Đột phá AI sinh học: Mô não người sau tử vong điều khiển robot chơi đàn piano

Cảm ơn bạn đọc Bangchui của IT đã gửi tin!

Những lát cắt não người đã chết cũng có thể chơi đàn!

Gần đây, một nhóm nghiên cứu khoa học từ Pháp đã trực tiếp kết nối mô não người sau khi chết với một bàn tay cơ khí, cho phép nó học cách bắt chước con người chơi đàn.

Họ lấy các mô não vẫn còn hoạt tính từ não người sau khi chết, đặt vào đĩa cấy, sau đó kết nối với các điện cực, micro và bàn tay cơ khí sinh học.

Sau khi huấn luyện, khi con người nhấn phím đàn, mô não có thể "nghe" thấy nốt nhạc, rồi điều khiển bàn tay cơ khí đánh ra âm thanh tương tự. Hơn nữa, còn có video làm bằng chứng.

Nói một cách công tâm, nghiên cứu này thực chất đang thảo luận về một vấn đề AI khá nghiêm túc: Liệu có thể tận dụng khả năng học tập tự nhiên và hiệu suất năng lượng cực cao của các neuron sinh học để tạo ra một hệ thống AI lai mới hay không?

Thế nhưng, khi các từ khóa như "não người sau khi chết", "lát cắt não", "chi giả cơ khí", "AI lai" đặt cạnh nhau, thật khó để không liên tưởng đến phong cách cyberpunk.

Sau khi nghiên cứu được công bố, nó đã nhanh chóng làm dấy lên nhiều cuộc thảo luận.

Có blogger đã phân tích chuyên sâu video thí nghiệm và cho rằng, mặc dù loại công việc này vốn dĩ đi kèm với những tranh cãi về đạo đức và cảm giác "rùng rợn", nhưng sự giao thoa giữa khoa học thần kinh và AI cũng có thể thúc đẩy khoa học nhận thức, các bệnh về thần kinh, thậm chí là nghiên cứu y học.

Nhiều cư dân mạng cũng đã từ thí nghiệm này mà suy diễn đến những cá thể siêu việt trong tương lai, các bộ phận cơ thể cơ khí, thậm chí là những vấn đề triết học như ý thức rốt cuộc phụ thuộc vào cái gì.

Tuy nhiên, chúng ta đừng vội thảo luận về "não trong bình" (brain in a vat) ngay lúc này.

Bởi vì điểm thú vị thực sự của nghiên cứu này có lẽ không nằm ở việc não người chết bỗng dưng biết chơi đàn, mà là lần đầu tiên các nhà nghiên cứu đưa một mô não thật của người trưởng thành vào một hệ thống vòng lặp có thể cảm nhận, hành động và tái học tập.

Vậy, họ đã làm điều đó như thế nào?

Não người vốn dĩ là một hệ thống tính toán hiệu quả hơn

Để hiểu rõ hơn về những gì nghiên cứu này đang thực hiện, trước tiên chúng ta cần một chút bối cảnh cần thiết.

Như đã nói ở trên, so với não người, các mạng thần kinh nhân tạo chạy trên chip AI hiện nay, theo một nghĩa nào đó, vẫn là một hệ thống học tập rất "kém hiệu quả".

Đầu tiên, trực quan nhất chính là mức tiêu thụ năng lượng. Não của một người trưởng thành chỉ tiêu thụ khoảng 20 watt. Trong khi đó, siêu máy tính mạnh nhất thế giới hiện nay đã tiêu thụ tới hàng chục megawatt.

Có thể nói, để tạo ra cùng một lượng token, não người tiết kiệm và hiệu quả hơn nhiều so với AI.

Thứ hai, về hiệu quả học tập, não người sở hữu khả năng mà AI không có: khả năng học hỏi từ các mẫu dữ liệu nhỏ và khái quát hóa nhanh chóng.

Ví dụ, để đánh bại Lee Sedol, AlphaGo cần được huấn luyện trên hơn 150.000 ván cờ.

Nếu tính mỗi ngày luyện cờ 8 tiếng, điều này tương đương với việc một người luyện tập liên tục trong hơn 100 năm, vượt xa khối lượng huấn luyện thực tế của bất kỳ kỳ thủ con người nào.

Còn với các mô hình ngôn ngữ như GPT-3, lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện nó tương đương với việc một người đọc 5 cuốn sách điện tử mỗi ngày trong suốt 250 năm liên tục.

Vì vậy, AI ngày nay dù mạnh đến đâu, về bản chất vẫn phụ thuộc vào việc "đổ" lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán khổng lồ vào để đạt được kết quả.

Ngược lại, con người thường chỉ cần những trải nghiệm rất hạn chế là đã có thể học được các hành động, khái niệm và mối liên hệ mới.

Do đó, trong vài năm qua, một hướng đi ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm đã xuất hiện:

Vì mạng thần kinh nhân tạo đang mô phỏng não bộ, vậy tại sao không kết nối trực tiếp các neuron thật vào hệ thống tính toán?

Đây chính là cái gọi là hệ thống AI lai.

Trước đây, các nhà nghiên cứu chủ yếu thử nghiệm với việc nuôi cấy neuron hai chiều và các cơ quan não (brain organoids), nhưng loại thứ nhất rất khó hình thành tính dẻo thần kinh ổn định, còn loại thứ hai lại có các mạch thần kinh tương đối chưa trưởng thành và sự khác biệt giữa các cá thể rất lớn.

Vì vậy, nhóm nghiên cứu người Pháp này đã đổi sang một loại vật liệu khác: mô não người trưởng thành sau khi chết (explant), hay còn gọi là OPAB.

Điểm khác biệt lớn nhất của nó là đây không phải là mô hình não được "nuôi lớn" từ tế bào gốc, mà thực sự đến từ não người trưởng thành, do đó giữ lại được các loại tế bào trưởng thành, cấu trúc mô và một phần các kết nối thần kinh.

Nhóm nghiên cứu trước đó đã chứng minh rằng, các lát cắt não loại này sau khi được cung cấp oxy và glucose có thể duy trì hoạt động thần kinh trong môi trường ống nghiệm.

Câu hỏi thực sự tiếp theo chỉ có một: Sau khi rời khỏi cơ thể người, liệu nó còn có thể tiếp tục học tập hay không?

Thế là, các nhà nghiên cứu quyết định lắp trực tiếp cho nó một "bàn tay" và một "đôi tai".

Lắp "tay" và "tai" cho lát cắt não

Nhìn chung, hệ thống "lát cắt não chơi đàn" này không quá phức tạp.