Những nhà nghiên cứu ở Viện công nghê Massachusetts (MIT) trong tuần này vừa cho biết, họ đã bước được một bước đáng kể trong việc cho ra đời một thế hệ chip mới. Theo như họ nói những con chip với thiết kế và lối kiến trúc mới này sẽ đưa loài người một bước gần hơn đến tương lai, nơi mà những chiếc máy tính sẽ hoạt động hệt như bộ não của chúng ta.
Trong những năm gần đây, machine learning (máy học) đã có nhiều bước phi vĩ đại, nhưng bộ vi xử lý mà những chương trình này chạy hầu như chẳng có thay đổi gì nhiều. Nói đúng hơn là các công ty chỉ tinh chỉnh kiến trúc của những con chip hiện tại để phù hợp với nhu cầu về AI hiện nay, nhưng theo khía cạnh nghiên cứu nào đó thì việc tạo nên những bộ vi xử lý hoạt động như não bộ con người đang dần được hình thành.
Theo như nhật kí của những nhà nghiên cứu tại MIT ghi lại, được đăng tải trên Nature Materials cho biết đây được gọi là thuật toán “neuromorphic” (neuromorphic computing). Thuật toán này cho phép bộ vi xử lý chạy những nhiệm vụ của machine learning với năng lượng ít hơn yêu cầu lên đến 1.000 lần. Họ còn cho biết việc này sẽ mở ra cho AI những khả năng mới như nhận diện giọng nói và hình ảnh.
Để hiểu rõ hơn những nhà nghiên cứu đã làm được gì, chúng ta cần phải biết đôi chút về những con chip neuromorphic. Điểm khác biệt giữa những con chip này và những con chip đang sử dụng là chúng xử lý dữ liệu dạng analog thay vì kĩ thuật số. Có nghĩa là thay vì gửi thông tin bằng một loạt các lần bật tắt tia điện, chúng thay đổi cường độ các tín hiệu này – giống như các khớp thần kinh (synapse) của não bộ con người.
Điều này nghĩa là nhiều thông tin hơn có thể được gửi đi trong một lần, đồng nghĩa với việc giảm đáng kể năng lượng cần thiết, giống như khi bạn nói chuyện thay vì sử dụng mã morse. Việc mã hóa mã dữ liệu mã morse chỉ dùng hai đầu ra, những dấu chấm và những dấu xẹt – khá dễ để hiểu nhưng dài dòng trong giao tiếp, còn về nói chuyện thì phức tạp khi thông dịch (như khi bạn đang ở trong môi trường ồn ào) nhưng mỗi lần nói sẽ chứa nhiều thông tin hơn hẳn.
Khó khăn trong việc xây dựng những con chip neuromorphic là mặc dù có thể điều khiển chính xác những tín hiệu analog này, nhưng cường độ của chúng cần phải thay đổi một cách nhất quán và phải được kiểm soát chặt chẽ.
Nỗ lực tìm kiếm môi trường phù hợp cho những tín hiệu điện này đi qua được trước giờ vẫn chưa thành công. Để xử lý vấn đề này, những nhà phát triển ở MIT được dẫn dắt bởi Jeehwan Kim đã dùng silicon dạng tinh thể và germanium sắp xếp thành mạng lưới ở cấp độ vi mô. Bằng cách này, chúng tạo nên những con đường cho những tín hiệu đi qua, dẫn đến việc khác biệt ít nhiều về độ mạnh của tín hiệu.
“Đây là một dạng thiết bị chúng tôi có thể đạt được, là chìa khóa để hiện thực mạng lưới thần kinh nhân tạo” – Theo ông Kim cho biết”
Để tiến hành thử nghiệm, Kim và đội ngũ của ông đã tạo nên mô phỏng của thiết kế chip mới của họ với cùng mức độ sai lệch tín hiệu. Bằng cách này họ có thể huấn luyện một mạng lưới thần kinh có thể nhận diện diện được chữ viết tay (bài kiểm tra tiêu chuẩn cho các hình thức AI mới) với độ chính xác lên đến 95%, ít hơn so với những thuật toán và những con chip hiện tại nhưng hứa hẹn về công nghệ mới.
Sẽ là một quãng đường dài để chúng ta biết được những con chip neuromorphic có phù hợp cho nhu cầu thực tiễn và sản xuất hàng loạt hay không. Nhưng việc những nhà nghiên cứu ở MIT cố gắng thiết kế lại cách mà những chiếc máy tính suy nghĩ từ con số 0 cho thấy họ thực sự đặt rất nhiều nỗ lực vào chúng. Đảm bảo việc những con chip neuromorphic bắn ra những khớp thần kinh theo trật tự chỉ là bước khởi đầu gian nan.
