Thoại Viết Hoàng
Writer
Một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển được gọi là trí thông minh organoid đang cố gắng tái tạo bộ não con người để tiếp quản AI và hơn thế nữa.
Khi nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AI) nhanh chóng lan rộng, một số nhà khoa học trên khắp thế giới đang nghiên cứu lĩnh vực lớn tiếp theo: một lĩnh vực tưởng tượng ra các máy tính có bộ não thực, được gọi là điện toán sinh học. Các mô hình AI hiện tại sử dụng mạng lưới vài trăm triệu nơ-ron, với các nơ-ron cực kỳ đơn giản và chúng đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể. Trong khi đó, bộ não con người sử dụng ít năng lượng hơn nhiều để tạo ra kết nối giữa gần 90 tỷ tế bào thần kinh. Theo các chuyên gia, nếu các công ty trí tuệ nhân tạo hiện tại muốn tái tạo số lượng kết nối trong não người, họ sẽ cần một nhà máy điện hạt nhân. Đó là bởi vì các mô hình AI tổng hợp là mô hình tổng hợp và cần được cung cấp năng lượng điện để các tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Điện toán sinh học đề xuất một sự thay đổi mô hình cơ bản bằng cách sử dụng các tế bào thần kinh sinh học thực sự. Tiến sĩ Fred Jordan, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Final Spark, nói với Euronews Next: “Chúng tôi đang bắt đầu một cuộc cách mạng Năm 2014, ông và đồng nghiệp, Tiến sĩ Martin Kutter, đã thành lập một trong những công ty điện toán sinh học đầu tiên trên thế giới ở Thụy Sĩ. Ngày nay, nó là một trong ba tập đoàn hoạt động trong lĩnh vực này, cùng với Cortical Labs ở Úc và Koniku ở Mỹ. ‘Xây dựng một máy tính biết suy nghĩ’ Máy tính sinh học là những cỗ máy sử dụng tế bào thần kinh sống có thể suy luận giống con người và tạo ra những ý tưởng ngoài trải nghiệm của chính họ. Chúng khác với các chương trình AI như ChatGPT, vốn chỉ có thể đưa ra câu trả lời dựa trên kiến thức có trong cơ sở dữ liệu của chính nó. Jordan, người đã quyết định ba năm trước rằng việc kết hợp trí tuệ nhân tạo và khoa học thần kinh - "những lĩnh vực thường không đáp ứng" - là cách để đạt được mục tiêu đó, cho biết: “Từ khi còn là một thiếu niên, ước mơ của tôi là chế tạo một chiếc máy tính có khả năng tư duy”. Ông nói: “Việc xử lý thông tin của não cực kỳ phức tạp và các máy tính kỹ thuật số ngày nay không đáp ứng được công việc đó, vì vậy chúng tôi nghĩ, vì phần cứng là không đủ, hãy thay đổi nó bằng các tế bào thần kinh sống hoặc phần mềm ướt”.
Nghiên cứu điện toán sinh học tiến triển đến đâu? Final Spark hoạt động với hàng nghìn tế bào thần kinh (cấu trúc 3D của các tế bào thần kinh sống là nguyên mẫu máy tính sinh học, có ít tế bào thần kinh hơn và độ ổn định) trong đó 10.000 tế bào thần kinh tồn tại trong 100 ngày - khoảng thời gian mà Jordan và nhóm của anh cố gắng hiểu cách huấn luyện các tế bào thần kinh đó . Mục đích là để các tế bào thần kinh đạt được “các nhiệm vụ hữu ích”, chẳng hạn như học tập và ghi nhớ thông tin (điều này còn được gọi là tính dẻo thần kinh), bằng cách kích thích các tế bào thần kinh thông qua các điện cực. Nhưng điều này không hề dễ dàng vì mỗi tầng thần kinh đều khác nhau. Hiện tại, tế bào thần kinh của Final Spark chỉ có thể lưu trữ 1 bit thông tin - “giống như một chiếc máy tính lượng tử từ 15 năm trước”. Đối thủ cạnh tranh lớn nhất của công ty gần đây đã gây chú ý khi dạy các tế bào thần kinh sống cách chơi Pong. Vì vậy, mặc dù điện toán sinh học vẫn chưa chiếm lĩnh thế giới nhưng Jordan hy vọng rằng nghiên cứu sẽ tăng tốc. Ông nói: “Tất cả công việc của chúng tôi là dữ liệu mở, bởi vì chúng tôi tin rằng rủi ro lớn nhất không phải là sự cạnh tranh của chúng tôi mà là việc không tìm ra giải pháp phù hợp cho điện toán sinh học”. Trong những tháng tới, Final Spark sẽ hợp tác với các trường đại học trên toàn cầu để sinh viên có thể thực hiện các bài kiểm tra kích thích điện cực của riêng mình từ xa và cố gắng đóng góp vào nghiên cứu về tính dẻo thần kinh. Jordan nói: “Tôi hy vọng rằng năm tới chúng tôi sẽ có thể nắm vững một số khía cạnh nhất định của việc học. “Hiện tại, chúng tôi đang đi theo những hướng thú vị và sáng tạo”.
Điện toán sinh học có thể làm gì? Jordan cho biết công dụng rõ ràng nhất của điện toán sinh học hiện nay là thay thế các bộ xử lý tổng hợp được các công ty AI sử dụng để giảm mức tiêu thụ năng lượng từ “1 triệu đến 10 tỷ lần”. điện toán sinh học với cộng đồng các nhà khoa học mà Final Spark cũng là thành viên. Các dự án AI cần mở rộng quy mô bộ xử lý của họ cho từng kiểu máy mới và theo đó là lượng khí thải carbon của họ. Mặt khác, các tế bào thần kinh và máy tính sinh học có thể dễ dàng được nhân lên và có thể loại bỏ phần lớn lượng khí thải của lĩnh vực AI.
Jordan đã liên lạc với hàng chục công ty trong ngành công nghệ. “Một số người hiểu những gì chúng tôi đang cố gắng đạt được, nhưng hầu hết thì không. Những gì chúng tôi đang làm đối với họ giống như khoa học viễn tưởng,” anh giải thích. Tuy nhiên, Frontiers, một trong những tạp chí nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất trên thế giới, gần đây đã tung ra chuyên mục “trí tuệ hữu cơ”. Jordan nói: “Sự công nhận này thực sự quan trọng đối với tôi, vì trước đây thực sự không có bất kỳ điều gì trong nghiên cứu thừa nhận hoạt động của chúng tôi”. Ngoài việc giảm mức tiêu thụ năng lượng của một số dự án AI, những gì điện toán sinh học có thể làm là “không thể tưởng tượng được”, ông nói thêm, “bởi vì các tế bào thần kinh có khả năng tự lập trình”. “Đơn giản là chúng tôi không biết máy tính sinh học có thể làm được những gì”. Liệu họ có thể tiếp quản nhân loại không? Jordan cho biết: “Ô tô đi nhanh hơn con người và máy tính tính toán nhanh hơn con người, nhưng cả hai đều chưa vượt qua con người”
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Khi nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AI) nhanh chóng lan rộng, một số nhà khoa học trên khắp thế giới đang nghiên cứu lĩnh vực lớn tiếp theo: một lĩnh vực tưởng tượng ra các máy tính có bộ não thực, được gọi là điện toán sinh học. Các mô hình AI hiện tại sử dụng mạng lưới vài trăm triệu nơ-ron, với các nơ-ron cực kỳ đơn giản và chúng đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể. Trong khi đó, bộ não con người sử dụng ít năng lượng hơn nhiều để tạo ra kết nối giữa gần 90 tỷ tế bào thần kinh. Theo các chuyên gia, nếu các công ty trí tuệ nhân tạo hiện tại muốn tái tạo số lượng kết nối trong não người, họ sẽ cần một nhà máy điện hạt nhân. Đó là bởi vì các mô hình AI tổng hợp là mô hình tổng hợp và cần được cung cấp năng lượng điện để các tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Điện toán sinh học đề xuất một sự thay đổi mô hình cơ bản bằng cách sử dụng các tế bào thần kinh sinh học thực sự. Tiến sĩ Fred Jordan, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Final Spark, nói với Euronews Next: “Chúng tôi đang bắt đầu một cuộc cách mạng Năm 2014, ông và đồng nghiệp, Tiến sĩ Martin Kutter, đã thành lập một trong những công ty điện toán sinh học đầu tiên trên thế giới ở Thụy Sĩ. Ngày nay, nó là một trong ba tập đoàn hoạt động trong lĩnh vực này, cùng với Cortical Labs ở Úc và Koniku ở Mỹ. ‘Xây dựng một máy tính biết suy nghĩ’ Máy tính sinh học là những cỗ máy sử dụng tế bào thần kinh sống có thể suy luận giống con người và tạo ra những ý tưởng ngoài trải nghiệm của chính họ. Chúng khác với các chương trình AI như ChatGPT, vốn chỉ có thể đưa ra câu trả lời dựa trên kiến thức có trong cơ sở dữ liệu của chính nó. Jordan, người đã quyết định ba năm trước rằng việc kết hợp trí tuệ nhân tạo và khoa học thần kinh - "những lĩnh vực thường không đáp ứng" - là cách để đạt được mục tiêu đó, cho biết: “Từ khi còn là một thiếu niên, ước mơ của tôi là chế tạo một chiếc máy tính có khả năng tư duy”. Ông nói: “Việc xử lý thông tin của não cực kỳ phức tạp và các máy tính kỹ thuật số ngày nay không đáp ứng được công việc đó, vì vậy chúng tôi nghĩ, vì phần cứng là không đủ, hãy thay đổi nó bằng các tế bào thần kinh sống hoặc phần mềm ướt”.
Nghiên cứu điện toán sinh học tiến triển đến đâu? Final Spark hoạt động với hàng nghìn tế bào thần kinh (cấu trúc 3D của các tế bào thần kinh sống là nguyên mẫu máy tính sinh học, có ít tế bào thần kinh hơn và độ ổn định) trong đó 10.000 tế bào thần kinh tồn tại trong 100 ngày - khoảng thời gian mà Jordan và nhóm của anh cố gắng hiểu cách huấn luyện các tế bào thần kinh đó . Mục đích là để các tế bào thần kinh đạt được “các nhiệm vụ hữu ích”, chẳng hạn như học tập và ghi nhớ thông tin (điều này còn được gọi là tính dẻo thần kinh), bằng cách kích thích các tế bào thần kinh thông qua các điện cực. Nhưng điều này không hề dễ dàng vì mỗi tầng thần kinh đều khác nhau. Hiện tại, tế bào thần kinh của Final Spark chỉ có thể lưu trữ 1 bit thông tin - “giống như một chiếc máy tính lượng tử từ 15 năm trước”. Đối thủ cạnh tranh lớn nhất của công ty gần đây đã gây chú ý khi dạy các tế bào thần kinh sống cách chơi Pong. Vì vậy, mặc dù điện toán sinh học vẫn chưa chiếm lĩnh thế giới nhưng Jordan hy vọng rằng nghiên cứu sẽ tăng tốc. Ông nói: “Tất cả công việc của chúng tôi là dữ liệu mở, bởi vì chúng tôi tin rằng rủi ro lớn nhất không phải là sự cạnh tranh của chúng tôi mà là việc không tìm ra giải pháp phù hợp cho điện toán sinh học”. Trong những tháng tới, Final Spark sẽ hợp tác với các trường đại học trên toàn cầu để sinh viên có thể thực hiện các bài kiểm tra kích thích điện cực của riêng mình từ xa và cố gắng đóng góp vào nghiên cứu về tính dẻo thần kinh. Jordan nói: “Tôi hy vọng rằng năm tới chúng tôi sẽ có thể nắm vững một số khía cạnh nhất định của việc học. “Hiện tại, chúng tôi đang đi theo những hướng thú vị và sáng tạo”.
Điện toán sinh học có thể làm gì? Jordan cho biết công dụng rõ ràng nhất của điện toán sinh học hiện nay là thay thế các bộ xử lý tổng hợp được các công ty AI sử dụng để giảm mức tiêu thụ năng lượng từ “1 triệu đến 10 tỷ lần”. điện toán sinh học với cộng đồng các nhà khoa học mà Final Spark cũng là thành viên. Các dự án AI cần mở rộng quy mô bộ xử lý của họ cho từng kiểu máy mới và theo đó là lượng khí thải carbon của họ. Mặt khác, các tế bào thần kinh và máy tính sinh học có thể dễ dàng được nhân lên và có thể loại bỏ phần lớn lượng khí thải của lĩnh vực AI.
Jordan đã liên lạc với hàng chục công ty trong ngành công nghệ. “Một số người hiểu những gì chúng tôi đang cố gắng đạt được, nhưng hầu hết thì không. Những gì chúng tôi đang làm đối với họ giống như khoa học viễn tưởng,” anh giải thích. Tuy nhiên, Frontiers, một trong những tạp chí nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất trên thế giới, gần đây đã tung ra chuyên mục “trí tuệ hữu cơ”. Jordan nói: “Sự công nhận này thực sự quan trọng đối với tôi, vì trước đây thực sự không có bất kỳ điều gì trong nghiên cứu thừa nhận hoạt động của chúng tôi”. Ngoài việc giảm mức tiêu thụ năng lượng của một số dự án AI, những gì điện toán sinh học có thể làm là “không thể tưởng tượng được”, ông nói thêm, “bởi vì các tế bào thần kinh có khả năng tự lập trình”. “Đơn giản là chúng tôi không biết máy tính sinh học có thể làm được những gì”. Liệu họ có thể tiếp quản nhân loại không? Jordan cho biết: “Ô tô đi nhanh hơn con người và máy tính tính toán nhanh hơn con người, nhưng cả hai đều chưa vượt qua con người”
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
