Tế bào não người có thể vận hành máy tính?

Trong bối cảnh các doanh nghiệp toàn cầu chạy đua xây dựng thêm trung tâm dữ liệu để phục vụ các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm những hướng đi mới, trong đó có khả năng sử dụng tế bào sống của con người trong hệ thống tính toán.

Hệ thống mang tên CL1 hoạt động bằng cách nuôi neuron từ tế bào gốc, sau đó đặt chúng lên các con chip có khả năng gửi và nhận tín hiệu điện.

“Chúng tôi đang sử dụng các tế bào này theo cách tiếp cận kỹ thuật để tạo ra một thứ chưa từng tồn tại trước đây và có thể sở hữu những đặc tính mà trước đây chúng ta chưa thể khai thác. Cho đến nay, kết quả rất đáng khích lệ”, ông Brett J. Kagan, Giám đốc khoa học kiêm Giám đốc vận hành của Cortical Labs, cho biết.

Ông cũng cho biết chỉ cần một lượng nhỏ máu hoặc mẫu da, các nhà khoa học có thể tạo ra nguồn tế bào gần như vô hạn và chuyển hóa thành neuron. Công ty đang phát triển các cơ sở điện toán sinh học tại Melbourne và Singapore, nơi nhiều hệ thống có thể được triển khai và truy cập từ xa.

KHÁC BIỆT VỚI CHIP SILICON TRUYỀN THỐNG

CL1 cho phép người dùng tương tác trực tiếp với neuron bằng cách gửi tín hiệu điện đầu vào và quan sát phản hồi của tế bào theo thời gian thực.

Tương tự các hệ thống máy tính hiện nay, thiết bị này vẫn sử dụng chip silicon, nhưng được tích hợp các vi điện cực có thể giao tiếp với neuron sống, truyền tín hiệu và đọc phản hồi như một phần của quá trình tính toán.

Theo Cortical Labs, khoảng 120 thiết bị như vậy đang vận hành một trung tâm dữ liệu quy mô nhỏ tại Melbourne.

Dù việc nuôi cấy neuron không phải là mới, điểm khác biệt của công ty là đã tiêu chuẩn hóa hệ thống, giúp việc kết nối giữa nuôi cấy tế bào và giao diện điện tử trở nên đơn giản hơn, thay vì phải thiết lập các hệ thống phòng thí nghiệm phức tạp, tùy biến cao.

HIỆU QUẢ TỪ SINH HỌC CON NGƯỜI

Theo Cortical Labs, nền tảng tích hợp của họ giúp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu, từ hàng tháng hoặc nhiều năm xuống còn vài giờ hoặc vài ngày.

Việc tương tác với neuron sinh học theo cách này có thể giúp hệ thống tính toán tiết kiệm năng lượng hơn và linh hoạt hơn so với công nghệ hiện tại. “Sinh học cực kỳ tiết kiệm năng lượng. Con người không cần lượng dữ liệu khổng lồ”, ông Kagan cho biết.

Ông dẫn ví dụ, một đứa trẻ chỉ cần vài hình ảnh để nhận biết một đối tượng, trong khi các hệ thống học máy có thể cần tới hàng chục nghìn hoặc hàng trăm nghìn dữ liệu tùy theo bài toán. Ngoài ra, con người cũng có khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và nhiễu.

Việc sử dụng tế bào có nguồn gốc từ con người cũng mở ra các ứng dụng nghiên cứu, khi neuron được nuôi từ mẫu hiến tặng có thể phản ánh đặc điểm di truyền, giúp các nhà khoa học nghiên cứu phản ứng của tế bào với các phương pháp điều trị trong phòng thí nghiệm.

Tuy vậy, theo ông Kagan, các máy tính dựa trên silicon vẫn vượt trội trong các phép tính chính xác và tốc độ cao. Đồng thời, các hệ thống AI hiện nay có thể đang tiến gần đến giới hạn thực tế do nhu cầu ngày càng lớn về dữ liệu và năng lực tính toán.

Theo ông, các hệ thống trong tương lai nhiều khả năng sẽ kết hợp giữa sinh học và silicon để tận dụng ưu điểm của cả hai. “Tương lai của điện toán là khi chúng ta có thể tận dụng tất cả các công cụ sẵn có để đạt kết quả tốt nhất”, ông nói.

TRANH LUẬN VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ ĐẠO ĐỨC

Một số chuyên gia cho rằng các hệ thống sinh học có lợi thế về mức tiêu thụ năng lượng và khả năng thích ứng, nhưng vẫn hoài nghi về mức độ hiệu quả của các phương pháp hiện tại.

Ông Alysson R. Muotri, Đại học California San Diego, cho rằng nếu chỉ sử dụng các mạng neuron dạng phẳng, công nghệ này khó có thể tạo ra lợi thế đáng kể so với hệ thống silicon truyền thống.

Theo ông, các cấu trúc phức tạp hơn như organoid - mô não thu nhỏ dạng ba chiều - có thể mang lại tiềm năng lớn hơn, dù hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Việc sử dụng tế bào người trong điện toán cũng đặt ra các câu hỏi đạo đức, tùy thuộc vào mức độ phức tạp của hệ thống.

Ông Muotri cho rằng các mạng neuron đơn giản hiện nay chưa gây ra vấn đề lớn. Tuy nhiên, các cấu trúc giống não phức tạp hơn có thể tạo ra những thách thức mới. “Tổ chức của mô có thể tạo ra một dạng trải nghiệm trong đĩa nuôi cấy. Điều này có thể dẫn đến một dạng ý thức, và một số người có thể cảm thấy không thoải mái với điều đó”, ông nói.

Theo các chuyên gia, những lo ngại này có thể đòi hỏi các quy định và cơ chế giám sát mới khi công nghệ tiếp tục phát triển.

Trong khi đó, Cortical Labs cho rằng cách tiếp cận của họ có thể mang lại lợi ích về mặt đạo đức, như giảm nhu cầu thử nghiệm trên động vật và tăng khả năng kiểm soát hệ sinh học. “Chúng tôi tin rằng đây là một cách tiếp cận tốt hơn”, ông Kagan cho biết.

Dù vẫn ở giai đoạn đầu và còn nhiều tranh luận, điện toán sinh học đang dần được xem là một hướng đi bổ sung cho kiến trúc tính toán truyền thống trong kỷ nguyên AI. Khi nhu cầu về năng lực xử lý và hiệu quả năng lượng ngày càng gia tăng, việc kết hợp giữa hệ thống silicon và sinh học có thể trở thành một trong những hướng phát triển đáng chú ý của ngành công nghệ trong những năm tới.