 |
Các nhà khoa học đã kết hợp học máy, một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo, với mô hình 3D nhỏ của bộ não. (Ảnh: BlackJack3D qua Getty Images) |
Để tăng cường sức mạnh tính toán của trí tuệ nhân tạo (AI), các nhà nghiên cứu đã kết hợp máy học hiện đại với mô hình 3D tinh vi của bộ não con người được tạo thành từ các loại mô não khác nhau được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm.
Những mô hình thu nhỏ này của bộ não, được gọi là "bộ não nhỏ", đã tồn tại dưới nhiều hình thức khác nhau kể từ năm 2013. Nhưng chúng chưa bao giờ được khai thác như một cách để tăng cường AI.
Nghiên cứu mới sử dụng phần cứng máy tính truyền thống hơn để nhập dữ liệu điện vào organoid và sau đó giải mã hoạt động của organoid để tạo ra đầu ra - vì vậy organoid chỉ đóng vai trò là "lớp giữa" của quá trình điện toán.
Mặc dù phương pháp này không thể bắt chước cấu trúc thực sự của não hoặc cách thức hoạt động của nó, nhưng nó có thể cung cấp bước đầu tiên hướng tới việc tạo ra máy tính sinh học, mượn các thủ thuật từ sinh học để làm cho chúng mạnh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn so với máy tính truyền thống.
“Máy tính sinh học” cũng có thể mang đến cái nhìn sâu sắc hơn về cách thức hoạt động của bộ não con người và cách nó bị ảnh hưởng bởi các tình trạng thoái hóa thần kinh, chẳng hạn như bệnh Alzheimer và bệnh Parkinson.
Đồng tác giả nghiên cứu Feng Guo, phó giáo sư kỹ thuật hệ thống thông minh tại Đại học Indiana Bloomington, cho biết: “Về cơ bản, chúng tôi có thể mã hóa thông tin – giống như thông tin hình ảnh hoặc âm thanh – thành mô hình không gian-thời gian của kích thích điện”.
Nói cách khác, chất hữu cơ phản ứng khác nhau tùy thuộc vào thời gian và sự phân bố không gian của điện từ các điện cực. Thuật toán đã học cách diễn giải các phản ứng điện của cơ thể đối với sự kích thích đó.
Bằng cách sử dụng phần cứng độc đáo này, các nhà nghiên cứu đã đào tạo thuật toán lai của họ để hoàn thành hai loại nhiệm vụ: một nhiệm vụ liên quan đến nhận dạng giọng nói và một nhiệm vụ khác liên quan đến toán học.
Trước đây, máy tính cho thấy độ chính xác khoảng 78% khi nhận dạng nguyên âm tiếng Nhật từ hàng trăm mẫu âm thanh. Và nó khá chính xác trong việc giải bài toán nhưng kém hơn một chút so với các kiểu máy học truyền thống.
Nghiên cứu này đánh dấu lần đầu tiên một cơ quan não được sử dụng với AI, nhưng các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các loại mô thần kinh đơn giản hơn được nuôi trong phòng thí nghiệm theo cách tương tự.
Một trong những lợi ích của việc tạo ra máy tính sinh học là hiệu quả sử dụng năng lượng, vì bộ não của chúng ta sử dụng ít năng lượng hơn nhiều so với các hệ thống máy tính tiên tiến ngày nay. Nhưng Smirnova cho biết có thể phải mất hàng thập kỷ nữa công nghệ như thế này mới có thể được sử dụng để tạo ra một máy tính sinh học thông dụng.
Mặc dù các chất hữu cơ không thể tái tạo được bộ não con người hoàn chỉnh nhưng Smirnova hy vọng công nghệ này sẽ giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của bộ não, bao gồm cả các bệnh như Alzheimer.
