Bộ não con người là cơ quan phức tạp nhất trên cơ thể và những gì não bộ có thể thực hiện và bằng cách nào vẫn là nguồn cảm hứng cho công nghệ trí thông minh nhân tạo AI. Hôm nay, một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Frontiers in Systems Neuroscience cho biết trí thông minh của con người có thể là sản phẩm của một thuất toán cơ bản.
Thuật toán này được tìm thấy trong học thuyết liên kết (Theory of Connectivity) - "một thuật toán logic đơn giản làm cơ sở cho các hoạt động tính toán phức tạp của não". Đây là nhận định của tác giả nghiên cứu - nhà khoa học thần kinh Joe Tsien đến từ trường y Georgia thuộc đại học Augusta. Ông đã đề ra học thuyết này vào tháng 10 năm 2015.
Về cơ bản, đây là một học thuyết mô tả về cách não bộ lĩnh hội kiến thức cũng như khả năng khái quát hóa và đưa ra các kết luận từ những gì thu thập được. Đây là một chức năng từ hoạt động lắp ghép và sắp xếp của hàng tỉ nơ-ron thần kinh. Tsien nói: "Chúng tôi trình ra một bằng chứng cho thấy não có thể hoạt động dựa trên một phương trình toán học rất đơn giản."
Học thuyết của Tsien mô tả về cách các nhóm nhiều nơ-ron thần kinh giống nhau hình thành các nhóm nhỏ phức tạp để thực hiện các ý tưởng hoặc tiếp nhận thông tin cơ bản. Những nhóm này hợp thành các mô-tuýp liên kết chức năng gọi tắt là FCM chịu trách nhiệm xử lý mọi sự kết hợp khả thi của các ý tưởng. Càng nhiều nhóm nơ-ron nhỏ như vậy được tạo ra, suy nghĩ càng phức tạp.
Để thử nghiệm, Tsien và nhóm nghiên cứu của ông đã theo dõi và ghi chép cách thuật toán này hoạt động trong 7 vùng khác nhau của não, mỗi vùng liên quan đến các chức năng và cảm xúc cơ bản như cảm nhận về thức ăn và nỗi sợ trên chuột bạch lẫn chuột hamster. Thuật toán này thể hiện số lượng nhóm nhỏ nơ-ron cần có để tạo thành một FCM với phương trình N=2^i-1.
Họ đã cho chuột ăn một hỗn hợp gồm 4 loại thức ăn khác nhau gồm bánh quy dành cho động vật gặm nhấm, thức ăn hạt, gạo và sữa. Sử dụng các điện cực đặt tại từng vũng não khác nhau, các nhà nghiên cứu đã có thể "lắng nghe" sự phản hồi của các nơ-ron thần kinh. Họ đã có thể nhận biết tất cả 15 nhóm nơ-ron khác nhau thực hiện hành vi phân loại thức ăn hỗn hợp, những nhóm nơ-ron này dường như liên kết sẵn với nhau trong não bởi chúng lập tức xuất hiện khi chuột chọn thức ăn.
Nếu trí thông minh và khả năng suy nghĩ phức tạp trong não người đều xuất phát từ một thuật toán cụ thể thì đây sẽ là nền móng cho công nghệ AI. Rất có thể những thuật toán tương tự sẽ được áp dụng vào cơ chế hoạt động của mạng thần kinh nhân tạo, bắt chước y hệt cấu trúc liên kết giữa các nơ-ron trong não người. Kết quả là AI sẽ thông minh hơn, suy nghĩ không khác gì con người để giúp đỡ chúng ta hoặc mang đến một ngày tận thế như dự đoán của Stephen Hawking!
Thuật toán này được tìm thấy trong học thuyết liên kết (Theory of Connectivity) - "một thuật toán logic đơn giản làm cơ sở cho các hoạt động tính toán phức tạp của não". Đây là nhận định của tác giả nghiên cứu - nhà khoa học thần kinh Joe Tsien đến từ trường y Georgia thuộc đại học Augusta. Ông đã đề ra học thuyết này vào tháng 10 năm 2015.
Về cơ bản, đây là một học thuyết mô tả về cách não bộ lĩnh hội kiến thức cũng như khả năng khái quát hóa và đưa ra các kết luận từ những gì thu thập được. Đây là một chức năng từ hoạt động lắp ghép và sắp xếp của hàng tỉ nơ-ron thần kinh. Tsien nói: "Chúng tôi trình ra một bằng chứng cho thấy não có thể hoạt động dựa trên một phương trình toán học rất đơn giản."
Học thuyết của Tsien mô tả về cách các nhóm nhiều nơ-ron thần kinh giống nhau hình thành các nhóm nhỏ phức tạp để thực hiện các ý tưởng hoặc tiếp nhận thông tin cơ bản. Những nhóm này hợp thành các mô-tuýp liên kết chức năng gọi tắt là FCM chịu trách nhiệm xử lý mọi sự kết hợp khả thi của các ý tưởng. Càng nhiều nhóm nơ-ron nhỏ như vậy được tạo ra, suy nghĩ càng phức tạp.
Để thử nghiệm, Tsien và nhóm nghiên cứu của ông đã theo dõi và ghi chép cách thuật toán này hoạt động trong 7 vùng khác nhau của não, mỗi vùng liên quan đến các chức năng và cảm xúc cơ bản như cảm nhận về thức ăn và nỗi sợ trên chuột bạch lẫn chuột hamster. Thuật toán này thể hiện số lượng nhóm nhỏ nơ-ron cần có để tạo thành một FCM với phương trình N=2^i-1.
Họ đã cho chuột ăn một hỗn hợp gồm 4 loại thức ăn khác nhau gồm bánh quy dành cho động vật gặm nhấm, thức ăn hạt, gạo và sữa. Sử dụng các điện cực đặt tại từng vũng não khác nhau, các nhà nghiên cứu đã có thể "lắng nghe" sự phản hồi của các nơ-ron thần kinh. Họ đã có thể nhận biết tất cả 15 nhóm nơ-ron khác nhau thực hiện hành vi phân loại thức ăn hỗn hợp, những nhóm nơ-ron này dường như liên kết sẵn với nhau trong não bởi chúng lập tức xuất hiện khi chuột chọn thức ăn.
Nếu trí thông minh và khả năng suy nghĩ phức tạp trong não người đều xuất phát từ một thuật toán cụ thể thì đây sẽ là nền móng cho công nghệ AI. Rất có thể những thuật toán tương tự sẽ được áp dụng vào cơ chế hoạt động của mạng thần kinh nhân tạo, bắt chước y hệt cấu trúc liên kết giữa các nơ-ron trong não người. Kết quả là AI sẽ thông minh hơn, suy nghĩ không khác gì con người để giúp đỡ chúng ta hoặc mang đến một ngày tận thế như dự đoán của Stephen Hawking!
Theo: Core Spirit
