Công ty khởi nghiệp Bắc Âu IntuiCell ra mắt Hệ thống thần kinh số đầu tiên trên thế giới dành cho AI

Một công ty khởi nghiệp công nghệ cao của Bắc Âu đã công bố một bước đột phá trong trí tuệ nhân tạo với việc tạo ra "hệ thần kinh số" đầu tiên có khả năng học tập tự động. IntuiCell, một công ty tách ra từ Đại học Lund, đã tiết lộ vào ngày 19 tháng 2025 năm XNUMX rằng họ đã thiết kế thành công AI có khả năng học hỏi và thích nghi như các sinh vật học, có khả năng khiến các mô hình AI hiện tại trở nên lỗi thời trong nhiều ứng dụng.

Sự đổi mới này thể hiện một bước chuyển đáng kể so với các mô hình học máy tĩnh truyền thống bằng cách tái tạo các nguyên tắc cốt lõi về cách thức học tập diễn ra trong hệ thần kinh sinh học. Không giống như AI thông thường dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ và thuật toán lan truyền ngược, công nghệ của IntuiCell cho phép máy móc học hỏi thông qua tương tác trực tiếp với môi trường.

“IntuiCell đã giải mã cách thức học tập diễn ra trong sinh học và lần đầu tiên thiết kế nó dưới dạng phần mềm”, công ty tuyên bố trong thông báo của mình, đồng thời mô tả bước đột phá này là “vượt ra khỏi các mô hình học máy tĩnh (nền tảng của AI truyền thống) bằng cách tạo ra một 'hệ thần kinh kỹ thuật số' hoạt động đầy đủ có khả năng tự nhiên mở rộng đến trí thông minh ở cấp độ con người”.

Công ty đã chứng minh sự đổi mới của họ với “Luna”, một chú chó robot học cách kiểm soát cơ thể và đứng thông qua thử nghiệm và sai sót, tương tự như một con vật mới sinh. Đoạn phim do công ty phát hành cho thấy Luna tự học cách đứng mà không cần bất kỳ trí thông minh hoặc hướng dẫn được lập trình sẵn nào, chỉ dựa vào hệ thần kinh kỹ thuật số để học hỏi từ kinh nghiệm.

Theo thông cáo báo chí của công ty, "Không giống như các mô hình AI truyền thống bị ràng buộc bởi dữ liệu đào tạo tĩnh, chú chó robot - được gọi là Luna - có thể nhận thức, xử lý và cải thiện bản thân thông qua tương tác trực tiếp với thế giới của nó".

Cách thức hoạt động của công nghệ

Cốt lõi trong sự đổi mới của IntuiCell là một sự thay đổi cơ bản trong cách máy móc học hỏi. Không giống như các hệ thống AI thông thường xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ thông qua các thuật toán tĩnh, phương pháp của IntuiCell mô phỏng các cơ chế sinh học cho phép con người và động vật học hỏi một cách tự nhiên.

Viktor Luthman, CEO và Đồng sáng lập của IntuiCell, đã nhấn mạnh sự khác biệt này trong thông báo. Theo Luthman, AI truyền thống đã trở nên thành thạo trong việc xử lý dữ liệu nhưng vẫn chưa đạt đến trí thông minh thực sự, trong khi hệ thống lấy cảm hứng từ sinh học của họ cho phép máy móc tiến hóa và tương tác với môi trường của chúng theo những cách chưa từng có.

Kiến trúc của hệ thống thể hiện một sự thay đổi đáng kể so với mạng nơ-ron tiêu chuẩn. IntuiCell đã phát triển công nghệ hoạt động tương tự như tủy sống sinh học, tạo ra cơ sở hạ tầng nền tảng cho khả năng học tập tự chủ. Công nghệ này là một phần của hệ thống lớn hơn được thiết kế để mô phỏng khả năng xử lý của vỏ não đồi thị, vùng não chịu trách nhiệm xử lý cảm giác và mô phỏng thế giới.

Thay vì dựa vào các thuật toán lan truyền ngược và các tập dữ liệu huấn luyện khổng lồ, hệ thống thần kinh số của IntuiCell sử dụng các mạng hồi quy với thuật toán học tập phi tập trung, phản ánh các quy trình của não bộ. Kiến trúc này cho phép Đại lý AI để có được kiến ​​thức thông qua trải nghiệm trực tiếp và thích nghi với các tình huống mới theo thời gian thực—những khả năng vốn khó nắm bắt trong phương pháp học máy truyền thống.

Ứng dụng thực tế của công nghệ này phản ánh nguồn cảm hứng sinh học của nó. Thay vì lập trình hành vi hoặc cung cấp dữ liệu thông qua các thuật toán thông thường, IntuiCell dự định thuê huấn luyện viên chó để dạy các tác nhân AI của họ những kỹ năng mới. Cách tiếp cận này thể hiện một sự thay đổi triệt để so với các phương pháp phát triển AI thông thường, nhấn mạnh tương tác trong thế giới thực hơn là quy mô tính toán. Như Tiến sĩ Udaya Rongala, Nhà nghiên cứu và Đồng sáng lập, giải thích, công trình của họ bắt nguồn từ ba thập kỷ nghiên cứu khoa học thần kinh, tập trung vào việc tìm hiểu trí thông minh khi nó xuất hiện từ cấu trúc và động lực của hệ thần kinh.

Rongala lưu ý rằng "Sự ám ảnh với việc mở rộng quy mô bằng vũ lực, hàng tỷ tham số, nhiều tính toán hơn và nhiều dữ liệu hơn là sản phẩm của một cách tiếp cận sai lầm về cơ bản để đạt được trí thông minh". "IntuiCell không theo đuổi mô hình "càng lớn càng tốt". Trí thông minh không phải là mục tiêu cuối cùng của chúng tôi, mà là điểm khởi đầu của chúng tôi".

Công nghệ của IntuiCell hướng đến mục tiêu tạo ra "những hệ thống có thể dạy được trong thế giới thực đầu tiên; những cỗ máy học hỏi từ chúng ta, giống như cách chúng ta dạy một kỹ năng mới cho một con vật". Công ty hình dung hệ thống thần kinh kỹ thuật số của mình sẽ trở thành "cơ sở hạ tầng cho mọi trí thông minh phi sinh học - trao quyền cho những hệ thống khác giải quyết các vấn đề trong thế giới thực mà chúng ta không thể lường trước được ngày nay, nếu không dựa vào các tập dữ liệu đào tạo khổng lồ".

(Nguồn: IntuiCell)

Nền tảng nghiên cứu và chuyên môn của nhóm

Nền tảng của công ty được xây dựng dựa trên ba thập kỷ nghiên cứu khoa học thần kinh tại Đại học Lund. Giáo sư Henrik Jörntell, đồng sáng lập IntuiCell và là giáo sư sinh lý thần kinh tại trường đại học, đã lãnh đạo công ty, được mô tả là "phòng thí nghiệm duy nhất trên thế giới có khả năng ghi lại hoạt động của từng tế bào thần kinh đơn lẻ trong toàn bộ hệ thần kinh", tạo nên nền tảng khoa học độc đáo cho công nghệ của IntuiCell.

Đội ngũ lãnh đạo bao gồm các doanh nhân và nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm với chuyên môn về khoa học thần kinh, AI, robot và kinh doanh. Ngoài Luthman, Jörntell và Rongala, đội ngũ sáng lập còn bao gồm Tiến sĩ Jonas Enander, một bác sĩ y khoa có chuyên môn về khoa học thần kinh; Linus Mårtensson, nhà phát triển chính chịu trách nhiệm chuyển đổi nghiên cứu thành phần mềm; và Robin Mellstrand, Giám đốc điều hành có kinh nghiệm trong các công ty công nghệ do AI thúc đẩy.

IntuiCell đã đảm bảo được 3.5 triệu euro tiền tài trợ từ các nhà đầu tư bao gồm Liên doanh Navigare và SNÖ mạo hiểmCông ty hy vọng sẽ hoàn tất quá trình phát triển toàn bộ hệ thần kinh kỹ thuật số trong vòng hai năm tới, với mục tiêu cuối cùng là cho phép bất kỳ tác nhân nào, vật lý hoặc kỹ thuật số, có "khả năng học tập suốt đời và thích nghi với điều chưa biết - những khả năng từng được coi là độc nhất đối với các sinh vật học".

Mặc dù tầm nhìn của IntuiCell vẫn còn phải mất nhiều năm nữa mới có thể hiện thực hóa hoàn toàn, nhưng màn trình diễn của họ với Luna đã cung cấp bằng chứng ban đầu thuyết phục về tiềm năng của công nghệ này trong việc chuyển đổi quá trình phát triển AI bằng cách tạo ra các hệ thống có khả năng học tập và thích ứng thực sự tự động thông qua tương tác trong thế giới thực.