Đại học Harvard đang nghiên cứu một AI với trí thông minh ngang với con người

Đại học Harvard vừa được tài trợ 28 triệu USD để tìm hiểu vì sao não bộ có thể học hỏi và lưu giữ thông tin tốt hơn nhiều so với trí thông minh nhân tạo. Số tiền thưởng, từ Intelligence Advanced Projects Activity (IARPA), có thể giúp cho các hệ thống AI trở nên nhanh hơn, thông minh hơn và ngày càng giống bộ não con người hơn.

Khi mà rất nhiều máy tính có được dung lượng tương đương, thì khả năng nhận diện và học hỏi thông tin của chúng vẫn không thể so sánh với bộ não được. Nhưng khi ta có thể hiểu rõ hơn việc các neuron thần kinh được kết nối với nhau như thế nào, thì sẽ có thể phát triển những trí thông minh phức tạp hơn.

Các kết nối tại vỏ não được tái hiện lại.

Hầu hết các nhà thần kinh học đều ước lượng rằng “dung lượng” của bộ não con người nằm trong khoảng 10 tới 100 terabyte, một số đánh giá còn đưa con số này tới gần 2,5 petabyte. Về chức năng, não bộ con người có thể làm được vô số việc – phân tích dữ liệu, nhận diện kiểu mẫu và khả năng học hỏi, lưu giữ thông tin chỉ là một chút công việc mà não bộ phải làm hằng ngày.

Một người bình thường chỉ cần nhìn vào một chiếc xe vài lần để có thể nhận dạng nó, nhưng một hệ thông AI sẽ cần đến hàng trăm lần hay hàng ngàn mẫu thử trước khi nó có thể lưu trữ thông tin này. Ngược lại, trong khi có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ cũng như độ phức tạp cao hơn, bộ não con người lại không thể tiêu thụ được lượng dữ liệu lớn như một máy tính.

John A. Paulson của Trường khoa học kỹ thuật ứng dụng tại Harvard (SEAS), Trung tâm nghiên cứu Não (CBS) và Viện sinh học phân tử và tế bào sẽ cùng nhau hợp tác để ghi lại những hoạt động bên trong vỏ não thị giác của con người. Với việc này, họ hy vọng, sẽ giúp ta có thể hiểu rõ hơn cách kết nối của các neuron thần kinh và từ đó có thể tạo ra được những hệ thống AI chính xác và phức tạp hơn. Những nghiên cứu này sẽ cho phép tạo ra hệ thông máy tính đầu tiên có thể giải thích, phân tích và học hỏi thông tin nhanh nhạy và hiệu quả như con người.

Hệ thống này sẽ được dùng trong việc phát hiện xâm nhập mạng, đọc phim MRI, lái xe, hay thực hiện bất kỳ công việc đơn giản nào mà dành riêng cho bộ não con người. Dự này này sẽ tạo ra một lượng dữ liệu lớn tới hơn 1 petabyte, và sẽ được phân tích bởi một chuỗi các thuật toán để tạo ra một bản đồ 3D các neuron thần kinh.

Mô hình hệ thống neuron thần kinh.

“Khả năng học hỏi và nhận dạng mẫu vật của máy móc vẫn chưa thể so sánh được ngay cả với những bộ não đơn giản nhất của động vật có vú,” trích lời Hanspeter Pfister, giáo sư Khoa học máy tính của Harvard.

“Dự án này không chỉ đẩy lủi ranh giới của khoa học não bộ, nó còn đẩy lui ranh giới của những điều khả thi trong khoa học máy tính. Chúng tôi sẽ xây dựng lại hệ thống thần kinh dưới một mức độ không tưởng từ một hệ thống dữ liệu về cấu trúc và chức năng lên tới hàng petabyte. Điều này đòi hỏi chúng tôi phải tạo ra những đột phá mới trong quản lý dữ liệu, tính toán hiệu năng cao, thị giác máy tính và phân tích mạng lưới”.

Một khi bản đồ chi tiết của hệ thống thần kinh được dựng lên, nhóm nghiên cứu sẽ cố gắng để tìm hiểu chính xác được sự kết nối giữa các neuron thần kinh và khiến cho hệ thông có thể xử lý được thông tin. Những thuật toán “lấy cảm hứng từ sinh học” sẽ có khả năng vượt trội so với những AI hiện nay, và có thể thấy được những bước nhảy vọt trong khả năng điều hướng, nhận diện và thị giác của máy tính.

“Đây sẽ là một thử thách rất lớn,” trích lời trưởng dự án David Cox, phó giáo sư Sinh học phân tử tế bào và Khoa học máy tính. “Giá trị khoa học của việc ghi chép lại hoạt động của những neuron thần kinh và lập bản đồ kết nối của chúng là rất lớn, nhưng đó mới chỉ là nửa đầu của dự án.”

“Cho tới khi ta tìm ra được nguyên tắc cơ bản chi phối việc học hỏi của não bộ, sẽ chẳng khó để tưởng tượng việc ta có thể thiết kế ra những hệ thống máy tính có thể đạt tới, hay thậm chí vượt khả năng của con người.”

“Chúng tôi còn một công việc khổng lồ phía trước cần giải quyết, nhưng tới cuối cùng, nghiên cứu này sẽ giúp ta có thể biết được điều gì khiến cho não bộ chúng ta trở nên đặc biệt,” ông nói thêm. “Một trong những điều thú vị nhất của dự án này chính là việc chúng tôi đang làm việc trên một trong những thành tựu còn sót lại lớn nhất của trí thức nhân loại – hiểu được phương thức làm việc của bộ não ở mức độ cơ bản.”

Theo Wired.