Một quả cầu tế bào não nhỏ xíu đang hoạt động khi nó nằm trên một dãy điện cực. Trong hai ngày, nó nhận được một mẫu xung điện, mỗi xung kích thích mã hóa đặc điểm giọng nói của tám người. Đến ngày thứ ba, nó có thể phân biệt được người nói.

Được đặt tên là Brainoware, hệ thống này nâng tầm cho máy tính sinh học bằng cách khai thác các cơ quan não 3D, hay còn gọi là “bộ não mini”. Những mô hình này, thường được phát triển từ tế bào gốc của con người, nhanh chóng mở rộng thành nhiều loại tế bào thần kinh được đan thành mạng lưới thần kinh.

Giống như các đối tác sinh học của chúng, các đốm màu phát ra hoạt động điện - cho thấy chúng có tiềm năng tìm hiểu, lưu trữ và xử lý thông tin. Các nhà khoa học từ lâu đã coi chúng như một thành phần phần cứng đầy hứa hẹn cho điện toán lấy cảm hứng từ não bộ.

Tuần này, một nhóm tại Đại học Indiana Bloomington đã biến lý thuyết thành hiện thực với Brainoware. Họ kết nối một cơ quan não giống như vỏ não – lớp ngoài cùng của não hỗ trợ các chức năng nhận thức cao hơn – với một con chip giống như tấm wafer chứa đầy các điện cực.

Bộ não mini hoạt động giống như bộ xử lý trung tâm và bộ nhớ lưu trữ của siêu máy tính. Nó nhận đầu vào dưới dạng các tia điện và đưa ra các tính toán thông qua hoạt động thần kinh, sau đó được giải mã bằng công cụ AI.

Khi được đào tạo về âm thanh từ một nhóm người—được chuyển thành điện giật—Brainware cuối cùng đã học được cách chọn ra “âm thanh” của những người cụ thể. Trong một thử nghiệm khác, hệ thống đã giải quyết thành công một bài toán phức tạp vốn là thách thức đối với AI.

Khả năng học hỏi của hệ thống bắt nguồn từ những thay đổi trong kết nối mạng lưới thần kinh trong bộ não nhỏ—tương tự như cách bộ não của chúng ta học hỏi hàng ngày. Mặc dù chỉ là bước đầu tiên, Brainoware mở đường cho các máy tính sinh học lai ngày càng phức tạp có thể giảm chi phí năng lượng và tăng tốc độ tính toán.

Thiết lập này cũng cho phép các nhà khoa học thần kinh làm sáng tỏ hơn nữa hoạt động bên trong bộ não của chúng ta.

“Trong khi các nhà khoa học máy tính đang cố gắng chế tạo những chiếc máy tính silicon giống não bộ thì các nhà khoa học thần kinh đang cố gắng tìm hiểu các tính toán trong quá trình nuôi cấy tế bào não,” đã viết Tiến sĩ. Lena Smirnova, Brian Caffo và Erik C. Johnson tại Đại học Johns Hopkins, những người không tham gia vào nghiên cứu. Brainoware có thể cung cấp những hiểu biết mới về cách chúng ta học tập, cách não phát triển và thậm chí giúp thử nghiệm các phương pháp trị liệu mới khi não bị suy yếu.

Một bước ngoặt về điện toán mô phỏng thần kinh

Với 200 tỷ tế bào thần kinh được nối mạng thành hàng trăm nghìn tỷ kết nối, bộ não con người có lẽ là phần cứng máy tính mạnh nhất được biết đến.

Cách thiết lập của nó vốn đã khác so với các máy tính cổ điển, vốn có các bộ phận riêng biệt để xử lý và lưu trữ dữ liệu. Mỗi nhiệm vụ yêu cầu dữ liệu đưa đón máy tính giữa hai nhiệm vụ, điều này làm tăng đáng kể thời gian và năng lượng tính toán. Ngược lại, cả hai chức năng đều thống nhất tại cùng một vị trí trong não.

Được gọi là khớp thần kinh, những cấu trúc này kết nối các nơ-ron thành mạng lưới. Các khớp thần kinh học bằng cách thay đổi mức độ kết nối của chúng với những người khác—tăng cường sức mạnh kết nối với những người cộng tác giúp giải quyết vấn đề và lưu trữ kiến ​​thức ở cùng một nơi.

Quá trình này nghe có vẻ quen thuộc. Mạng lưới thần kinh nhân tạo, một phương pháp tiếp cận AI đang gây bão trên toàn thế giới, dựa trên những nguyên tắc này một cách lỏng lẻo. Nhưng năng lượng cần thiết lại rất khác nhau. Bộ não hoạt động với công suất 20 watt, gần bằng công suất cần thiết để chạy một chiếc quạt máy tính để bàn nhỏ. Một mạng lưới thần kinh nhân tạo so sánh tiêu thụ tám triệu watt. Bộ não cũng có thể dễ dàng học hỏi từ một vài ví dụ, trong khi AI nổi tiếng dựa vào các bộ dữ liệu khổng lồ.

Các nhà khoa học đã cố gắng tóm tắt lại các đặc tính xử lý của não trong các chip phần cứng. Được xây dựng từ các thành phần kỳ lạ có thể thay đổi đặc tính theo nhiệt độ hoặc điện, những con chip thần kinh này kết hợp quá trình xử lý và lưu trữ trong cùng một vị trí. Những con chip này có thể cung cấp năng lượng cho thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói. Nhưng chúng khó chế tạo và chỉ nắm bắt được một phần hoạt động bên trong của não.

Thay vì bắt chước bộ não bằng chip máy tính, tại sao không sử dụng các thành phần sinh học của chính nó?

Một chiếc máy tính thông minh

Hãy yên tâm, nhóm nghiên cứu không gắn não sống vào điện cực. Thay vào đó, họ chuyển sang sử dụng các cơ quan não. Chỉ trong hai tháng, những bộ não mini, được làm từ tế bào gốc của con người, đã phát triển thành một loạt các loại tế bào thần kinh kết nối với nhau trong mạng lưới hoạt động điện.

Nhóm nghiên cứu cẩn thận thả từng bộ não mini vào một con chip giống như con tem chứa đầy các điện cực nhỏ. Con chip này có thể ghi lại tín hiệu của tế bào não từ hơn 1,000 kênh và kích hoạt các cơ quan bằng cách sử dụng gần ba chục điện cực cùng một lúc. Điều này giúp kiểm soát chính xác sự kích thích và ghi lại hoạt động của bộ não nhỏ. Bằng cách sử dụng công cụ AI, các kết quả đầu ra thần kinh trừu tượng được chuyển thành phản hồi thân thiện với con người trên máy tính bình thường.

Trong thử nghiệm nhận dạng giọng nói, nhóm đã ghi lại 240 đoạn âm thanh của 8 người đang nói. Mỗi clip ghi lại một nguyên âm riêng biệt. Họ đã chuyển đổi tập dữ liệu thành các mẫu kích thích điện độc đáo và đưa chúng vào một bộ não mini mới được phát triển. Chỉ trong hai ngày, hệ thống Brainoware đã có thể phân biệt giữa các loa khác nhau với độ chính xác gần 80%.

Bằng cách sử dụng một biện pháp khoa học thần kinh phổ biến, nhóm nghiên cứu nhận thấy các xung điện đã "huấn luyện" bộ não nhỏ để củng cố một số mạng trong khi cắt bớt những mạng khác, cho thấy nó đã điều chỉnh lại mạng của mình để hỗ trợ việc học.

Trong một thử nghiệm khác, Brainoware phải đọ sức với AI trong một nhiệm vụ toán học đầy thách thức có thể giúp tạo ra mật khẩu mạnh hơn. Mặc dù kém chính xác hơn một chút so với AI có trí nhớ ngắn hạn nhưng Brainoware lại nhanh hơn nhiều. Nếu không có sự giám sát của con người, nó đạt được kết quả gần như tương thích trong chưa đầy 10% thời gian sử dụng AI.

“Đây là minh chứng đầu tiên về việc sử dụng các cơ quan não [để tính toán],” tác giả nghiên cứu, Tiến sĩ Feng Guo nói với MIT Technology Review.

Máy tính Cyborg?

Nghiên cứu mới này là nghiên cứu mới nhất khám phá máy tính sinh học lai – sự kết hợp giữa tế bào thần kinh, AI và thiết bị điện tử.

Trở lại trong 2020, một nhóm sáp nhập các tế bào thần kinh nhân tạo và sinh học trong một mạng lưới giao tiếp bằng cách sử dụng chất hóa học dopamine trong não. Gần đây hơn, gần một triệu tế bào thần kinh, nằm thẳng trên một cái đĩa, đã học cách chơi trò chơi điện tử Pong từ những cú sốc điện.

Brainoware là một bước tiến tiềm năng. So với các tế bào thần kinh bị cô lập, các cơ quan mô phỏng tốt hơn bộ não con người và mạng lưới thần kinh phức tạp của nó. Nhưng họ không phải là không có lỗi. Tương tự như các thuật toán học sâu, các quy trình bên trong của bộ não nhỏ không rõ ràng, gây khó khăn cho việc giải mã “hộp đen” về cách chúng tính toán—và thời gian chúng lưu giữ ký ức.

Sau đó là vấn đề “wetlab”. Không giống như bộ xử lý máy tính, bộ não mini chỉ có thể chịu được nhiệt độ và nồng độ oxy trong phạm vi hẹp, đồng thời thường xuyên có nguy cơ bị nhiễm vi khuẩn gây bệnh. Điều này có nghĩa là chúng phải được trồng cẩn thận trong môi trường nước dinh dưỡng bằng thiết bị chuyên dụng. Năng lượng cần thiết để duy trì các nền văn hóa này có thể bù đắp lợi ích từ hệ thống điện toán lai.

Tuy nhiên, những bộ não mini ngày càng dễ nuôi cấy hơn với các hệ thống nhỏ hơn và hiệu quả hơn — bao gồm cả những hệ thống có tích hợp chức năng ghi và kích hoạt. Câu hỏi khó hơn không phải về những thách thức kỹ thuật; đúng hơn, đó là những gì có thể chấp nhận được khi sử dụng bộ não con người làm thành phần điện toán. AI và khoa học thần kinh đang nhanh chóng vượt qua các ranh giới và các mô hình AI về não có thể sẽ còn trở nên phức tạp hơn nữa.

Smirnova, Caffo và Johnson viết: “Điều quan trọng là cộng đồng phải kiểm tra vô số vấn đề đạo đức thần kinh xung quanh các hệ thống máy tính sinh học kết hợp các mô thần kinh của con người”.

Ảnh: Một cơ quan não đang phát triển / Viện Dị ứng và Bệnh Truyền nhiễm Quốc gia, NIH

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://singularityhub.com/2023/12/14/a-ball-of-brain-cells-on-a-chip-can-learn-simple-speech-recognition-and-math/