Các nhà nghiên cứu MIT đã có những bước tiến đáng kể trong việc thiết kế bộ vi xử lý điện toán mô phỏng theo cách não người hoạt động.
Công nghệ máy học đang ngày càng phát triển những năm gần đây, nhưng các bộ vi xử lý máy tính dùng để vận hành chúng gần như không có thay đổi nào. Nhu cầu sử dụng AI ngày càng tăng đã khiến các hãng đua nhau nghiên cứu cách cải tiến kiến trúc chip hiện có để đáp ứng. Và giải pháp khả thi nhất là thiết kế lại bộ xử lý để chúng vận hành giống cách mà não người hoạt động.
Người ta gọi đó là điện toán mô phỏng não người (neuromorphic computing) và các nhà khoa học đến từ MIT cho biết họ đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc tạo ra dòng chip mới này. Nghiên cứu này được đăng tải trên chuyên san Nature Materials, nếu thành công có thể tạo nên những bộ xử lý chuyên vận hành tác vụ máy học với mức tiêu thụ điện năng giảm đáng kể, có thể lên đến 1000 lần.
Về cơ bản, sự khác biệt giữa các con chip neuromorphic và bộ vi xử lý dùng trong máy tính là cách chúng xử lý dữ liệu theo tín hiệu tương tự (analog) thay vì tín hiệu số (digital). Có nghĩa là thay vì gởi thông tin bằng những lần bật tắt điện, thì chúng sẽ thay đổi cường độ của tín hiệu như cách mà các khớp thần kinh của bộ não chúng ta hoạt động.
Điều này cũng đồng nghĩa có thể đóng gói nhiều thông tin hơn vào mỗi rung động, làm giảm năng lượng tiêu thụ. Bạn có thể hình dung nó giống như khác biệt giữa mã morse và lời nói vậy. Mã morse mã hóa dữ liệu bằng dấu chấm và gạch ngang, tuy dễ hiểu nhưng dài dòng trong giao tiếp. Trong khi nói thì khó diễn dịch hơn (tưởng tượng như trường hợp đường dây điện thoại bị nhiễu hay tiếng ồn ở quán cà phê át tiếng nói), nhưng mỗi lời nói chứa nhiều thông tin dữ liệu hơn.
Khó khăn lớn nhất trong việc xây dựng chip neuromorphic là kiểm soát chính xác những tín hiệu tương tự này. Chúng phải có cường độ thay đổi, nhất quán và kiểm soát được. Đây là điều khiến các nhà khoa học đau đầu trong việc tìm kiếm vật liệu phù hợp để truyền tải các tín hiệu điện khác nhau mà không khiến dòng điện phát tán khắp nơi.
Để khắc phục điều này, các nhà nghiên cứu MIT dưới sự dẫn dắt của giáo sư tiến sĩ Jeehwan Kim đã sử dụng silic và geranium dạng tinh thể có hình dạng giống với hàng rào mắt cá ở cấp độ vi mô. Kết hợp nhau, chúng tạo nên đường đi rõ ràng cho các tín hiệu điện, dẫn đến ít biến động về cường độ tín hiệu. Nhờ vậy, ông Jeehwan Kim và cộng sự đã tạo được mô phỏng thiết kế chip mới của họ, với cùng mức độ sai khác về tín hiệu. Họ đã thử dùng nó để huấn luyện một mạng lưới thần kinh nhận dạng chữ viết với độ chính xác đến 95%. Mặc dù con số này vẫn kém hơn phương pháp sử dụng chip hiện tại cùng với thuật toán riêng, tạo nên độ chính xác tới 97% nhưng đây vẫn là một công nghệ mới đầy hứa hẹn.
Với thành tựu hiện tại của các nhà nghiên cứu MIT, rõ ràng con đường hoàn thiện nó còn rất dài trước khi các chip neuromorphic có thể sản xuất đại trà và ứng dụng trong đời thật. Nhưng nói gì thì nói, đó vẫn là kết quả đáng ghi nhận khi người ta thiết kế lại để máy tính có thể suy nghĩ như cách não bộ hoạt động và đây chỉ mới là bước khởi đầu mà thôi. Chỉ hy vọng họ sẽ không vô tình tạo ra một Skynet ngoài đời thật.
Theo The Verge