Các nhà khoa học cho biết máy tính sinh học từ ‘não’ nhỏ sẽ là tương lai. Đây là lý do tại sao.

Mọi người đều sợ các hệ thống trí tuệ nhân tạo và khả năng phá vỡ mọi thứ của chúng. Nhưng tầm nhìn đường hầm này không nên làm chúng ta phân tâm khỏi những gì có thể đạt được bằng cách khai thác trí thông minh tự nhiên, thứ có khả năng vượt trội hơn trong một số lĩnh vực điện toán so với các siêu máy tính và AI lớn nhất và khiêm tốn nhất.

Bây giờ, hãy tưởng tượng sẽ tuyệt vời như thế nào nếu chúng ta có thể kết hợp sức mạnh tính toán thô và độ chính xác của máy tính dựa trên silicon với khả năng nhận thức của bộ não con người. Nhưng là một điều như vậy có thể? Điều đó là có thể, theo một nhóm các nhà khoa học quốc tế hàng đầu, những người đã phác thảo kế hoạch của họ về cái gọi là “trí thông minh cơ quan” (OI) được kích hoạt bởi máy tính sinh học sử dụng tế bào não người thật thay vì bóng bán dẫn để lưu trữ, truy xuất và xử lý thông tin.

Di chuyển qua AI: gặp OI

Khi mọi người nhìn thấy máy tính dễ dàng đánh bại các bậc thầy của con người trong các trò chơi phức tạp, chẳng hạn như cờ vua vào những năm 1900 hoặc gần đây là cờ vây, thật dễ dàng rơi vào cái bẫy nghĩ rằng chúng vượt trội hơn chúng ta về mọi mặt tư duy — không phải vậy .

Hãy bắt đầu bằng cách nhận ra thực tế là có nhiều điểm tương đồng giữa kiến ​​trúc bộ não và máy tính, vì cả hai đều bao gồm các mạch phần lớn riêng biệt cho đầu vào, đầu ra, xử lý trung tâm và bộ nhớ. Tất nhiên, đây là do thiết kế như một mô hình điện toán tiên phong của một cỗ máy tư duy nhân tạo dựa trên bộ não con người. Ví dụ, một cuốn sách đơn giản nhưng sâu sắc Máy tính và bộ não bởi John von Neumann lỗi lạc và vô song vào những năm 1940 vẫn là nền tảng của hầu hết các máy tính hiện đại.

Tuy nhiên, cũng có những khác biệt sâu sắc giữa hai kiến ​​trúc, một dựa trên silicon, còn lại dựa trên sinh học. Máy tính có thể thực hiện các phép tính nhanh hơn bộ não con người ít nhất 10 triệu lần. Độ chính xác của các phép tính do con người thực hiện là khoảng 1 trên 100, trong khi bộ xử lý 32 bit có độ chính xác là 1 trên 4 tỷ. Nếu bạn muốn xử lý các con số và dữ liệu thô, máy tính là không ai sánh kịp.

Nhưng hãy hỏi máy tính xem hình ảnh của một sinh vật bốn chân đại diện cho hươu cao cổ hay ngựa và nó sẽ gặp rắc rối. Hoặc hãy tưởng tượng một cầu thủ bóng rổ đi theo quỹ đạo của quả bóng được gửi đi và di chuyển quanh sân, liên tục co thắt hàng trăm cơ bắp riêng lẻ để di chuyển tay chân của họ một cách chính xác và đồng bộ với những người chơi khác. Đây là tất cả các nhiệm vụ tầm thường đối với con người nhưng có thể gần như không thể thực hiện được trong một số trường hợp đối với máy tính. Hơn nữa, bộ não con người đạt được tất cả những điều này chỉ bằng một phần điện năng tiêu thụ của máy tính kỹ thuật số.

Trong thập kỷ qua, các nhà khoa học và kỹ sư máy tính đã cố gắng thu hẹp khoảng cách này bằng cách thêm nhiều tính năng của bộ não con người vào các thiết kế máy tính. Các nguyên tắc xử lý song song và sửa đổi tùy thuộc vào việc sử dụng cường độ kết nối đã được tích hợp vào các máy tính hiện đại thông qua việc sử dụng nhiều bộ xử lý hoặc lõi trong một máy tính. Các thuật toán học sâu cho phép máy móc nhận dạng đồ vật hoặc lời nói được lấy cảm hứng trực tiếp từ các hệ thống trong vỏ não thị giác và thính giác của động vật có vú.

Nhưng sự mô phỏng này có thể đạt đến giới hạn của nó, đó là lúc trí thông minh hữu cơ phát huy tác dụng.

Trí thông minh organoid là gì?

Các nhà khoa học đã và đang thử nghiệm nuôi cấy các tế bào não ba chiều, được gọi là các cơ quan não, trong một thời gian. Về mặt kỹ thuật, đây là những ‘cơ quan não’ – những cơ quan nhỏ được phát triển nhân tạo, trong ống nghiệm, để giống với não. Những nền văn hóa tế bào này đã được chứng minh là một công cụ tuyệt vời để nghiên cứu một số khía cạnh của bộ não con người, bao gồm cách thức tế bào thần kinh kích hoạt và tạo kết nối. Chúng cũng là nơi thử nghiệm chính để phát triển thuốc và tìm hiểu cách một số bệnh thần kinh, chẳng hạn như Parkinson hoặc Alzheimer, ảnh hưởng đến não người.

Nhưng gần đây, triển vọng sử dụng các chất hữu cơ của não làm máy tính sinh học ngày càng trở nên hấp dẫn. Ví dụ, năm ngoái, các nhà khoa học tại công ty khởi nghiệp công nghệ sinh học Cortical Labs đã chế tạo một thiết bị lai giữa não-cơ quan-máy tính có thể học cách chơi trò chơi điện tử cổ điển Pong. Ở những nơi khác, các nhà nghiên cứu đã kết hợp nuôi cấy tế bào thần kinh 2D với chip máy tính.

Tất cả bắt đầu – thật kỳ lạ – với một loạt các tế bào da người. Các tế bào hiến tặng được nuôi cấy trên các đĩa nuôi cấy, nơi các gen được đưa vào các tế bào da, về cơ bản sẽ xóa ký ức về việc từng là da của chúng, lập trình lại chúng thành các tế bào gốc có khả năng trở thành bất kỳ loại tế bào nào trong cơ thể người, cho dù đó là tóc. nang, tế bào gan, hoặc tế bào thần kinh.

Bằng cách ngâm tế bào gốc trong một số hóa chất nhất định, các nhà khoa học có thể định hướng số phận của những tế bào này để phát triển thành tế bào thần kinh. Khi các tế bào này được tiêm vào một chất nền giống như gel, có thể phát triển các tế bào não theo ba chiều, do đó làm tăng mạnh mật độ của các tế bào thần kinh dạng cơ quan. Những cấu trúc này gần giống với bộ não đang phát triển của con người, bao gồm sự hiện diện của các sợi trục xúc tu kết nối với sợi nhánh để tạo thành các khớp thần kinh phân nhánh.

Tiềm năng là có, đó là lý do tại sao một nhóm gồm hơn 80 nhà nghiên cứu hàng đầu hiện đã đề xuất một lộ trình để hiện thực hóa tầm nhìn trong đó các cơ quan não trở thành cơ sở cho một loại máy tính mới sử dụng phần cứng sinh học.

“Chúng ta đang ở đúng thời điểm, nơi các công nghệ để đạt được điện toán sinh học thực sự đã chín muồi để được kết hợp đồng bộ với nhau. Bản phát hành này đánh dấu sự hình thành của cộng đồng Organoid Intelligence (OI) để thực hiện việc này. Hy vọng là một số chức năng đặc biệt của bộ não con người có thể được thực hiện dưới dạng OI, chẳng hạn như khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên thông tin không đầy đủ và mâu thuẫn (tư duy trực giác), học tập liên tục, dữ liệu và hiệu quả năng lượng,” Thomas Hartung , giáo sư khoa học sức khỏe môi trường tại Trường Y tế Công cộng Johns Hopkins Bloomberg và Trường Kỹ thuật Whiting, người đang dẫn đầu sáng kiến ​​mới, cho biết Khoa học ZME qua thư điện tử.

Trong một nghiên cứu mới xuất hiện hôm nay ở Biên giới trong khoa học, các tác giả giới thiệu trạng thái hiện tại của nghệ thuật trong OI và phác thảo các công nghệ đang phát triển khác nhau được sử dụng để giao tiếp, tăng cường và nâng cao các chất hữu cơ. Điều này bao gồm các công cụ liên ngành từ nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như kỹ thuật sinh học và học máy.

“Khi tôi thông báo tại AAAS vào năm 2016 rằng chúng tôi đã đạt được việc sản xuất hàng loạt các cơ quan não được tiêu chuẩn hóa, tôi đã mô tả hoạt động điện tự phát của chúng là ‘chúng đang suy nghĩ’. Một số người tham dự đã rất ngạc nhiên về điều này và hỏi liệu họ có biết không. Tôi trả lời họ không thể vì họ không có gì để nghĩ nếu không có đầu vào và đầu ra. Đây là những gì chúng tôi đang thay đổi bây giờ,” Hartung nói, người mạnh dạn tin rằng điện toán sinh học là “một thế hệ AI có thể có trong tương lai”.

Ngoài khả năng tăng tốc điện toán, OI còn có tiềm năng đột phá lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và khoa học thần kinh. Bằng cách kiểm tra trực tiếp các chất hữu cơ, các nhà khoa học có thể nghiên cứu cách các ký ức được hình thành trong não, cũng như cách các bệnh suy nhược và (hiện tại) không thể chữa được như bệnh Alzheimer khiến những ký ức này bị phân mảnh.

Nhưng trước khi tầm nhìn này có thể được thực hiện đầy đủ, có rất nhiều thách thức phải vượt qua. Vào năm 2012, nhóm của Hartung đã lắp ráp một cơ quan não bao gồm khoảng 50.000 tế bào, có kích thước bằng hệ thống thần kinh của một con ruồi giấm. Tuy nhiên, để đạt được sức mạnh tính toán tương tự như máy tính ngày nay cần hàng triệu, nếu không muốn nói là hàng tỷ tế bào thần kinh. Có thể mất nhiều thập kỷ trước khi OI có thể trở nên thông minh như một con chuột.

“Hiện tại, chúng tôi phải đo các chất hữu cơ này, chúng cần nguồn cung cấp oxy và chất dinh dưỡng, và chúng tôi phải kết nối chúng với càng nhiều điện cực càng tốt. AI sinh học thực sự cạnh tranh với AI dựa trên silicon hiện tại chắc chắn là một chặng đường dài, nếu có thể đạt được. Tuy nhiên, chúng ta có thể học được nhiều điều về sinh học của nhận thức, xác định ranh giới đạo đức của nghiên cứu đó, sử dụng nó để phát triển thuốc hoặc hiểu tác động tiêu cực của hóa chất trong môi trường của chúng ta và có thể bổ sung cho máy tính truyền thống các thành phần sinh học,” Hartung nói.

Các cơ quan não có đạo đức không?

Ở giai đoạn hiện tại nơi nghiên cứu này đang diễn ra, không nên lo ngại về mặt đạo đức đối với việc sử dụng các chất hữu cơ này. Về cơ bản, không có khả năng nhóm tế bào thần kinh 3-D này có ý thức, đặc biệt là với mức độ trừu tượng cần thiết để đạt được ý thức, từ những gì các nhà khoa học thần kinh hiện biết, dựa trên đầu vào cảm giác. Một cơ quan não quái gở — không thực sự là một bộ não nữa — với thông tin cảm giác rất hạn chế được truyền tải bởi một số điện cực không thể đạt được ý thức, nhưng Hartung vẫn tích cực lôi kéo các nhà đạo đức học vào tất cả các bước của quy trình này, mà ông gọi là ‘đạo đức nhúng’.

Nếu tầm nhìn của Hartung có thể đạt được, thì triển vọng về một ‘bộ não tí hon’ đang phát triển trong một món ăn trở nên có ý thức – mặc dù còn lâu mới xảy ra – sẽ ngày càng trở nên khả thi.

“Hiện tại, chúng ta còn cách xa bất kỳ mức độ nhận thức thực tế nào – các cơ quan nhỏ với số lượng tế bào thần kinh tương đương ruồi nhà và hầu như không có đầu vào liên quan để tìm hiểu về môi trường của chúng (và bản thân chúng). Tuy nhiên, điều quan trọng là phải dự đoán điều này có thể xảy ra như thế nào thay đổi và xác định ranh giới. Chúng tôi tích cực thu hút các nhà đạo đức học tham gia vào nhóm. Phương pháp tiếp cận “đạo đức tích hợp” của chúng tôi có sự tham gia của họ với tư cách là người quan sát và giám sát công việc của chúng tôi. Đồng thời, họ khảo sát công chúng để hiểu điều gì có thể khiến họ cảm thấy khó chịu về vấn đề này công việc và thông tin nào giúp họ hiểu được giá trị của nó và trách nhiệm đạo đức của nó,” nhà khoa học nói thêm.

Bộ não con người, với tất cả sự phức tạp đáng kinh ngạc của nó, là sản phẩm của hàng triệu năm tiến hóa. Khai thác tiềm năng to lớn này có thể thực sự biến đổi. Nhiều thách thức còn ở phía trước, nhưng lộ trình mới này sẽ giúp các nhà khoa học phối hợp tốt hơn để biến tầm nhìn này thành hiện thực. Hartung đã đề cập rằng hiện có một cộng đồng OI trẻ nhờ các sáng kiến ​​như hội thảo Johns Hopkins 2022 mà cuối cùng dẫn đến sự phát triển Tuyên bố Baltimore chống lại OI, mà sẽ được xuất bản sớm.