avatar
Dustin
6,244 người theo dõi trên Twitter
Theo dõi
Bài đăng
avatar
Dustin
03-02
Nội dung chủ đề
Các nhà khoa học vừa kết nối 200.000 tế bào não người sống vào máy tính và dạy chúng chơi trò chơi Doom. Không phải là mô phỏng. Không phải là ẩn dụ. Các tế bào não người thực sự. Phát triển. Hoạt động. Học hỏi. Bên trong một cỗ máy trị giá 35.000 đô la có tên là CL1, các tế bào thần kinh được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm nằm trên một vi mạch. Khi một con quỷ xuất hiện ở phía bên trái màn hình, các điện cực sẽ kích thích phía bên trái của vùng nuôi cấy tế bào thần kinh. Các tế bào thần kinh phản ứng. Mô hình phát xung của chúng được diễn giải thành các lệnh điều khiển vận động. Bắn. Di chuyển sang phải. Quay người. Các tế bào đã học được cách làm điều này chỉ trong chưa đầy một tuần. Dự án Pong mất 18 tháng. Tiến sĩ Brett Kagan: “Họ đang nhận thông tin, họ đang gửi lệnh để di chuyển nhân vật của mình. Họ có thể tìm thấy kẻ thù, bắn, xoay người. Và mặc dù họ chết rất nhiều, nhưng họ đang học hỏi.” Họ chơi như thể chưa từng nhìn thấy màn hình bao giờ. Điều đó chính xác. Họ chưa làm vậy. Nhưng đây là điều đáng lẽ phải khiến bạn dừng lại hoàn toàn. Họ đang học theo đúng cách mà bạn đã từng học. Bạn không sinh ra đã biết cách đối phó với một thế giới đầy rẫy nguy hiểm. Bạn đến thế giới này với những tế bào thần kinh mà không hề có bất kỳ hướng dẫn nào. Bạn nhận được sự kích thích. Bạn phản hồi. Bạn nhận được phản hồi. Bạn học hỏi. Quá trình đó, được lặp đi lặp lại trên 86 tỷ kết nối, chính là điều đã tạo ra người đang đọc câu này ngay lúc này. Các tế bào thần kinh trong CL1 cũng đang thực hiện chức năng tương tự. Không phải theo nghĩa bóng. Không phải xấp xỉ. Cùng một cơ chế. Cùng một kiến ​​trúc. Cùng một quá trình cơ bản của trí tuệ sinh học khi tiếp xúc với môi trường và tự tái tạo để thích ứng. Vậy hãy tự hỏi mình câu hỏi mà các nhà nghiên cứu đang cẩn thận không nói ra. Vậy chính xác thì sự khác biệt giữa những gì xảy ra trong đĩa petri và những gì xảy ra trong hộp sọ của bạn là gì? Có phải là do quy mô không? CL1 có 200.000 tế bào thần kinh. Còn bạn có 86 tỷ. Nhưng quy mô chỉ là một con số. Tại điểm nào thì cụm đó vượt qua Threshold? Chúng ta không biết. Chúng ta không có bài kiểm tra. Chúng ta không có định nghĩa mà mọi người đều đồng ý. Chúng ta đang xây dựng sản phẩm trước khi có đủ kiến ​​thức để hiểu rõ mình đang xây dựng cái gì. Hậu quả về mặt y tế là vô cùng nghiêm trọng. Một máy tính sinh học có khả năng học hỏi trong thời gian thực là nền tảng để mô phỏng các bệnh về não bằng mô người thật. Để thử nghiệm thuốc trên các tế bào thần kinh hoạt động theo cách mà các tế bào thần kinh của con người thực sự hoạt động. Để hiểu về bệnh Alzheimer và Parkinson với độ chính xác mà silicon không bao giờ có thể sao chép được. Nhưng đó là hướng đi dễ hơn. Kagan: “Điều thú vị là chúng tôi đã giải quyết được vấn đề giao diện. Chúng tôi có cách để tương tác với các tế bào này trong thời gian thực, huấn luyện chúng và định hình hành vi của chúng. Vì vậy, vấn đề giao diện đã được giải quyết.” Rào cản giữa mã kỹ thuật số và nhận thức sinh học giờ đây đã được thu hẹp thành một Script Python. Một nhà nghiên cứu độc lập tên Sean đã tải xuống API và khiến các tế bào thần kinh sống của con người có thể chơi Doom chỉ trong bảy ngày. Silicon được thu nhỏ bằng cách thêm các bóng bán dẫn. Có một giới hạn vật lý về kích thước tối đa mà một bóng bán dẫn có thể đạt được. Cả ngành đều biết điều đó. Lộ trình phát triển có một bức tường chắn ở cuối. Các tế bào thần kinh sinh học không có giới hạn đó. Chúng thích nghi. Chúng tự điều chỉnh cấu trúc não bộ để đáp ứng với kinh nghiệm. Chúng trở nên tốt hơn mà không cần được lập trình một cách rõ ràng để cải thiện. Và chúng tôi vừa xây dựng giao diện để khai thác điều đó. Tiến sĩ Alon Loeffler: “Câu hỏi duy nhất còn lại là: bạn sẽ dạy họ điều gì tiếp theo?” Quá trình chuyển đổi từ kỷ nguyên silicon sang kỷ nguyên điện toán sinh học không bắt đầu bằng một chương trình của chính phủ hay một khoản đầu tư nghìn tỷ đô la. Mọi chuyện bắt đầu từ một chiếc đĩa petri, một Script Python và một trò chơi được thiết kế vào năm 1993 về việc tiêu diệt quỷ dữ. Một Threshold được lặng lẽ vượt qua. Trong phòng thí nghiệm. Bởi một nhóm nhỏ. Trước khi bất kỳ ai thống nhất về khuôn khổ đạo đức cho những gì sẽ xảy ra tiếp theo. Cảm giác ấy luôn khiến ta phấn khích từ bên trong. Giai đoạn tiếp theo của cuộc chạy đua trí tuệ không diễn ra trên silicon. Nó đang được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm. Và nó được tạo nên từ cùng một chất liệu với bạn.
LAB
8.8%
avatar
Dustin
02-26
Peter Thiel vừa nói với Thung lũng Silicon rằng họ đang tự động hóa việc phá bỏ rào cản nhận thức của chính mình. Chẳng ai ở đó để ý cả. Thiel: “Tôi thấy thật đáng ngạc nhiên khi Thung lũng Silicon lại kém cỏi trong việc thảo luận về những vấn đề này đến vậy.” Ngành công nghiệp này hoặc đang tranh luận về những cải tiến 20% trong mô hình máy biến áp tiếp theo, hoặc nhảy thẳng đến lý thuyết mô phỏng. Họ đang bỏ lỡ sự thay đổi lớn lao trong thế giới thực đang diễn ra ngay giữa chừng. Thiel: “Trực giác của tôi cho rằng điều ngược lại mới đúng, dường như sẽ tồi tệ hơn nhiều đối với những người giỏi toán hơn là những người giỏi ngôn từ.” Trong nhiều thập kỷ, Thung lũng Silicon tôn thờ trí thông minh định lượng. Toán học và lập trình là những tấm lưới an toàn tối thượng. Thiel: “Trong vòng ba đến năm năm, các mô hình AI sẽ có thể giải quyết tất cả các bài toán Olympic Toán học của Mỹ.” Một khi máy móc có thể giải quyết ngay lập tức những bài toán khó nhất trên trái đất, giá trị kinh tế của việc trở thành một người tính toán không chỉ giảm đi. Nó biến mất. Và sự trớ trêu lịch sử thật tàn khốc. Sự thiên vị của xã hội đối với toán học hơn khả năng ngôn ngữ bắt đầu từ thời Cách mạng Pháp. Không phải vì toán học có giá trị hơn. Mà vì khả năng ngôn ngữ thường được truyền lại trong các gia đình quý tộc, và toán học được đề cao như một yếu tố san bằng bất bình đẳng để phá vỡ nạn gia đình trị. Một sự kiện chính trị ngẫu nhiên kéo dài 200 năm đã trở thành nền tảng cho toàn bộ triết lý tuyển dụng của Thung lũng Silicon. Trí tuệ nhân tạo sắp sửa đảo ngược tình thế. Những người đã xây dựng các mô hình giờ đây có thể vượt trội hơn họ về mặt toán học đã dành cả sự nghiệp để tối ưu hóa cho kỹ năng sai lầm. Tương lai thuộc về những người biết dùng ngôn từ. Các kỹ sư đã không nhận ra điều đó vì họ quá bận rộn với việc tính toán.
EQZ
0%
loading indicator
Loading..