Máy tính chạy AI trên tế bào não người nuôi cấy

Năm 2022, công ty Cortical Labs đã tạo nên tiếng vang lớn sau khi dạy các tế bào não người trong đĩa petri cách chơi trò chơi điện tử “Pong”. Tuy nhiên, như New Atlas đưa tin, CL1 là một phương pháp tiếp cận hoàn toàn khác. Theo trang web của công ty, phương pháp này sử dụng hàng trăm nghìn tế bào thần kinh nhỏ, mỗi tế bào có kích thước gần bằng não của một con kiến, được nuôi cấy bên trong “dung dịch giàu dinh dưỡng” và trải rộng trên một con chip silicon.

Thông qua sự kết hợp giữa “silicon cứng và mô mềm”, công ty tuyên bố rằng chủ sở hữu có thể “triển khai mã trực tiếp đến các tế bào thần kinh thực” để “giải quyết những thách thức khó khăn nhất hiện nay”. Giám đốc khoa học của Cortical Labs, Brett Kagan, nói với New Atlas vào cuối năm ngoái: “Một cách đơn giản để mô tả nó giống như một cơ thể trong hộp, nhưng nó có chức năng lọc sóng, có nơi lưu trữ phương tiện, có máy bơm để giữ cho mọi thứ lưu thông, trộn khí và tất nhiên là kiểm soát nhiệt độ”.  Liệu nó có thực sự hữu ích hay không vẫn còn phải chờ xem, nhưng giám đốc Kagan rất vui mừng khi các nhà khoa học có thể tận tay sử dụng công nghệ này. “Có rất nhiều lựa chọn khác nhau”, ông nói với đài truyền hình ABC News của Úc, cho rằng nó có thể được sử dụng để “mô hình hóa bệnh tật hoặc thử nghiệm thuốc”. “Phần lớn các loại thuốc điều trị bệnh thần kinh và tâm thần khi đưa vào thử nghiệm lâm sàng đều thất bại, vì có quá nhiều sắc thái khi nói đến não bộ – nhưng bạn thực sự có thể thấy sắc thái đó khi thử nghiệm bằng các công cụ này”, ông Kagan nói với New Atlas. “Chúng tôi hy vọng có thể thay thế các lĩnh vực quan trọng trong thử nghiệm trên động vật bằng công cụ này”.

Hiện tại, công ty đang bán thiết bị này như một cách để đào tạo “AI sinh học”, nghĩa là các mạng lưới nơ-ron dựa trên các nơ-ron thực tế. Nói cách khác, các nơ-ron có thể được “dạy” thông qua chip silicon.  “Cái duy nhất có trí thông minh tổng quát là bộ não sinh học”, ông Kagan nói với ABC. “Những gì con người, chuột, mèo và chim có thể làm mà AI không thể làm là suy luận từ lượng dữ liệu rất nhỏ và sau đó đưa ra quyết định phức tạp”. Nhưng CL1 không có ý định làm gián đoạn toàn bộ lĩnh vực AI chỉ sau một đêm. “Chúng tôi không ở đây để cố gắng thay thế những thứ mà các phương pháp AI hiện tại làm tốt”, ông Kagan nói thêm. Tuy nhiên, phương pháp này có thể có một số lợi thế chính. Ví dụ, các tế bào thần kinh chỉ sử dụng một vài watt điện, so với các chip AI khét tiếng ngốn điện, đòi hỏi nhiều hơn thế gấp nhiều lần. Ngoài việc bán CL1, Cortical Labs cũng đang tìm cách bán điện toán thông qua đám mây, sử dụng các giá đỡ máy tính khác thường do chính họ lắp ráp.

Tóm lại, mặc dù nghe có vẻ như là một cách tiếp cận mới thú vị đối với máy tính thông thường, Cortical Labs vẫn còn nhiều điều phải chứng minh, đặc biệt là khi nói đến việc dạy các tế bào thần kinh không khác gì AI. “Tôi biết lý do tại sao, vì rõ ràng là các mạng lưới nơ-ron thần kinh của con người học rất nhanh“, nhà sinh vật học và chuyên gia nghiên cứu tế bào gốc Ernst Wolvetang của Đại học Queensland nói. “Ở giai đoạn này, tôi muốn giữ lại phán đoán của mình, vì học Pong là một chuyện, nhưng đưa ra quyết định phức tạp lại là chuyện khác“, ông nói thêm.

Theo: vista.gov.vn