Phần cứng của AI cũng có thể “học tập suốt đời”

Các nhà khoa học đã phát hiện ra, chip điện tử có thể được tái lập trình theo nhu cầu để giúp AI liên tục học hỏi thêm giống như bộ não của con người. Ảnh: Đại học Purdue/Rebecca McElhoe

Chia sẻ về nghiên cứu này, Shriram Ramanathan, giáo sư tại Trường Kỹ thuật Vật liệu tại Đại học Purdue cho biết: “Bộ não của sinh vật sống có khả năng liên tục học tập trong suốt cuộc đời của mình. Hiện tại, chúng tôi đã xây dựng được một nền tảng nhân tạo để máy móc cũng có thể học tập suốt đời như vậy”.

Trước hết, chúng ta cần biết rằng, trong khi bộ não động vật liên tục xây dựng các liên kết mới giữa các tế bào thần kinh nhằm giúp sinh vật ở có thể “học tập”, thì các mạch điện tử trong chip máy tính lại không hề thay đổi theo thời gian. Do đó, kể cả khi đã được sử dụng hàng chục năm, một mạch điện tử trong một chiếc máy cũ cũng không khác gì so với một mạch điện tử vừa được chế tạo trong nhà máy.

Đây cũng chính là một rào cản nếu muốn AI trở nên linh động hơn, đặc biệt là trong những trường hợp mà máy móc cần phải tự đưa ra quyết định khi ở trong những môi trường biệt lập (ví dụ như xe tự hành hoặc robot ở ngoài vũ trụ). Các nhà khoa học cho rằng, nếu AI có thể được “gắn” trực tiếp vào phần cứng thay vì chỉ chủ yếu chạy trên phần mềm như hiện tại, những cỗ máy này sẽ có thể hoạt động hiệu quả hơn.

Do đó, trong công trình này, Ramanathan và các cộng sự đã nghiên cứu và chế tạo ra một phần cứng mới có khả năng tái lập trình theo yêu cầu thông qua các xung điện. Ông tin rằng khả năng thích ứng của phần cứng sẽ giúp cho thiết bị có thể đảm nhiệm được tất cả những chức năng cần thiết để tạo ra một máy tính giống như não bộ của sinh vật sống.

Phần cứng mà nhóm nghiên cứu chế tạo là một thiết bị nhỏ có hình hộp chữ nhật, được làm từ perovskite nickelate - loại vật liệu rất nhạy với hydro. Theo nhóm nghiên cứu, việc áp dụng các xung điện ở các điện áp khác nhau sẽ giúp cho thiết bị có thể thay đổi nồng độ của ion hydro chỉ trong một phần tỷ giây, từ đó tạo ra các trạng thái giống với các chức năng tương ứng trong não.

Chẳng hạn, khi thiết bị này có nhiều hydro hơn ở gần vị trí trung tâm, nó sẽ hoạt động như một tế bào thần kinh đơn lẻ. Ngược lại, khi khu vực này có ít hydro, thiết bị sẽ có vai trò như một điểm tiếp hợp thần kinh (synapse) kết nối các nơ ron - thứ mà não bộ sử dụng để lưu trữ ký ức trong các mạch thần kinh phức tạp.

Thông qua các mô phỏng của dữ liệu thí nghiệm, các cộng tác viên của nhóm nghiên cứu tại Đại học Santa Clara và Đại học Bang Portland đã chỉ ra rằng, yếu tố vật lý bên trong thiết bị này đã tạo ra một cấu trúc động giúp mạng thần kinh nhân tạo có khả năng nhận dạng các chữ số và điện tâm đồ hiệu quả hơn so với mạng lưới tĩnh. Cụ thể, mạng lưới thần kinh này sử dụng “điện toán hồ chứa” (reservoir computing) - mô hình giúp lý giải cách các bộ phận khác nhau của não giao tiếp và truyền thông tin.

Cũng trong nghiên cứu này, các nhà khoa học thuộc Đại học Bang Pennsylvania cũng đã chứng minh rằng khi các vấn đề mới xuất hiện, một mạng lưới động sẽ có thể "lựa và chọn" mạch nào phù hợp nhất để giải quyết các vấn đề đó.

Do nhóm nghiên cứu có thể chế tạo thiết bị bằng cách sử dụng các kỹ thuật chế tạo tương thích với chất bán dẫn tiêu chuẩn và vận hành thiết bị ở nhiệt độ phòng, Ramanathan tin rằng kỹ thuật này có thể được áp dụng một cách dễ dàng trong  ngành công nghiệp bán dẫn.

Hiện tại, các nhà khoa học đang tiếp tục nghiên cứu để chứng minh ý tưởng này trên các chip thử nghiệm quy mô lớn - những con chip sẽ được sử dụng để chế tạo ra một chiếc máy tính có cách hoạt động giống như bộ não của sinh vật sống.

Mỹ Hạnh dịch

Nguồn: The brain's secret to life-long learning can now come as hardware for artificial intelligence