đệm, Krotov nói
Ông nói thêm: “Nếu bạn nghĩ về nó từ góc độ đó, thì tế bào hình sao cực kỳ tự nhiên để tính toán chính xác mà chúng ta cần để thực hiện hoạt động chú ý bên trong máy biến áp.
Xây dựng mạng lưới tế bào thần kinh-hình sao
Với cái nhìn sâu sắc này, các nhà nghiên cứu đã hình thành giả thuyết của họ rằng tế bào hình sao có thể đóng một vai trò trong cách tính toán của máy biến áp. Sau đó, họ bắt đầu xây dựng một mô hình toán học của mạng nơ-ron-tế bào hình sao hoạt động giống như một máy biến thế.
Họ đã sử dụng toán học cốt lõi bao gồm một máy biến áp và phát triển các mô hình sinh lý đơn giản về hoạt động của tế bào hình sao và tế bào thần kinh khi chúng giao tiếp trong não, dựa trên nghiên cứu sâu về tài liệu và hướng dẫn từ các cộng tác viên là nhà thần kinh học.
Sau đó, họ kết hợp các mô hình theo những cách nhất định cho đến khi đạt được một phương trình của mạng nơ-ron-tế bào hình sao mô tả khả năng tự chú ý của máy biến áp.
“Đôi khi, chúng tôi thấy rằng một số điều chúng tôi muốn trở thành sự thật không thể thực hiện được một cách hợp lý. Vì vậy, chúng tôi đã phải nghĩ ra cách giải quyết. Có một số điều trong bài báo là sự gần đúng rất cẩn thận về kiến trúc máy biến áp để có thể khớp với nó theo cách hợp lý về mặt sinh học,” Kozachkov nói.
Thông qua phân tích của họ, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng mạng lưới tế bào thần kinh-tế bào hình sao sinh lý của họ về mặt lý thuyết phù hợp với một máy biến áp. Ngoài ra, họ đã tiến hành các mô phỏng số bằng cách cung cấp các hình ảnh và đoạn văn bản cho các mô hình máy biến áp và so sánh các phản ứng với các phản ứng của mạng nơ-ron-tế bào hình sao mô phỏng của họ. Cả hai đều trả lời các gợi ý theo những cách tương tự, xác nhận mô hình lý thuyết của họ.“Đã giữ im lặng về điện trong hơn một thế kỷ ghi lại não bộ, tế bào hình sao là một trong những tế bào phong phú nhất nhưng ít được khám phá nhất trong não. Konstantinos Michmizos, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Rutgers, người không tham gia vào nghiên cứu này, cho biết tiềm năng giải phóng sức mạnh tính toán của nửa còn lại của bộ não chúng ta là rất lớn. “Nghiên cứu này mở ra một vòng lặp lặp đi lặp lại hấp dẫn, từ việc hiểu cách hành vi thông minh có thể thực sự xuất hiện trong não, đến việc chuyển các giả thuyết đột phá thành các công cụ mới thể hiện trí thông minh giống con người.”
Bước tiếp theo đối với các nhà nghiên cứu là thực hiện bước nhảy vọt từ lý thuyết sang thực hành. Họ hy vọng so sánh các dự đoán của mô hình với những dự đoán đã được quan sát trong các thí nghiệm sinh học và sử dụng kiến thức này để tinh chỉnh, hoặc có thể bác bỏ giả thuyết của họ.
Ngoài ra, một hàm ý trong nghiên cứu của họ là các tế bào hình sao có thể liên quan đến trí nhớ dài hạn, vì mạng cần lưu trữ thông tin để có thể hành động dựa trên thông tin đó trong tương lai. Nghiên cứu bổ sung có thể điều tra ý tưởng này hơn nữa, Krotov nói.
“Vì nhiều lý do, tế bào hình sao cực kỳ quan trọng đối với nhận thức và hành vi, và chúng hoạt động theo những cách cơ bản khác với tế bào thần kinh. Hy vọng lớn nhất của tôi cho bài báo này là nó xúc tác cho một loạt nghiên cứu trong khoa học thần kinh tính toán đối với các tế bào thần kinh đệm, và đặc biệt là tế bào hình sao,” Kozachkov cho biết thêm.
Nghiên cứu này được hỗ trợ một phần bởi Quỹ BrightFocus và Viện Y tế Quốc gia.
