Một nơ ron thần kinh trong não bộ con người có sức mạnh điện toán phức tạp cỡ nào?
Rất hay và hữu ích!/7 người
P.W
3 thángBình luận: 83
Một nơ ron thần kinh trong não bộ con người có sức mạnh điện toán phức tạp cỡ nào?
Khối óc của con người rất rất khác so với những con chip bán dẫn bên trong mỗi bộ vi xử lý máy tính. Đơn giản thôi, nguồn năng lượng của khối óc đến từ lượng máu dẫn lên, còn với vi xử lý thì là nguồn điện cấp vào. Nhưng dĩ nhiên điều đó không thể ngăn cản các nhà khoa học so sánh hai thứ đó với nhau. Như Alan Turing từng nói vào năm 1952: “Chúng ta không cần quan tâm cái thực tế rằng bộ não con người trông như một bát cháo nguội.” Nghe hơi rùng mình, nhưng ý của Turing rất đơn giản, kết cấu ra sao không quan trọng, mà quan trọng là khả năng tính toán.

Ngày nay, những hệ thống trí thông minh nhân tạo phức tạp nhất đều được ứng dụng một công nghệ machine learning có chiều sâu, gọi là deep learning. Những thuật toán được triển khai bằng cách phân tích một khối lượng dữ liệu khổng lồ thông qua những lớp kết nối dày đặc, gọi là deep neural network. Giống hệt như cái tên, các nhà khoa học và nhà nghiên cứu hiện tại mô phỏng cách bộ não con người hoạt động và học tập hàng ngày để tạo ra trí thông minh nhân tạo. Hoặc, chí ít, đó là những gì các nhà thần kinh học hiểu về nơ ron thần kinh suốt từ những năm 1950, khi mô hình perceptron được khai sinh. Nhưng kể từ đó, hiểu biết của con người về mức độ phức tạp về mặt điện toán của một nơ ron thần kinh đơn lẻ đã được mở rộng hơn rất nhiều.

[​IMG]

Thực tế là, một nơ ron thần kinh trong não bộ con người phức tạp hơn rất nhiều so với một node của deep neural network trong các hệ thống deep learning. Nhưng phức tạp hơn cỡ nào?

Để trả lời câu hỏi ấy, ba nhà khoa học David Beniaguev, Idan Segev và Michael London thuộc đại học Jerusalem, Israel đã tiến hành mô phỏng, huấn luyện một hệ thống deep neural nhân tạo bắt chước cách một nơ ron sinh học vận hành. Kết quả cho thấy, để mô phỏng được độ phức tạp của một nơ ron thần kinh, thì máy móc phải hình thành từ 5 đến 8 lớp “nơ ron nhân tạo” hoạt động kết nối với nhau một cách chặt chẽ.

Quảng cáo



Chính các tác giả của công trình nghiên cứu này cũng không lường trước được mức độ phức tạp như vậy. Ông Beniaguev cho rằng, ban đầu họ nghĩ chỉ cần từ 3 đến 4 lớp neural network là đủ ghi nhận lại sức mạnh điện toán của một nơ ron riêng lẻ.

Tinhte_Neural3.jpg

Timothy Lillicrap của DeepMind, đơn vị nghiên cứu AI thuộc Google cho rằng, phát hiện mới này có thể sẽ thay đổi lối suy nghĩ về cách một nơ ron thần kinh vận hành, trong bối cảnh nghiên cứu trí thông minh nhân tạo. Lối suy nghĩ đơn giản nhất giữa trí thông minh nhân tạo và trí thông minh con người là cách chúng xử lý thông tin chiều đến. Cả hai loại nơ ron này đều nhận tín hiệu đầu vào, và dựa vào dữ liệu đó để xác định xem có gửi tín hiệu tới nơ ron khác hay không. Đối với trí thông minh nhân tạo, chỉ cần một phép tính là có thể đưa ra kết luận, nhưng với nơ ron sinh học, mọi thứ phức tạp hơn nhiều.

Các nhà thần kinh học đã sử dụng hàm input-output để dựng mô hình mối tương quan giữa dữ liệu chiều đến, được một nơ ron thần kinh sinh học nhận được thông qua những chuỗi “rễ” dài, gọi là dendrites, và quyết định gửi tín hiệu thông tin ấy cho những nơ ron thần kinh khác.

Hàm tính toán này là chìa khóa căn bản để con người mô phỏng mức độ phức tạp của một nơ ron thần kinh đơn lẻ trong não bộ. Các nhà nghiên cứu bắt đầu bằng việc mô phỏng quy mô lớn chức năng nhận và chuyển dữ liệu của hai nơ ron thần kinh nằm ở đầu và cuối một chuỗi dendrite trên vỏ não của chuột. Sau đó họ chuyển mô phỏng này vào một deep neural network với tối đa 256 nơ ron nhân tạo mỗi lớp. Rồi sau đó họ tăng số lớp deep neural này cho tới khi máy tính mô phỏng chính xác 99% theo từng mili giây cái cách nơ ron thần kinh tự nhiên tương tác, nhận và gửi tín hiệu thông tin. Họ phát hiện ra rằng, để mô phỏng chính xác cách 1 nơ ron tự nhiên hoạt động, máy tính phải tạo ra từ 5 đến 8 lớp deep neural network, nhân với 256 nơ ron mỗi lớp, là cần ít nhất 1000 nơ ron nhân tạo để mô phỏng 1 nơ ron tự nhiên.

Tinhte_Neural2.png

Đôi khi con số chỉ được thể hiện ở mức tương đối. Michael London cho rằng: “Mối quan hệ giữa số lớp nơ ron nhân tạo và mức độ phức tạp của hệ thống chưa rõ ràng.” Không thể xác định một cách tuyệt đối, rằng cần 1000 nơ ron nhân tạo để mô phỏng 1 nơ ron tự nhiên đồng nghĩa với việc bộ não con người hoạt động phức tạp hơn 1000 lần so với máy móc. Chắc chắn sẽ tới lúc, một nơ ron đơn lẻ trong hệ thống trí thông minh nhân tạo sẽ mô phỏng được 1 nơ ron trong bộ não con người, nhưng điều đó cần rất rất nhiều thời gian và dữ liệu để máy móc học một cách hiệu quả.

Bản thân cuộc nghiên cứu này của người Israel cũng mở ra được nhiều khám phá và nền tảng mới cho những nghiên cứu AI trong tương lai. Vài người khác thì cho rằng, vì kết quả nghiên cứu này, các nhà thần kinh học cũng nên tập trung nghiên cứu sức mạnh của một nơ ron thần kinh đơn lẻ trong chuỗi kim tự tháp.

Quảng cáo

83 bình luận
Hayoja
TÍCH CỰC
3 tháng
Duy Luân Dễ Thương
Từ chỗ không làm được đến bây giờ là làm được AI. Cho dù nó chưa bằng bộ não thật thì sẽ đến lúc nó bằng, và rồi nó sẽ vượt.
@kkzbanana @kkzbanana
Bạn viết nhiều và viết linh tinh. Trình độ của bạn chắc mới học dc tới toán sơ cấp là cùng. Bạn phải biết cách tính Big(O) để ra dc độ phức tạp của bài toán. Và so sánh phải so sánh toàn cục, ông nói khoa học mà ông đưa ra cái bài toán nhảm nhí, ko đại diện được tính chất của câu chuyện. Ông muốn biết thêm kiến thức thì qua công ty tôi, công ty tôi làm về dữ liệu dc 8 năm rồi.
Còn nói về kiến thức thì xin thưa tôi đang nghiên cứu sinh PhD về computer science. Cần thì qua landmark81 central park bình thạnh tphcm, tôi đưa giấy tờ bằng cấp ra cho bạn xem.
Dĩ nhiên bây giờ chưa thể nào so sánh dc một hệ thống AI nào với não người cả, tất cả chỉ nằm ở việc giải 1 bài toán cụ thể chứa chưa có hệ thống computer vision nào nhận thức được mạnh mẽ như não người. Nhưng ông nói ko bao giờ hơn được là tào lao. Vì ông toàn đưa ví dụ các bài toán ưu thế cho con người, rồi so sánh máy ko làm được.
Để tôi chỉ cho ông cái sai của ông nhé:
1. Ví dụ của ông đưa ra array n = 5 (1, 3 ,9, 2, 8)
- Não người đọc được ra ngay con số 9 là vì bài toán này não người đã được giải rồi, thậm chí giải hàng ngày và thuộc lòng kết quả rồi. Việc nói luôn số nào lớn nhất ko phải là giải toán mà hoàn toàn là tiềm thức kết hợp trí nhớ. Giờ tôi đưa thử 1 bài toán khác với N=10^9 thì ông có đọc được kq ngay ko? Nhưng máy tính thì cho ra kết quả ngay được đó.
- Ông nói máy tính phải so sánh từng số với nhau và big(o)=n^2 là cũng phiến diện. Cái cách so sánh của ông chỉ là 1 trong những thuật toán sort (bubble sort). Ông lại lấy cái thuật toán sort cùi bắp nhất so sánh từng phần tử với nhau để đại diện cho máy tính. Mà ông ko biết rằng giờ người ta có cả trăm thuật toán sort khác nhau, và máy tính ko ngu như ông (tưởng). Vui lòng đọc thêm link này để biết các thuật toán sort cơ bản https://viblo.asia/p/cac-thuat-toan-sap-xep-co-ban-Eb85ooNO52G và đọc link này để biết dc big(o) của 1 số thuật toán https://www.bigocheatsheet.com/ - Ngoài ra, tiềm năng của máy móc nói chung là tính kết hợp, network, power stacking, chạy hoài ko cần ngừng, ngày càng phát triển hơn, ko phải nghỉ ngơi, ko mệt mỏi, xử lý lượng dữ liệu lớn, permanent memory chứ ko phải nhớ nhớ quên quên như con người và nó có thể chứa tinh hoa về khoa học của nhân loại. Với tiềm năng này, thì tôi ko nói nó hơn nhưng có khả năng sẽ vượt trội so với não người ở nhiều bài toán cụ thể. Còn ông nói ko bao giờ hơn được là tào lao.
- Hiện nay openAI đã ra mắt artificial general intelligence (AGI) - 1 loại model có thể đọc hiểu ngữ cảnh như con người, được đánh giá có mức độ thông minh như 1 đứa trẻ rồi.
- Và hiện nay nhiều ngành nghề bắt buộc phải dùng AI chứ ko có gắn cái não người nào vào được cả. VD như dự báo thời tiết toàn cầu, dự báo mô hình kinh tế, quản lý tỷ tỷ phân tử trong lò hạt nhân...
PS: Ông học thì học cho nó đến nơi đến chốn, và ra ngoài đời phải khiêm tốn lắng nghe, chứ đụng cái là nhảy dựng lên chê người ta ko cùng đẳng cấp kiến thức thì bọn tôi chỉ xem ông là cái hạt cát trong sa mạc thôi.
@royalcruiser chuẩn rồi, ông này toàn đưa thuật ngữ hoành tá tràng rồi cả bit biếc dữ liệu linh tinh để cố tỏ ra nguy hiểm thôi chứ thôi thấy chả liên quan gì đến câu chuyện cả.
@phanson_tt Bạn không phân biệt được thuật toán và trí thông minh mà kêu người khác học không đến 😁. Khái niệm cơ bản nhất của khoa học máy tính mà bạn cũng chưa nắm. Nếu bạn là nghiên cứu sinh thì phải biết mỗi algorithm đều phải có scientific proof. Algorithm là instructions, proof là bằng chứng cho chí thông minh của nhân loại. Máy tính chỉ thực hiện instruction nó không thể proof bất kỳ instruction nào. Bạn đang bị rối loạn giửa processing data và trí thông minh.
@kkzbanana Cái thuật toán tôi đưa ra là để giải thích cho vụ bạn nói người tính nhanh hơn máy đấy bạn ạ. Tôi thừa biết cách phân biệt nhưng chính bạn ko biết cách phân biệt nói lung tung tôi đưa ví dụ giải thích cho rồi lại nói người khác ko phân biệt dc.
Ps: Bạn ơi tôi khuyên thật. Nếu 1 mình tôi nói thì bạn có thể cho tôi sai. Chứ ai ở đây cũng thấy rằng bạn đang nói linh tinh. Cố gắng đưa các thuật ngữ đao to búa lớn vào nhưng ko thật sự hiểu gì cả. Ngay cả cái ví dụ của bạn cũng sai lè ra mà vẫn cãi dc thì thôi tôi xin dừng cuộc tranh luận ở đây. Thân!
làm sao để buss và ép xung ? 😆)
@libieu Uống cafe vô 😃)
cuong_uot
ĐẠI BÀNG
3 tháng
@libieu Chơi đá bạn
@libieu Mỹ có bộ phim limitless đấy 😂
1000 nơ ron nhân tạo mới mô phỏng được 1 nơ ron tự nhiên, nhưng cũng chưa chắc chính xác tuyệt đối.
Nơ ron con người phức tạp thiệt.
DKez
TÍCH CỰC
3 tháng
@BinBon2020 Neuron (bộ não) có cả trăm triệu năm để tiến hóa cơ mà, vũ khí con người vượt trội so với các giống loài khác (móng vuốt, tốc độ, nọc độc, sức mạnh...) là bộ não đó.
Dù mạnh cỡ nào thì cũng đơ lag khi bạn đứng trước crush 😄
DKez
TÍCH CỰC
3 tháng
@Ngoknc cả phụ nữ sau sinh con cũng vậy nhé 😆))
@DKez Là sao bạn ?
DKez
TÍCH CỰC
3 tháng
@Ngoknc tức là cũng đơ lag đi đáng kể đó bạn
@Ngoknc Từ kỹ thuật gọi là overloading 😂 dẫn đến vùng nhớ bị ghi đè hoặc truy cập đến ko đúng địa chỉ
Con người khác cái là có cảm xúc. Ví dụ khi bạn hỏi con gái 1+1 bằng mấy, thì tuỳ theo tâm trạng và môi trường xung quanh sẽ có kết quả = 2 hoặc = 3 thậm chí đang giận méo thèm trả lời 😆
@gatheringviolet Hâm à 1+1 cũng hỏi, nếu là bạn mình thì sẽ nói thế 😃)
HungVu23
ĐẠI BÀNG
3 tháng
@gatheringviolet Cảm xúc là trí thông minh phức tạp liên quan đến Nhận Thức, AI hay machine learning chỉ là những máy móc sử dụng những phép tính phức tạp để giải quyết một vấn đề nào đó một cách logic.
Có lúc ta thấy buồn nhưng vẫn cười, có lúc ta thấy vui nhưng vẫn khóc. Những việc biết là sai nhưng vẫn làm, những lúc nóng giận nhưng vẫn cố cười. Đó là những thứ mà AI sẽ không bao giờ nhận thức được.
vinhan73
TÍCH CỰC
3 tháng
@HungVu23 Theo mình nghĩ đó là do vấn đề khác chi phối nên không trả lời đúng như “ đáp án “. Chứ đi thi kiểm tra mà ghi vô “ đề dễ ẹc éo thèm làm “ thì xác định rùi hen ! Hoặc bây giờ bạn hỏi tào lao với chị google thì chỉ sẽ trả lời : “ hâm à “ !!
Thi thoảng vẫn lag
Ngày mà AI nổi loạn còn rất xa, yên tâm ngủ tiếp rồi.
m4st3rZ
TÍCH CỰC
3 tháng
Đấng tạo hoá tạo ra con người quá hoàn hảo, KH đến nay cũng chưa hiểu biết đc gì nhiều về cơ thể con người. Ngay cả 1 hạt lúa nhỏ bé, KH cũng chưa thể tạo ra để làm sao nó tự nảy mầm đc, vẫn phải nhờ đến thiên nhiên
Zoro kun
TÍCH CỰC
3 tháng
@m4st3rZ vẫn có nhiều bug, ung thư là 1 ví dụ điển hình.
@Zoro kun ung thư là vấn đề phần "cứng" nhé bạn
m4st3rZ
TÍCH CỰC
3 tháng
@Zoro kun Ung thư hay tất cả bệnh tật ko phải bug, bug nằm ở input, là hậu quả của việc ăn uống, sinh hoạt, tinh thần của chúng ta ... Chính tế bào ung thư đang giúp cơ thể ko bị nhiễm độc, nó giữ lại các độc tố ko đi vào máu và chạy khắp cơ thể dẫn đến cái chết nhanh chóng, đó là sự hi sinh. Tất cả các triệu chứng gặp phải chính là cách xử lý tối ưu nhất của cơ thể để giúp chúng ta tồn tại mà ko sớm đi đến diệt vong, nó thực sự là 1 bộ máy tinh vi đến hoàn hảo
Zoro kun
TÍCH CỰC
3 tháng
@m4st3rZ thím ơi, tỷ lệ sai adn khi tổng hợp tế bào vẫn có mà ko cần ăn uống hay tác động bên ngoài, điển hình là đồng hợp lặn gây ra ung thư, dị tật...
Quá kinh khủng
Sau này tạo ra Siêu Máy Tính AI. xong mang đi triển lãm. Đến lúc đang triển lãm thì màn hình xanh, throttle xung vì nóng 😂😂
Dendrites là sợi nhánh.
Sách sinh học có ghi nha
trí tuệ nhân tạo.
Cái tên là bjk đứa nào là cha rồi 🤣
Mộc9
ĐẠI BÀNG
3 tháng
😆) Nếu nó làm phản, cứ đái vào server
Tự nhiên luôn kỳ diệu và khoa học cũng còn rất nhiều điều phải làm để có thể học hỏi theo. Nhưng nếu mình không có cách mạng công nghiệp, và sống dựa vào những điều kỳ diệu đã có hàng triệu năm thì giờ chắc mình giống cuộc sống trong Avatar quá?! Cưỡi đại bàng thay vì đi máy bay, cưỡi ngựa thay vì đi ô tô…
công nhận nó phức tạp đến mức tôi đọc xong bài viết nó phức tạp đến cỡ nào thì cũng chưa thấm được là nó phức tạp đến cỡ nào :v
Đúng là “không cần điều kiện hay quá trình, chỉ quan trọng là kết quả”. Phức tạp làm gì trong khi kq tính toán lại ko bằng 1 con robot. Buồn thay…
minhtuanq6
ĐẠI BÀNG
3 tháng
@Dollarssssss Con robot nó không bằng con người ở chỗ.. tính chỉ ra 1 kết quả. Trong khi con người thì kết quả còn hên xui dựa vào tâm trạng lúc đó =]]
@minhtuanq6 Thượng đế quá kỳ vọng vào "bộ não" trong khi khả năng vận hành của nó đc có 1%, 99% còn lại lại là lòng tham, toan tính,...từ cái tâm con người. Đúng là sai 1li đi lệch 99 dặm..🤣🤣🤣
@Dollarssssss 99% đó giữ cho bạn sống đó thở, tiêu hoá, nhìn, nghe v.v
@CàChớn-Forever Cung ko nhìu vậy đâu bạn, tất cả gói gọn trong 1% đó đó...thật hoang phí.
@Dollarssssss oh thế thế thế à ai bảo bạn thế Phim Mẽo à
Kinh vãi
Thì ra não mình là một siêu máy tính mạnh mẽ nhất mà mình chưa hề biết, thôi để về thử tính toán coi mai đánh đề con gì để phát tài đây.
@Toàn Thế Giới Mai cho nó cày BTC đi bạn, biết đâu...🤣😂🤣
K.M.Huy
ĐẠI BÀNG
3 tháng
Loài người là 1 dạng người máy sinh học cực kỳ cao cấp, chỉ xét riêng ADN thôi đã có cấp độ mã hóa hoàn hảo với 4 ký tự ATCG (1 gram ADN lưu trữ được tới 10.000 terabyte dữ liệu) trong khi đó máy tính chỉ dựa trên mã nhị phân với 2 ký tự 0 và 1 thì còn khuya mới bằng được
@K.M.Huy Đa số dùng dữ liệu đó để toan tính lừa lọc nhau ấy nhé...
K.M.Huy
ĐẠI BÀNG
3 tháng
@Dollarssssss Do môi trường xã hội kém dẫn đến thoái hóa trí tuệ :v








  • Chịu trách nhiệm nội dung: Trần Mạnh Hiệp
  • © 2021 Công ty Cổ phần MXH Tinh Tế
  • Địa chỉ: 209 Đường Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường 7, Quận 3, TP.HCM
  • Số điện thoại: 02862713156
  • MST: 0313255119
  • Giấy phép thiết lập MXH số 11/GP-BTTTT, Ký ngày: 08/01/2019