Từng gây chấn động khi dạy các tế bào não chơi trò Pong đơn giản, các nhà khoa học giờ đây đã đưa máy tính sinh học lên một tầm cao mới: Chinh phục tựa game bắn súng huyền thoại Doom.
Đã nhiều năm, khả năng chơi được tựa game được phát hành năm 1993 đã trở thành một bài thử để xem khả năng xử lý của một hệ thống máy tính tới được đâu. Hiện Doom đã chạy được trên vô số “nền tảng”, như smartband, chậu cây cảnh thông minh, đồng hồ kỹ thuật số hay … một file PDF.
Năm 2021, công ty khởi nghiệp Cortical Labs (Úc) đã làm nên lịch sử khi nuôi cấy hơn 800.000 tế bào não người trên một mảng vi điện cực để chơi trò Pong. Tuy nhiên, dự án đó tốn hàng năm trời nghiên cứu gian khổ.
Giờ đây, một bước ngoặt đã xảy ra. Chỉ trong vòng một tuần, nhà phát triển độc lập Sean Cole đã dạy một "cụm" tế bào não chơi Doom, một trò chơi có độ phức tạp về không gian và tư duy cao hơn gấp nhiều lần Pong. Điều đáng kinh ngạc là Sean không phải chuyên gia về sinh học; ông thực hiện điều này thông qua một giao diện mới cho phép lập trình các chip tế bào não bằng ngôn ngữ Python phổ biến.
Cụm tế bào não chơi một phiên bản của game Doom - Ảnh: Cortical Labs.
Mặc dù cụm tế bào này chỉ sử dụng số lượng neuron bằng 1/4 so với thử nghiệm Pong trước đó, kết quả đạt được vô cùng hứa hẹn. Dù chưa thể so sánh với một game thủ trung bình, "bộ não" tí hon này đã chơi tốt hơn hẳn so với việc nhấn nút ngẫu nhiên.
Điểm vượt trội nhất của máy tính sinh học chính là tốc độ học tập. Các hệ thống này học nhanh hơn đáng kể so với các mô hình học máy dựa trên silicon truyền thống khi đối mặt với các tình huống mới.
Làm thế nào một cụm tế bào không có mắt lại có thể "nhìn" thấy quái vật trên màn hình? Làm sao chúng hiểu được nhiệm vụ của mình? Đây vẫn là những câu hỏi lớn thách thức giới khoa học.
Hiện tại, các nhà nghiên cứu gửi tín hiệu điện đến các tế bào não để đại diện cho trạng thái trò chơi và nhận lại phản hồi điện từ chúng để điều khiển nhân vật. Tuy nhiên, cơ chế chính xác về cách các neuron phối hợp để đưa ra quyết định trong thời gian thực vẫn là một bí ẩn nằm trong "hộp đen" sinh học.
Việc chơi Doom thành công được coi là một phiên bản mô phỏng đơn giản của việc điều khiển một thực thể phức tạp. Các chuyên gia dự đoán, bước tiếp theo của công nghệ này sẽ là điều khiển các thiết bị vật lý trong thế giới thực, chẳng hạn như cánh tay robot.
Dù còn một chặng đường dài để máy tính sinh học có thể thay thế chip silicon trong các tác vụ thông thường, nhưng trong những lĩnh vực đòi hỏi sự thích nghi cao và tiêu thụ năng lượng thấp, các tế bào não đang chứng minh chúng là những ứng cử viên sáng giá.