Trí tuệ nhân tạo có thể học hỏi từ loài chuột?

Một nguồn cảm hứng đáng ngạc nhiên để cải thiện các thuật toán AI đến từ một điều không ngờ tới: loài chuột. Những loài gặm nhấm nhỏ này có hành vi phức tạp và khả năng nhận thức có thể giúp cho chúng ta có những bài học giá trị về khả năng học tập và thích nghi. Bằng cách nghiên cứu cách chuột điều hướng môi trường, tương tác với những con khác và giải quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu đang tìm ra những cách sáng tạo để nâng cao hệ thống AI.

Trường hợp kỳ lạ về hành vi của chuột

Chuột được biết đến với khả năng học hỏi và thích nghi đáng kinh ngạc với những tình huống mới. Chúng có thể điều hướng trong mê cung, nhận dạng đồ vật và thậm chí thể hiện hành vi xã hội. Những khả năng nhận thức này được thúc đẩy bởi các mạng lưới thần kinh phức tạp trong não của loài, rất giống với những mạng lưới được tìm thấy ở con người. Bằng cách nghiên cứu cách chuột học tập và đưa ra quyết định, các nhà nghiên cứu có thể hiểu sâu hơn về các nguyên tắc cơ bản của việc học tập và trí thông minh.

Một lĩnh vực chính mà AI có thể hưởng lợi từ việc nghiên cứu chuột là học cách tăng cường. Nhánh AI này tập trung vào việc đào tạo các thuật toán để đưa ra quyết định dựa trên phản hồi từ môi trường của chúng. Bằng cách quan sát cách chuột phản ứng với phần thưởng và hình phạt, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các thuật toán học tăng cường hiệu quả hơn có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi. Một lĩnh vực quan tâm khác là học không giám sát, trong đó các hệ thống AI học cách xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Chuột rất giỏi trong việc nhận ra các mẫu phức tạp trong môi trường của chúng, điều này có thể truyền cảm hứng cho các phương pháp tiếp cận mới đối với học không giám sát trong AI.

Áp dụng hành vi của chuột vào AI

Những hiểu biết thu được từ việc nghiên cứu hành vi của chuột có thể có các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau mà AI được sử dụng. Ví như, trong các hệ thống lái xe tự động, các thuật toán AI có thể học hỏi từ cách chuột điều hướng trong các môi trường phức tạp để cải thiện khả năng ra quyết định và tránh chướng ngại vật. Trong chăm sóc sức khỏe, các hệ thống AI có thể được hưởng lợi từ việc hiểu cách chuột phát hiện và phản ứng với những thay đổi trong môi trường của chúng để nâng cao độ chính xác của chẩn đoán. Hơn nữa, bằng cách kết hợp các nguyên tắc về hành vi của chuột vào các thuật toán AI, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các hệ thống mạnh mẽ và thích ứng hơn, có thể học hỏi từ kinh nghiệm và liên tục cải thiện hiệu suất của chúng.

Thách thức và định hướng tương lai

Mặc dù việc nghiên cứu hành vi của chuột có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị để nâng cao AI, nhưng vẫn có những thách thức mà các nhà nghiên cứu phải vượt qua. Một thách thức lớn là sự phức tạp của việc chuyển đổi các quá trình thần kinh phức tạp của chuột thành các thuật toán có thể được triển khai trong các hệ thống AI. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực phát triển các mô hình tính toán mới có thể nắm bắt được bản chất của hành vi chuột trong khi vẫn duy trì hiệu quả và khả năng mở rộng cần thiết cho các ứng dụng AI. Nhìn về phía trước, tương lai của nghiên cứu AI có thể được định hình bởi những bài học kinh nghiệm rút ra từ việc nghiên cứu chuột. Bằng cách lấy cảm hứng từ trí thông minh tự nhiên của những sinh vật nhỏ bé này, các nhà nghiên cứu có thể mở ra những khả năng mới để nâng cao các thuật toán AI và tạo ra các hệ thống thông minh và thích ứng hơn.

Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng cách mạng hóa vô số ngành công nghiệp, nhưng để đạt được tiềm năng đầy đủ của mình, các nhà nghiên cứu phải tiếp tục khám phá những con đường mới để cải tiến. Bằng cách tìm kiếm cảm hứng từ thế giới tự nhiên, chẳng hạn như nghiên cứu hành vi của chuột, chúng ta có thể khám phá ra những hiểu biết có giá trị có thể thúc đẩy sự đổi mới trong các thuật toán và ứng dụng AI. Khi chúng ta tiếp tục học hỏi từ khả năng nhận thức đáng chú ý của chuột, tương lai của trí tuệ nhân tạo có vẻ tươi sáng hơn bao giờ hết.

Biết vị trí của chuột bằng cách “đọc” não

Trí tuệ nhân tạo có thể diễn giải hoạt động não của một con chuột để cho các nhà khoa học biết con vật đang ở đâu và hướng mà nó đang nhìn. Phân tích hoạt động não của một con chuột cho các nhà khoa học biết con vật đang ở đâu và hướng chính xác mà nó đang nhìn. Với các nghiên cứu sâu hơn, những phát hiện này một ngày nào đó có thể giúp robot tự động điều hướng. Não của động vật có vú sử dụng hai loại tế bào thần kinh chính để điều hướng: "tế bào chỉ hướng đầu" cho biết con vật đang đối mặt với đâu và "tế bào lưới" giúp cung cấp bản đồ não hai chiều về vị trí của nó. Để tìm hiểu thêm về sự kích hoạt của các tế bào thần kinh này, Vasileios Maroulas tại Đại học Tennessee, Mỹ, và các đồng nghiệp của ông - cùng với Phòng thí nghiệm nghiên cứu của Quân đội Hoa Kỳ - đã phân tích dữ liệu từ một nghiên cứu trước đây.

Trong thí nghiệm này, các đầu dò đã được đưa vào não của một số con chuột. Dữ liệu về kiểu kích hoạt thần kinh của chúng sau đó được ghép nối với cảnh quay video cho thấy vị trí và vị trí đầu của chúng khi chúng di chuyển xung quanh một môi trường mở. Từ đó, Maroulas và các đồng nghiệp đã phát triển một thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể sử dụng hoạt động thần kinh để tìm ra vị trí mà chuột đang nhìn và vị trí của nó. Trên thực tế, nó giống như chốt thả và mũi tên chỉ hướng trên ứng dụng bản đồ của điện thoại thông minh, ngoại trừ việc thay vì kết nối với vệ tinh định vị toàn cầu GPS, các nhà khoa học phân tích tín hiệu não của đối tượng.

Maroulas cho biết: "Phương pháp này cho phép chúng tôi không phụ thuộc vào bản đồ được tải sẵn hoặc cập nhật tọa độ GPS dựa trên dữ liệu vệ tinh". "Theo một nghĩa nào đó, thuật toán 'suy nghĩ' và nhận dạng không gian như não của động vật có vú". Cuối cùng, AI có thể cho phép các hệ thống thông minh tự động điều hướng, ông nói. "Nói cách khác, chúng tôi tận dụng cách não của động vật có vú xử lý dữ liệu và kết hợp dữ liệu đó vào kiến trúc của thuật toán". Adam Hines tại Đại học Công nghệ Queensland ở Úc cho biết phép so sánh với ứng dụng điện thoại thông minh là một phép so sánh hữu ích. “Bạn có thông tin vị trí (chốt thả) được căn chỉnh theo hướng (mũi tên màu xanh) và trong quá trình điều hướng, cả hai liên tục cập nhật khi bạn di chuyển. Các ô lưới giống như GPS và các ô hướng giống như la bàn.”

Phân tích hành vi ở chuột cho kết quả chính xác hơn

Các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học thần kinh ETH Zurich, Đức đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hành vi của chuột hiệu quả hơn và giảm số lượng động vật trong các thí nghiệm.

Có một nhiệm vụ cụ thể mà các nhà nghiên cứu thực hiện thí nghiệm trên động vật cần phải đặc biệt thành thạo. Điều này cũng áp dụng cho các nhà nghiên cứu muốn cải thiện điều kiện nuôi nhốt động vật trong phòng thí nghiệm. Họ cần có khả năng đánh giá tình trạng sức khỏe của động vật dựa trên các quan sát về hành vi, vì không giống như con người, các nhà nghiên cứu không thể chỉ hỏi chúng cảm thấy thế nào. Các nhà nghiên cứu trong nhóm do Johannes Bohacek, Giáo sư tại Viện Khoa học thần kinh tại ETH Zurich đứng đầu, hiện đã phát triển một phương pháp giúp cải thiện đáng kể quá trình phân tích hành vi của chuột. Quy trình này sử dụng phân tích hành vi tự động thông qua thị giác máy và trí tuệ nhân tạo. Chuột được quay phim và các bản ghi video được phân tích tự động. Trong khi việc phân tích hành vi của động vật trước đây mất nhiều ngày làm việc thủ công tỉ mỉ - và vẫn như vậy ở hầu hết các phòng thí nghiệm nghiên cứu hiện nay - thì các phòng thí nghiệm hàng đầu thế giới đã chuyển sang các phương pháp phân tích hành vi tự động hiệu quả trong những năm gần đây.

Giải quyết được tình thế về mặt thống kê

Thực tế, càng có nhiều dữ liệu và phép đo, và càng có nhiều sự khác biệt tinh tế về hành vi cần được nhận ra, thì nguy cơ bị các hiện vật đánh lừa càng cao. Ví như những điều này có thể bao gồm một quy trình tự động phân loại hành vi là có liên quan khi thực tế không phải vậy. Thống kê đưa ra giải pháp đơn giản sau đây cho tình thế tiến thoái lưỡng nan này - cần phải thử nghiệm nhiều động vật hơn để loại bỏ các hiện vật và vẫn thu được kết quả có ý nghĩa.

Phương pháp mới của các nhà nghiên cứu ETH hiện nay giúp có thể thu được kết quả có ý nghĩa và nhận ra những khác biệt nhỏ về hành vi giữa các loài động vật ngay cả với nhóm nhỏ hơn, giúp giảm số lượng động vật trong các thí nghiệm và tăng ý nghĩa của một thí nghiệm trên động vật duy nhất. Do đó, nó hỗ trợ các nỗ lực 3R do ETH Zurich và các tổ chức nghiên cứu khác thực hiện. 3R là viết tắt của thay thế, giảm bớt và tinh chỉnh, có nghĩa là cố gắng thay thế các thí nghiệm trên động vật bằng các phương pháp thay thế hoặc giảm bớt chúng thông qua cải tiến về công nghệ hoặc thiết kế thí nghiệm.