Trò đùa trên mạng: Sự kết hợp chức năng giữa sinh học và vi mạch cho các ứng dụng điện toán sinh học mới vẫn chưa thành hiện thực ngoài những câu chuyện khoa học viễn tưởng. Nhờ có 'Brainoware', các nhà khoa học tin rằng họ đã bắt đầu chứng kiến giai đoạn đầu của một máy tính sinh học tương thích AI chính hãng.
Feng Guo và một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Indiana Bloomington đã tạo ra “các cơ quan não” bằng cách nuôi cấy các cụm tế bào não người trong một chiếc đĩa. Sau đó, họ kết nối các cơ quan sinh học này với một con chip máy tính, tạo ra hệ thống Brainoware, hệ thống này dường như có thể thực hiện các tác vụ tính toán trong khi “nói chuyện” với thuật toán AI để giải mã tín hiệu.
Gần đây được phát hành trên tạp chí Nature Electronics, nghiên cứu mô tả “phần cứng điện toán lấy cảm hứng từ não” nhằm mục đích mô phỏng cấu trúc và nguyên tắc làm việc của não người. Các nhà nghiên cứu cho biết Brainoware có tiềm năng xử lý, học hỏi và thậm chí ghi nhớ thông tin và có thể cung cấp giải pháp để giải quyết những hạn chế trong công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện tại.
Mặc dù các thuật toán AI chạy trên chip silicon cực kỳ hiệu quả (và hiệu quả) trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn, nhưng chúng không thể cạnh tranh với khả năng xử lý thông tin phức tạp của bộ não con người trong khi tiêu thụ rất ít năng lượng. Theo Guo, các cơ quan não trong Brainoware là các tế bào não thực sự có thể gửi và nhận thông tin được mã hóa thông qua tín hiệu điện.
Khi các nhà nghiên cứu áp dụng kích thích điện vào Brainoware, thiết lập chip sinh học lai đã phản hồi lại những tín hiệu đó. Mạng lưới thần kinh mà hệ thống được gắn vào cũng cho thấy những thay đổi, cho thấy hệ thống thực sự có thể xử lý thông tin và thậm chí có thể thực hiện các tác vụ tính toán “mà không cần giám sát”.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm khả năng được cho là của Brainoware bằng các nhiệm vụ nhận dạng giọng nói, sử dụng 240 clip âm thanh được ghi lại bởi 8 người phát âm nguyên âm tiếng Nhật. Các clip được chuyển đổi thành tín hiệu điện và sau đó được đưa đến Brainoware, tạo ra phản ứng điện sau đó được đưa đến công cụ AI để giải mã.
Theo Guo, thiết lập organoid-AI của não cuối cùng đã có thể giải mã tín hiệu từ bản ghi âm, nhưng hình thức nhận dạng giọng nói do công nghệ này cung cấp có mức độ chính xác “rất thấp”. Độ chính xác được cải thiện lên tới 87% với các buổi đào tạo tiếp theo, nhưng nó vẫn kém chính xác hơn so với các mạng thần kinh nhân tạo hoàn toàn bằng kỹ thuật số thực tế.
Một số nhà nghiên cứu đã bày tỏ nghi ngờ về kết quả được mô tả trong nghiên cứu mới. Lena Smirnova, trợ lý giáo sư y tế công cộng tại Đại học Johns Hopkins, đã nêu rằng các cơ quan não không có cách nào để thực sự “nghe” lời nói; chúng chỉ có thể biểu hiện phản ứng với kích thích điện. Hơn nữa, nghiên cứu không chứng minh được liệu Brainoware có thể xử lý và lưu trữ thông tin trong thời gian dài hoặc học nhiều nhiệm vụ hay không và bằng cách nào.