Tìm ra thuật toán mô phỏng bộ não con người, nhưng không có cỗ máy nào vận hành được
Các nhà khoa học vừa tìm ra một thuật toán có khả năng mô phỏng một cách hoàn chỉnh hoạt động não bộ của con người. Bây giờ chúng ta chỉ cần phải đợi ai đó xây dựng được một cỗ máy để vận hành nó.
Nhóm nghiên cứu bao gồm các nhà nghiên cứu đến từ Đức, Nhật Bản, Na Uy và Thụy Điển, gần đây đã công bố một báo cáo mô tả chi tiết cách một thuật toán có thể kết nối các mạng neuron ảo với nút thắt. Nó được thiết kế để mô phỏng một tỷ kết nối giữa các neuron và khớp thần kinh trong não bộ thực tế.
Một bộ não người chứa một hệ thống neuron thần kinh cực kỳ phức tạp và để mô phỏng nó với tỉ lệ 1:1 là điều bất khả thi với nền tảng công nghệ hiện tại. Một siêu máy tính trong quá khứ chỉ có thể lập được kỳ tích mô phỏng chưa đến 10% hoạt động bộ não trong điều kiện nhiều hạn chế. Điều này là do hoạt động kết nối mạng lưới neuron đòi hỏi rất nhiều năng lượng để tái tạo trong các hệ thống máy tính hiện tại.
Một bộ não người chứa một hệ thống neuron thần kinh cực kỳ phức tạp.
Theo trang Kurzweil Network đưa tin:
"Quá trình này yêu cầu một bit thông tin cho mỗi bộ xử lý mô phỏng cho một neuron trong toàn bộ hệ thống. Đối với một mạng lưới gần một tỉ tế bào thần kinh, một lượng bộ nhớ cực lớn phải cung cấp cho mỗi một bit thông tin cho mỗi một neuron này. Tất nhiên, số lượng bộ nhớ máy tính cần thiết cho mỗi một bit dữ liệu này cũng phải đi kèm với một số lượng bộ xử lý tăng thêm rất lớn của mạng lưới thần kinh. Để vượt qua con số 1% và mô phỏng hoàn chỉnh bộ não người đòi hỏi phải có một dung lượng bộ nhớ khổng lồ cho những hệ thống xử lý có kích thước gấp 100 lần so với các siêu máy tính ngày nay".
Thuật toán mới sẽ không cho phép các nhà khoa học mô phỏng não người ngay bây giờ hay trong thời gian sắp tới, nhưng về mặt lý thuyết, trong tương lai khi chúng được vận hành sẽ giúp hệ thống phần cứng hoạt động hiệu quả hơn rất nhiều.
Chúng được xây dựng từ bộ công cụ mô phỏng mã nguồn mở (NEST), vốn được sử dụng rất rộng rãi trong cộng đồng nghiên cứu thần kinh.
Bằng cách mở rộng thuật toán này cùng với những hệ thống xử lý hiệu quả trong tương lai, các nhà nghiên cứu kỳ vọng sẽ đạt được hiệu suất mô phỏng đến 100%. Điều này sẽ là bước tiến lớn cho một số lĩnh vực khoa học cấp cao.
Một hệ thống mô phỏng như vậy có thể đẩy nhanh quá trình nghiên cứu về các chứng bệnh về rối loạn não, từ bệnh Parkinson đến bệnh đa xơ cứng. Và cùng với nó là sự tiến bộ về phát triển trí tuệ nhân tạo và thiết kế mạng thần kinh ứng dụng cho deep learning.
Các nhà khoa học đã làm việc trong nhiều thập kỷ để mô phỏng bộ não người chỉ bằng máy tính và toán học. Thuật toán này có thể là một cầu nối giữa những gì chúng ta đã biết và phát hiện vĩ đại sắp tới về trí tuệ con người.