Chế tạo thành công chip máy tính bằng mô não người

Dù công nghệ đã có những bước tiến bộ vượt bậc, các nhà khoa học vẫn chưa xây dựng được bất kỳ hệ thống siêu máy tính nào mạnh mẽ và phức tạp như bộ não của con người. Các khối mô nằm trong hộp sọ con người có khả năng xử lý số lượng thông tin lớn với tốc độ mà công nghệ máy tính khó chạm tới.

Mấu chốt của bộ não con người đó là các tế bào thần kinh vừa đóng vai trò bộ xử lý, vừa là bộ nhớ, trái ngược với các hệ thống máy tính phải có các linh kiện tách biệt phụ trách những chức năng khác nhau.

Các nhà khoa học đã rất nỗ lực để xây dựng các hệ thống máy tính mô phỏng bộ não con người. Mới đây, những nỗ lực đó đã bước đầu đạt được thành quả khi các nhà khoa học đã tích hợp thành công mô não của con người với thiết bị điện tử để tạo ra chip xử lý bằng mô não người, thay vì bóng bán dẫn truyền thống.

Theo đó, các nhà khoa học mới đây đã công bố một chip xử lý máy tính "lai", kết hợp giữa mô não con người và thiết bị điện tử, có tên gọi Brainoware. Đây là một sản phẩm thuộc lĩnh vực điện toán sinh học, là kết quả hợp tác nghiên cứu giữa các nhà khoa học đến từ Đại học Indiana Bloomington, Đại học Florida và Trung tâm Y tế Bệnh viện Nhi đồng Cincinnati.

Các nhà khoa học đã tạo ra những quả bóng tế bào não người đặt trên một mảng vi điện cực. Các thiết bị điện tử sẽ gửi tín hiệu điện đến các tế bào thần kinh và sẽ ghi nhận các tín hiệu thần kinh phản hồi từ các tế bào não. Những tín hiệu này sẽ được phân tích để đưa ra kết quả về thông tin phản hồi.

Feng Guo đến từ Đại học Indiana Bloomington, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết phải mất khoảng 2 đến 3 tháng để phát triển một quả bóng tế bào não người từ tế bào gốc đa năng, có chiều rộng vài mm và chứa khoảng 100 triệu tế bào thần kinh. Số lượng tế bào thần kinh này không là gì so với 100 tỷ tế bào thần kinh có trong bộ não con người.

"Những quả bóng tế bào não người giống như một bộ não thu nhỏ. Đây là bằng chứng cho thấy chúng ta có thể phát triển công nghệ điện toán sinh học. Tuy nhiên, vẫn còn một con đường rất dài cần phải đi", Feng Guo chia sẻ.

Các nhà khoa học cho biết công nghệ điện toán sinh học có thể tạo ra những bộ xử lý tiết kiệm năng lượng và có khả năng học hỏi nhanh hơn, so với những con chip dựa trên silicon truyền thống. Những bước đột phá trong lĩnh vực điện toán sinh học có thể ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khoa học thần kinh, nghiên cứu về y tế…

Nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm hệ thống sử dụng chip máy tính bằng mô não người để nhận diện giọng nói. Trong bài kiểm tra ngôn ngữ, các nhà khoa học đã giao cho Brainoware nhiệm vụ phân biệt 8 giọng nói tiếng Nhật khác nhau dựa trên 240 đoạn ghi âm.

Ban đầu, hệ thống chỉ nhận diện được chính xác 51% các giọng nói. Tuy nhiên, chỉ trong một thời gian ngắn đào tạo, độ chính xác đã được tăng lên 80%. Các nhà khoa học cho biết thời gian đào tạo hệ thống Brainoware nhanh hơn so với hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng chip silicon thông thường.

Mặc dù đạt được những bước đầu khả quan, các nhà nghiên cứu thừa nhận rằng hệ thống máy tính sinh học sẽ phải mất hàng thập kỷ nữa mới có thể trở thành hiện thực.

Công trình nghiên cứu của Fang Guo và các cộng sự đã được xuất bản trên tạp chí khoa học Nature Electronics.

Trên thực tế, đây không phải là lần đầu tiên các nhà khoa học tham vọng tích hợp tế bào não người vào chip xử lý của máy tính.

Vào tháng 7 vừa qua, các nhà khoa học Úc cũng đã thực hiện một dự án tích hợp các tế bào não người được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm với chip máy tính để thực hiện tham vọng tạo ra một hệ thống siêu máy tính thông minh, vượt qua hệ thống máy tính truyền thống. Dự án có tên gọi "DishBrain" đã nhận được khoản đầu tư trị giá 400.000 USD từ Quỹ quốc phòng Úc.

Tuy nhiên, những dự án về điện toán sinh học đã gây ra những lo ngại về mặt đạo đức khi sử dụng tế bào não người được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm.

Nhiều người lo ngại rằng việc sử dụng những bộ xử lý quá hiện đại và vượt trội để xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể giúp A.I vượt qua được tầm kiểm soát của con người, gây nên những hậu quả nghiêm trọng trong tương lai.

Theo NewsScientist/DTrends