Từ AI đến Organoid: Cấu trúc giống não đang phát triển thúc đẩy học máy như thế nào

Artificial Intelligence (AI) thường được chế tạo bằng chip silicon và mã nguồn. Nhưng các nhà khoa học hiện đang khám phá một điều gì đó rất khác biệt. Vào năm 2025, họ đang phát triển não bộ chất hữu cơ, là những cấu trúc sống nhỏ được tạo thành từ tế bào gốc của người. Những cơ quan này hoạt động giống như phiên bản đơn giản của bộ não người. Chúng hình thành các kết nối thần kinh thực sự và truyền tín hiệu điện. Chúng thậm chí còn thể hiện dấu hiệu của khả năng học tập và ghi nhớ.

Bằng cách liên kết các organoid với hệ thống AI, các nhà nghiên cứu đang bắt đầu khám phá những phương pháp tính toán mới. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng organoid sở hữu khả năng nhận dạng giọng nói, phát hiện các mẫu hình và phản hồi đầu vào. Mô não sống có thể giúp tạo ra các mô hình AI có khả năng học hỏi và thích nghi nhanh hơn máy móc truyền thống. Kết quả ban đầu cho thấy các hệ thống dựa trên organoid có thể cung cấp một dạng trí thông minh linh hoạt và tiết kiệm năng lượng hơn.

Các cơ quan não và sự xuất hiện của trí thông minh cơ quan

Cơ quan não (brain organoid) là những cụm tế bào não sống nhỏ, ba chiều được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm. Chúng được phát triển từ Tế bào gốc đa năng cảm ứng (iPSC), là những tế bào trưởng thành được các nhà khoa học tái lập trình thành trạng thái tương tự như tế bào gốc giai đoạn đầu. Với sự trợ giúp của các yếu tố tăng trưởng và phân tử tín hiệu đặc hiệu, những tế bào gốc này được hướng dẫn biệt hóa thành tế bào thần kinh. Sau tám đến mười hai tuần, các tế bào bắt đầu tổ chức thành các cấu trúc giống với các vùng não bộ ban đầu của con người, chẳng hạn như vỏ não và hồi hải mã.

Để nuôi cấy các organoid này, các nhà nghiên cứu sử dụng lò phản ứng sinh học, là hệ thống được kiểm soát, duy trì nhiệt độ, dinh dưỡng và điều kiện vô trùng thích hợp. Khi các organoid trưởng thành, chúng bắt đầu hình thành các lớp tế bào thần kinh. Các tế bào thần kinh này bắt đầu giao tiếp bằng cách gửi các tín hiệu điện được gọi là điện thế hoạt động. Hoạt động này được phát hiện bằng các mảng vi điện cực, xác nhận rằng các tế bào đang hình thành các mạng lưới chức năng tương tự như trong não. Mặc dù organoid chỉ rộng vài milimét, chúng thể hiện các hành vi như hình thành khớp thần kinh, kích hoạt tự phát và phản ứng trí nhớ cơ bản khi được kích thích.

Các công cụ hình ảnh hiện đại, chẳng hạn như kính hiển vi cộng hưởng và hình ảnh canxi, giúp các nhà nghiên cứu quan sát cách các cơ quan phản ứng với xung ánh sáng hoặc tín hiệu điện. Những phản ứng này cho thấy các cơ quan không tĩnh tại; thay vào đó, chúng điều chỉnh hoạt động thần kinh để đáp ứng với tín hiệu đầu vào. Đặc điểm này, được gọi là tính dẻo thần kinh, là một hình thức học tập cơ bản và là một trong những điểm mạnh chính của các hệ thống sinh học.

Những khả năng này đã dẫn đến sự phát triển của một lĩnh vực mới gọi là Trí tuệ hữu cơ (OI)Ý tưởng đằng sau OI là sử dụng mô não sống kết hợp với các hệ thống kỹ thuật số để thực hiện các nhiệm vụ học tập và tính toán. Không giống như AI thông thường, vốn sử dụng các mạch cố định và mô hình được đào tạo trước, các organoid có thể trải qua những thay đổi nội tại và tiếp tục học hỏi theo thời gian. Chúng cũng tiết kiệm năng lượng hơn, do đó tiêu thụ ít điện năng hơn đáng kể so với chip silicon.

Các nhà nghiên cứu hiện đang thiết kế các hệ thống trong đó các cơ quan nhận tín hiệu đầu vào thông qua tín hiệu điện hoặc quang. Bằng cách nghiên cứu cách các cơ quan phản ứng, các nhà khoa học có thể lập bản đồ các mô hình giữa đầu vào và đầu ra. Điều này cho phép họ kiểm tra xem các cơ quan có thể nhận dạng tín hiệu, giải quyết vấn đề hay lưu trữ thông tin hay không. Một thí nghiệm tại Đại học Indiana, Bloomington, đã sử dụng phương pháp này để huấn luyện các organoid nhận dạng lệnh nói. Chỉ sau vài ngày, hệ thống đã cải thiện độ chính xác từ 51% lên 78%. Sự cải thiện nhanh chóng này chứng minh organoid có thể hỗ trợ học tập thích ứng theo những cách khó đạt được với các mô hình truyền thống.

Việc sử dụng tế bào sống trong điện toán vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng những kết quả này rất hứa hẹn. Khả năng học tập tự nhiên, cấu trúc dẻo dai và hiệu quả năng lượng của các cơ quan nhỏ khiến chúng trở thành một nền tảng mới đầy thú vị cho các hệ thống AI trong tương lai.

Những phát triển gần đây trong trí thông minh của cơ quan

Trong vài năm qua, các nhà nghiên cứu đã tiến hành các thí nghiệm để tìm hiểu cách các cơ quan nhỏ có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể khi được kết nối với các hệ thống kỹ thuật số. Mục tiêu chính là xác định liệu mô thần kinh sống có thể vượt qua mô phỏng sinh học và đóng góp vào tính toán thời gian thực hay không. Một bước tiến quan trọng theo hướng này đến từ Dự án Brainoware sử dụng các organoid để xử lý đầu vào giọng nói và giải các bài toán cơ bản. Kết quả cho thấy với sự tương tác lặp đi lặp lại, các organoid bắt đầu tạo ra các mẫu thần kinh ổn định và dễ nhận biết hơn, phù hợp với kết quả mong đợi. Điều này cho thấy chúng không chỉ phản ứng, mà còn dần dần điều chỉnh hoạt động nội tại để đáp ứng với phản hồi.

Một phát triển quan trọng khác đến từ Cortical Labs. Nhóm của họ đã thiết kế một thiết lập trong đó các organoid được huấn luyện để chơi trò chơi điện tử Pong. Các tín hiệu đầu vào biểu diễn vị trí của quả bóng được gửi đến organoid, và hoạt động thần kinh của nó được đọc bởi một hệ thống máy tính, chuyển đổi các tín hiệu thành chuyển động chèo. Sau nhiều buổi tập, khả năng phản ứng chính xác của organoid đã được cải thiện đáng kể. Sự gia tăng hiệu suất này làm nổi bật tiềm năng của các hệ thống thần kinh sống trong việc cải thiện theo thời gian thông qua sự củng cố và tương tác.

Những kết quả này cung cấp những hiểu biết mới về cách các hệ thống sinh học có thể được sử dụng trong môi trường điện toán thực tế. Bằng cách thích ứng với đầu vào bên ngoài và thể hiện sự cải thiện đáng kể, các cơ quan mô phỏng một hình thức học tập sinh học rất khó sao chép trong các hệ thống vô tri. Những thí nghiệm này đặt nền móng cho việc phát triển các hệ thống AI phản ứng nhanh và linh hoạt hơn, không chỉ học hỏi từ dữ liệu mà còn từ các tương tác.

Các Organoid đang thúc đẩy học máy và cho phép trí tuệ lai như thế nào

Các cơ quan não dạng nhỏ đang giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cách thức học tập và trí nhớ hoạt động trong các hệ thống sinh học. Những cấu trúc nhỏ giống não này thể hiện các hành vi tự nhiên, bao gồm sự phát xung thần kinh, tính dẻo dai và sự hình thành trí nhớ cơ bản. Các nhà khoa học đang sử dụng hành vi này để cải thiện các mô hình học máy.

Một ví dụ là Mạng nơ-ron tăng đột biến (SNN)Các mô hình này được thiết kế để hoạt động giống như các mạch não thực sự. Chúng xử lý dữ liệu theo thời gian, thay vì xử lý tất cả cùng một lúc. Phương pháp tiếp cận dựa trên sự kiện này cho phép tiết kiệm năng lượng hơn so với các mạng nơ-ron nhân tạo truyền thống. Một nghiên cứu gần đây đã chứng minh rằng các hệ thống dựa trên SNN, đặc biệt khi được triển khai trên phần cứng mô phỏng não bộ, có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng. Ví dụ, một khung phát hiện đối tượng SNN nâng cao đã chứng minh mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn tới 82.9% so với các mẫu thông thường.

Nghiên cứu về organoid hiện đang cho thấy những lợi ích thực tế. Trong chăm sóc sức khỏe, các organoid não lấy từ bệnh nhân đang giúp các nhà khoa học nghiên cứu các tình trạng thần kinh hiếm gặp như bệnh não liên quan đến UBA5. Gần đây, một nghiên cứu tại Bệnh viện Nghiên cứu Trẻ em St. Jude Sử dụng các cơ quan vỏ não để xác định các vấn đề phát triển và tín hiệu não bất thường liên quan đến các cơn động kinh sớm. Mặc dù phương pháp này chưa cho phép dự đoán cơn động kinh trước nhiều ngày, nhưng đây là một bước tiến rõ ràng hướng tới chẩn đoán sớm và điều trị tùy chỉnh.

In xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot, các mô hình lấy cảm hứng từ organoid vẫn đang trong giai đoạn đầu. Tuy nhiên, các thí nghiệm gần đây đã chỉ ra rằng não bộ mini được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm có thể học hỏi và điều chỉnh bằng cách sử dụng phản hồi từ các hệ thống AI. Điều này gợi ý những cách tiếp cận mới để hiểu việc học dựa trên ngữ cảnh và nâng cao khả năng ra quyết định theo thời gian thực.

Organoid đang giúp phát triển các hệ thống trí tuệ lai. Các hệ thống này kết nối các tế bào não sống với các mô hình AI. Trong các thiết lập như vậy, AI gửi tín hiệu đến các organoid não. Các organoid phản hồi bằng hoạt động thần kinh, được ghi lại và sử dụng để cải thiện AI. Điều này tạo ra một vòng lặp nơi cả AI và organoid cùng học hỏi.

Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn đầu, công trình của các nhóm như FinalSpark và Cortical Labs cho thấy nhiều triển vọng. Nghiên cứu của họ cho thấy việc kết hợp học tập sinh học với các hệ thống dựa trên máy móc có thể mang lại kết quả tốt hơn trong các nhiệm vụ như nhận dạng mẫu, hiểu lời nói và ra quyết định thích ứng. Điều này cho thấy một tương lai mà các tế bào não sống và AI hợp tác để giải quyết các vấn đề phức tạp trong chăm sóc sức khỏe, robot và điện toán.

Tác động xã hội, mối quan tâm về đạo đức và triển vọng tương lai

Trí tuệ dạng cơ quan đang chuyển đổi từ nghiên cứu trong phòng thí nghiệm sang các ứng dụng tiềm năng trong thế giới thực. Một lợi ích đáng kể là hiệu quả năng lượng. Các hệ thống này cần ít năng lượng hơn nhiều so với các mô hình AI truyền thống. Điều này có thể giảm thiểu tác động môi trường của các trung tâm dữ liệu và học máy.

Trong chăm sóc sức khỏe, các cơ quan não (organoid) đang giúp các bác sĩ và nhà nghiên cứu nghiên cứu bệnh tật kỹ lưỡng hơn. Chúng có thể được sử dụng để thử nghiệm thuốc và tìm hiểu cách các rối loạn não cụ thể phát triển. Điều này có thể dẫn đến các phương pháp điều trị cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, khi các cơ quan não ngày càng tiên tiến, các vấn đề đạo đức cũng nảy sinh. Một số cơ quan não thể hiện hoạt động giống như não bộ. Điều này làm dấy lên lo ngại về sự đồng ý, quyền riêng tư và khả năng đạo đức của chúng.

Ngoài ra còn có những vấn đề kỹ thuật. Organoid không phải lúc nào cũng hoạt động đồng đều ở các phòng thí nghiệm khác nhau. Việc nuôi cấy chúng rất khó khăn, đòi hỏi điều kiện sạch sẽ và đội ngũ nhân viên được đào tạo bài bản. Điều này khiến chúng tốn kém và phức tạp khi sử dụng trên quy mô lớn.

Một số nhóm, chẳng hạn như WHO, NIH và EU, đang xây dựng các chính sách để định hướng nghiên cứu này. Các chính sách này bao gồm các quy định về quyền của người hiến tặng, bảo vệ dữ liệu và minh bạch nghiên cứu. Tuy nhiên, vẫn chưa có thỏa thuận toàn cầu nào, đặc biệt là về các rủi ro sử dụng kép, chẳng hạn như sử dụng mô hình tế bào gốc cho mục đích quân sự hoặc giám sát.

Bất chấp những lo ngại này, sự quan tâm đến lĩnh vực này đang ngày càng tăng. Các phòng thí nghiệm nghiên cứu đang tìm hiểu cách thức tích hợp các organoid với các hệ thống máy tính lượng tử hoặc hình thái thần kinh. Đến năm 2030, các mô hình lai kết hợp tế bào sống với AI có thể được sử dụng trong các lĩnh vực như robot, chăm sóc sức khỏe và tương tác giữa người và máy tính.

Lời kết

Trí tuệ dạng cơ quan là một lĩnh vực đang phát triển, kết hợp sinh học và điện toán theo những cách mới. Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng nó đã giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các rối loạn não bộ, thử nghiệm thuốc và khám phá các giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng cho AI kỹ thuật số. Những hệ thống sống này có thể thích nghi, học hỏi và phản hồi thông tin phản hồi, mở ra một cái nhìn thoáng qua về tương lai của máy móc thông minh.

Tuy nhiên, việc sử dụng chúng cũng mang lại những thách thức quan trọng về mặt đạo đức và kỹ thuật, cần được giải quyết thông qua các chính sách rõ ràng và hợp tác quốc tế. Khi nghiên cứu tiến triển, các mô hình dựa trên organoid có thể hỗ trợ y học cá nhân hóa hơn, máy móc thông minh hơn và tương tác giữa người và máy tính sâu sắc hơn. Với sự phát triển và giám sát chặt chẽ, trí tuệ organoid có thể định hình giai đoạn tiếp theo của AI theo hướng bền vững hơn và lấy con người làm trung tâm.