Tiềm năng của những loại máy này trong việc định hình lại quá trình xử lý máy tính, tăng hiệu quả năng lượng và cách mạng hóa thử nghiệm y tế đã khiến các nhà khoa học phấn khích. Nhưng khi nào chúng ta coi những tế bào này có ý thức?
Năm 2022, một nhóm các nhà nghiên cứu Australia đã chạy mô phỏng cơ bản của trò chơi arcade Pong. Không ai trong số họ điều khiển cây vợt ảo, tuy nhiên, sau một vài lần bỏ lỡ, cây vợt tự động di chuyển lên xuống màn hình để đón quả bóng trở về và đánh trả lại. Trò chơi 2D được kết nối với một cụm tế bào não người và chuột được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm trên đĩa petri. Thông qua một mảng đa điện cực, các nhà nghiên cứu đã dạy "não mini" vị trí của quả bóng và thưởng cho nó bằng kích thích điện khi có va chạm. Trong khoảng năm phút, các tế bào đã học được cách chơi và thực hiện các pha đánh ngắn mà không cần sự can thiệp của con người.
"Thành công gần đây của Mô hình Ngôn ngữ Lớn đã xuất phát từ việc cố gắng mô hình hóa các quá trình xảy ra trong não," Brett Kagan, giám đốc khoa học tại Cortical Labs, một startup được tách ra từ nghiên cứu Pong, cho biết. "Tôi thường thích nói, 'bất kỳ máy móc nào đủ tiên tiến đều không thể phân biệt được với sinh học', vậy nếu chúng ta sử dụng sinh học trong nỗ lực khai thác trí tuệ thì sao?"
Thí nghiệm Pong đã chứng minh các tế bào thần kinh có thể học hỏi và phản ứng với phản hồi theo thời gian thực, ngay cả trong đĩa petri, Lena Smirnova, giáo sư trợ lý tại Trường Y tế Công cộng Johns Hopkins Bloomberg, cho biết. Một năm sau vào 2023, Smirnova, cùng với các nhà nghiên cứu khác, đã đưa ra tầm nhìn cho trí tuệ organoid (mô não nhân tạo), một lĩnh vực khoa học mới nổi tận dụng thế mạnh của các nuôi cấy tế bào não người và động vật sống - học từ ít ví dụ hơn, thích ứng theo thời gian thực và sử dụng năng lượng hiệu quả - như một loại máy tính sinh học mới.
Việc sử dụng tế bào não làm trung tâm xử lý của máy tính có những tác động sâu rộng. Nó có thể giảm đáng kể lượng năng lượng cần thiết để cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo và cách mạng hóa y học. Công nghệ này đã tạo ra một ngành công nghiệp mới sinh lời mà các nhà khoa học đang tận dụng để có những đột phá lớn. Nhưng với lĩnh vực đang bùng nổ này đi kèm những câu hỏi phức tạp về thời điểm ý thức bắt đầu và những tác động đạo đức của việc sử dụng mô sống có thể cảm nhận được đau đớn.
Cách Thức Hoạt Động Của Những Máy Tính Sống Này
Các thiết bị chúng ta sử dụng ngày nay, từ máy tính đến điện thoại, chạy trên chip, nơi hàng tỷ thành phần nhỏ gọi là transistor được khắc gọn gàng trong silicon và sắp xếp thành các cổng logic. Mỗi chip có thể nhận vài bit làm đầu vào và sau đó chuyển tiếp một đầu ra một bit. Kết hợp nhiều cổng như vậy giúp thực hiện các hoạt động phức tạp, chẳng hạn như những hoạt động được sử dụng trong các chatbot AI hiện đại.
Tuy nhiên, các đơn vị organoid não, được gọi là bộ xử lý sinh học, hoạt động song song với chip silicon truyền thống. Bên trong mỗi organoid, vô số tế bào thần kinh phát triển theo ba chiều, tạo kết nối thông qua synapse. Vì không có dây dẫn cố định để hạn chế chúng, mạng lưới liên tục tự tổ chức và phát triển khi học hỏi. Các tế bào thần kinh có thể đồng thời truyền thông tin bằng xung điện và tín hiệu hóa học, trái ngược với logic cứng nhắc, từng bước của máy tính thông thường.
"Nó giống như một mạng lưới luôn thích ứng hơn là một bảng mạch gọn gàng," Smirnova bổ sung. Não người không chỉ thích ứng tự nhiên mà còn cực kỳ tiết kiệm năng lượng.
Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình AI Tạo sinh như GPT-3 của OpenAI được ước tính tiêu thụ chỉ dưới 1.300 megawatt-giờ (MWh) điện, bằng lượng điện mà 130 hộ gia đình Mỹ sử dụng. Não bộ cần một phần nhỏ của lượng đó và không cần nhiều năng lượng hơn một bóng đèn thông thường để thực hiện một nhiệm vụ tương đương. Dữ liệu từ nghiên cứu Johns Hopkins cho thấy máy tính sinh học có thể cắt giảm tiêu thụ năng lượng AI "từ 1 triệu đến 10 tỷ lần."
"Việc phát triển các organoid lớn cho mạng thần kinh tiết kiệm năng lượng có thể giúp chạy các mô hình học sâu phức tạp mà không tác động đáng kể đến biến đổi khí hậu," Ben Ward-Cherrier, nhà nghiên cứu thần kinh học tính toán tại Đại học Bristol, nói với National Geographic.
Cách Các Bộ Xử Lý Sinh Học Đang Được Sử Dụng
Đây cũng không còn là giấc mơ thí nghiệm nữa: một ngành công nghiệp nhỏ gồm các startup đã chạy đua để xây dựng thương mại những gì một số người gọi một cách thông tục là "máy tính sống."
Ví dụ, Neuroplatform của FinalSpark có trụ sở tại Thụy Sĩ cho phép bất kỳ ai từ xa chạy thí nghiệm trên một cụm organoid với giá 1.000 đô la mỗi tháng. Cơ sở của họ ấp nở hàng nghìn đơn vị xử lý, trong đó mỗi organoid được kết nối với tám điện cực cắm vào máy tính thông thường. Sử dụng phần mềm của FinalSpark, các nhà nghiên cứu có thể lập trình các chương trình để kích thích điện các tế bào thần kinh, theo dõi phản ứng của chúng và tiếp xúc chúng với các chất dẫn truyền thần kinh tạo cảm giác thoải mái như dopamine và serotonin để huấn luyện chúng thực hiện các nhiệm vụ tính toán.
