Điện Toán Neuromorphic Mô Phỏng Não Người Là Gì Và Lợi Ích Của Nó Ra Sao?
Trong những năm gần đây người ta nói nhiều hơn về những con chip có khả năng mô phỏng lại hoạt động của hệ thần kinh con người, gọi là neuro...
https://matranso.blogspot.com/2015/02/ien-toan-neuromorphic-mo-phong-nao.html
Trong những năm gần đây người ta nói nhiều hơn về những con chip có khả năng mô phỏng lại hoạt động của hệ thần kinh con người, gọi là neuromorphic chip.
Đây là cả một ngành khoa học hiện đại mà rất nhiều đại học, viện nghiên cứu cũng như các công ty công nghệ đang đầu tư nghiên cứu và nó được lấy cảm hứng không chỉ từ khoa học máy tính mà còn từ sinh học, vật lý, toán học và kĩ thuật điện tử.
Một trong những điểm mấu chốt của điện toán neuromorphic đó là phải hiểu được hình thái học và cách hoạt động của từng “neuron” (tiếng Việt: nơ-ron), của các mạch điện tử cũng như cả một kiến trúc chung. Điều này sẽ ảnh hưởng đến cách thông tin được trình bày, ảnh hưởng đến quá trình học hỏi và phát triển của hệ thống, cũng như sự thích nghi với các thay đổi từ môi trường bên ngoài.
Vào tháng 11/2011, một nhóm các nhà nghiên cứu ở Đại học MIT đã tạo ra con chip máy tính đầu tiên có khả năng bắt chước quá trình trao đổi ion trong một synapse (tiếng Việt: xi-náp, là mối liên kết giữa các nơ-ron) giữa hai neuron thần kinh. Họ làm được điều đó là nhờ sử dụng 400 bóng bán dẫn và quy trình sản xuất chip CMOS tiêu chuẩn.
Một dự án khác lớn hơn là Human Brain Project. Cái tên nói lên tất cả, đây là một dự án kéo dài 10 năm và có sự phối hợp của nhiều bên nhằm mô phỏng lại một bộ não người hoàn chỉnh trong một siêu máy tính với các dữ liệu sinh học. Tham gia vào dự án có nhiều nhà khoa học, nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực thần kinh, y tế và điện toán. Henry Markram, một trong những đồng giám đốc của dự án, cho biết rằng sản phẩm của họ khi hoàn toàn sẽ thiết lập nên một nền tảng mới để khám phá và hiểu hơn về não người cũng như cách chữa các bệnh về não. Ngoài ra người ta còn có thể dùng các kiến thức đó để phát triển nên những kĩ thuật điện toán mới.
Ba mục tiêu chính của dự án Human Brain Project bao gồm:
Việc mô phỏng thành công não người sẽ giúp siêu máy tính trở nên mạn hơn cả nghìn lần so với hiện nay. Và dự án này quan trọng cũng như có tiềm năng lớn đến nỗi Ủy ban Châu Âu đã chấp nhận chi 1,3 tỉ USD cho nó.
Kiến trúc mà chúng ta đang sử dụng trong các máy tính, smartphone, tablet, camera, TV thông minh hay đồng hồ thông minh được gọi là kiến trúc von Neumann. Nó được phát triển bởi nhà vật lý, toán học John von Neumann và ông công bố nghiên cứu của mình hồi năm 1946. Theo đó, ở các máy tính von Neumann dữ liệu sẽ được một thiết bị đầu vào (input device) đưa vô một bộ xử lý trung tâm (CPU) để xử lý và kết hợp một bộ nhớ để lưu dữ liệu. Sau khi đã được xử lý hoàn tất thì CPU sẽ đưa dữ liệu đến một thiết bị đầu ra (output device).
Vấn đề là kiến trúc von Neumann có một giới hạn gọi là nút thắt cổ chai (bottleneck). Nó là sự tắt nghẽn của một dòng dữ liệu khi mà tốc độ xử lý của CPU nhanh hơn nhiều so với tốc độ trao đổi dữ liệu mà bộ nhớ có thể đảm đương.
Nói đơn giản hơn thì tốc độ của CPU thường nhanh hơn nhiều so với RAM, do đó khi CPU đã xử lý xong tác vụ của mình thì RAM vẫn còn đang trong quá trình “chuyển phát” dữ liệu, thế nên CPU không phát huy hết sức mạnh của mình. Để giảm thiểu tình trạng này người ta đã đưa các bộ nhớ tạm với tốc độ nhanh hơn RAM, đó chính là các register trong CPU hay bộ nhớ cache L1, L2, L3. Chúng sẽ chứa dữ liệu để CPU lấy và xử lý, nếu trong register hay cache không có dữ liệu cần thiết thì CPU mới phải đi lấy từ RAM và nếu không có nữa thì lấy từ ổ cứng.
Nhưng dù sao thì vấn đề nút thắt cổ chai vẫn còn xuất hiện, không thể được loại bỏ hoàn toàn. Chưa hết, các kĩ sư thiết kế chip còn phải nghĩ cách cân bằng giữa tính năng, hiệu năng của chip với lượng điện mà chip tiêu thụ. Hãy tưởng tượng rằng các nhà khoa học hoàn toàn có thể mang CPU của siêu máy tính xuống cho di động, nhưng liệu bạn có chấp nhận một thiết bị vừa to vừa nặng mà chỉ chạy được có 6,9 phút không?
Trái ngược với kiến trúc von Neumann, "thiết bị điện toán" của mẹ thiên nhiên - bộ não - lại cực kì mạnh mẽ trong khi mức tiêu thụ năng lượng lại rất thấp, chỉ vào khoảng 20W điện (siêu máy tính thường cần đến cả nghìn, chục nghìn hay thậm chí là triệu Watt). Bạn suy nghĩ về một vấn đề gì đó thì bạn sẽ đốt năng lượng, nhưng chắc chắn sẽ không bằng máy tính ăn điện khi nó tính toàn cùng một vấn đề. Việc truy cập thành công vào sức mạnh như thế sẽ mở ra cả một kỉ nguyên mới cho ngành điện toán.
Thiết bị neuromorphic cũng như thế, do hoạt động dựa theo mô hình não người nên bên trong con chip có rất nhiều neuron nhân tạo khác nhau được làm từ các bóng bán dẫn. Những bóng này có thể “kết nối” với nhau giống như các synapse, truyền tín hiệu cho nhau, thậm chí là thay đổi kết nối khi cần thiết.
Tất cả sẽ tạo nên một mạng lưới liên kết chằng chịt và phức tạp, đủ để tính toán, xử lý cực nhanh trong khi điện năng tiêu thụ thì thấp. Và cũng giống như não, chip neuromorphic sẽ mang lại khả năng học hỏi cho máy tính, học một thứ mới hoặc học từ “kinh nghiệm” trong quá khức mà không cần lập trình viên viết sẵn một đoạn mã nhất định.
Nhưng như vậy không có nghĩa là công nghệ neuromorphic sẽ thay thế hoàn toàn cho các chip theo kiến trúc von Neumann. Trang MIT Technology Review dẫn lời nhiều nhà khoa học để cho thấy rằng không phải lúc nào neuromorphic cũng là phù hợp. Nếu bạn chỉ cần làm những tác vụ đơn giản như duyệt web, xử lý văn bản, bảng tính, chơi game… thì chỉ cần sử dụng CPU truyền thống là đủ.
Nabil Imam, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Cornell cũng đưa ra nhận định tương tự. Theo ông thì chip neuromorphic sẽ tồn tại song song và có tác dụng bổ trợ cho những loại vi xử lý khác (trong đó có cả loại von Neumann). Cơ bản tất cả đều là do chi phí, giá thành, tính tiện tích và sự dễ dùng đối với người dùng ra sao.
Sau đó, nhóm nhỏ này tiếp tục thử nghiêm xây dựng các phần mềm neuromorphic dùng cho máy synchrotron của Cơ quan nghiên cứu nguyên tử Châu Âu (CERN). Họ dùng phần mềm này để nhận biết các đường di chuyển của những hạt vật chất cực nhỏ.
Nhưng các nhà nghiên cứu đã nhanh chóng nhận thấy hạn chế của việc chạy một phần mềm neuromorphic trên hệ thống máy tính von Neumann. Họ quyết định chỉ có cách tạo ra những phần cứng neuromorphic thực thụ mới là cách tốt nhất để khai thác hoàn toàn tiềm năng của "mạng lưới thần kinh”.
Với sự hỗ trợ của IBM, con chip ZISC (Zero Instruction Set Computer - máy tính không dùng tập lệnh chỉ dẫn) mang mã hiệu ZISC36 đã ra đời với 36 neuron nhân tạo bên trong. Sau đó IBM cùng với General Vision tiếp tục cho ra mắt phiên bản kế nhiệm ZISC78 với 78 neuron.
Năm 2007 công ty cho ra đời Cognitive Memory 1000 (CM1K), một con chip neuromorphic với 1024 neuron nhân tạo chạy song song nhau trong khi mức tiêu thụ điện năng chỉ là 0,5W. Đây là con số cực kì ấn tượng mà hiện tại chưa CPU von Neumann nào đạt được. Chip có khả năng nhận biết và phản hồi lại dữ liệu ở dạng hình ảnh, mã, văn bản, nói chung là mọi thứ, trong chỉ vài micro giây.
Năm 2008, chỉ một năm sau khi CM1K được phát triển, cơ quan nghiên cứu của Bộ quốc phòng Mỹ là DARPA giới thiệu chương trình SyNAPSE - Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics - và giao hợp đồng cho IBM cũng như HRL Labs để phát triển nên những con chip neuromorphic mới hoàn toàn có khả năng mở rộng rất cao.
Năm 2012, Intel cho biết hãng sẽ nhảy vào thị trường neuromorphic với một kiến trúc điện toán mới, rồi đến 2013 thì Qualcomm nhảy vào với con chip Zeroth được quảng bá là “có tri thức như con người”.
Với Zeroth, Qualcomm muốn sử dụng một bộ các phần mềm cho phép thiết bị tự học hỏi trong quá trình hoạt động và lấy phản hồi từ môi trường xung quanh. Giải pháp này sẽ thay thế cho việc lập trình sẵn các hành vi và kết quả bằng hàng đống code như từ trước đến nay chúng ta vẫn làm với máy tính và các thiết bị di động.
Mục tiêu cuối cùng của Qualcomm với Zeroth đó là tạo ra một "đơn vị xử lí thần kinh", tức Neural Processing Unit—NPU (không phải CPU nhé). NPU, theo mô tả của hãng, sẽ là một kiến trúc xử lí mới mà Qualcomm mong muốn sẽ tạo ra, định nghĩa và chuẩn hóa nó.
Một khi đã được chuẩn hóa, NPU có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với các SoC trong tương lai và không chỉ Qualcomm và nhiều hãng khác cũng sẽ tham gia phát triển, từ đó tạo ra một thị trường mới đầy tiềm năng trong khi người dùng thì có nhiều cơ hội tiếp cận hơn với công nghệ neuromorphic. Qualcomm hứa hẹn sẽ chia sẽ nhiều hơn về NPU và Zeroth trong thời gian tới.
Đó chỉ là một vài cái đơn giản mà thôi, vẫn còn rất rất nhiều ứng dụng khác của chip neuromorphic mà con người ta vẫn chưa nghĩ ra. Nói cách khác, chip neuromorphic chính là một mảnh đất màu mỡ chưa được khai phá hết và người ta sẽ còn phải ngạc nhiên nhiều trước những gì mà công nghệ này có thể làm được.
Ngay cả smartphone của chúng ta hiện nay cũng chưa thật sự thông minh, chúng phải có thêm những thứ gì đó có khả năng tự học hỏi, tự đưa ra những phản ứng tùy thuộc vào chủ nhân cũng như môi trường xung quanh. Đó mới chính là "thông minh".
Tất nhiên, trí tuệ nhân tạo sẽ kéo theo nhiều hệ quả phức tạp khác. Trong thời gian gần đây có một làn sóng những người nổi tiếng trong giới công nghệ tỏ ra quan ngại trước sự nguy hiểm của trí tuệ nhân tạo. Ví dụ như Bill Gates, ông "không hiểu vì sao một số người vẫn không lo lắng về mối đe dọa từ trí tuệ nhân tạo". CEO Elon Musk của hãng Tesla thì nói rằng với trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang triệu hồi quỷ dữ.
Tất nhiên, kĩ thuật trí tuệ nhân tạo nói chung và neuromorphic nói riêng cần được phát triển bởi những ứng dụng của nó là rất có ích cho thế giới, thậm chí còn cứu được con người nữa. Nhưng kèm theo đó phải là sự quản lý sát sao và nghiêm ngặt để tránh máy tính làm những điều ngu ngốc đối với chúng ta.
Đây là cả một ngành khoa học hiện đại mà rất nhiều đại học, viện nghiên cứu cũng như các công ty công nghệ đang đầu tư nghiên cứu và nó được lấy cảm hứng không chỉ từ khoa học máy tính mà còn từ sinh học, vật lý, toán học và kĩ thuật điện tử.
1. Sơ lược về neuromorphic
Kĩ thuật neuromorphic, còn được biết đến như điện toán neuromorphic, là một khái niệm được phát triển bởi nhà khoa học - kĩ sư người Mỹ Carver Mead vào cuối những năm 1980. Thuật ngữ này dùng để mô tả việc sử dụng các hệ thống tích hợp rất lớn (very-large-scale integration - VLSI) chứa nhiều mạch điện tử nhằm mô phỏng lại kiến trúc thần kinh sinh học đang hiện hữu trong mỗi con người chúng ta. Trong những năm gần đây neuromorphic còn được sử dụng để chỉ các phần mềm, phần cứng kết hợp giữa mạch số và mạch song song, miễn là chúng được tạo ra với mô hình của hệ thần kinh.Một trong những điểm mấu chốt của điện toán neuromorphic đó là phải hiểu được hình thái học và cách hoạt động của từng “neuron” (tiếng Việt: nơ-ron), của các mạch điện tử cũng như cả một kiến trúc chung. Điều này sẽ ảnh hưởng đến cách thông tin được trình bày, ảnh hưởng đến quá trình học hỏi và phát triển của hệ thống, cũng như sự thích nghi với các thay đổi từ môi trường bên ngoài.
 |
| Trước khi đi vào sâu hơn, chúng ta hãy xem thử vài ví dụ thực tế về neuromorphic để các bạn có thể hiểu hơn vấn đề này. |
Vào tháng 11/2011, một nhóm các nhà nghiên cứu ở Đại học MIT đã tạo ra con chip máy tính đầu tiên có khả năng bắt chước quá trình trao đổi ion trong một synapse (tiếng Việt: xi-náp, là mối liên kết giữa các nơ-ron) giữa hai neuron thần kinh. Họ làm được điều đó là nhờ sử dụng 400 bóng bán dẫn và quy trình sản xuất chip CMOS tiêu chuẩn.
Một dự án khác lớn hơn là Human Brain Project. Cái tên nói lên tất cả, đây là một dự án kéo dài 10 năm và có sự phối hợp của nhiều bên nhằm mô phỏng lại một bộ não người hoàn chỉnh trong một siêu máy tính với các dữ liệu sinh học. Tham gia vào dự án có nhiều nhà khoa học, nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực thần kinh, y tế và điện toán. Henry Markram, một trong những đồng giám đốc của dự án, cho biết rằng sản phẩm của họ khi hoàn toàn sẽ thiết lập nên một nền tảng mới để khám phá và hiểu hơn về não người cũng như cách chữa các bệnh về não. Ngoài ra người ta còn có thể dùng các kiến thức đó để phát triển nên những kĩ thuật điện toán mới.
Ba mục tiêu chính của dự án Human Brain Project bao gồm:
- HIểu cách mà từng phần trong não phối hợp và hoạt động cùng nhau
- Tìm hiểu cách chẩn đoán và chữa các bệnh liên quan đến não
- Sử dụng các kiến thức về não để phát triển kĩ thuật neuromorphic.
Việc mô phỏng thành công não người sẽ giúp siêu máy tính trở nên mạn hơn cả nghìn lần so với hiện nay. Và dự án này quan trọng cũng như có tiềm năng lớn đến nỗi Ủy ban Châu Âu đã chấp nhận chi 1,3 tỉ USD cho nó.
2. Động lực để phát triển neuromorphic
Vì sao người ta không hài lòng với kĩ thuật máy tính hiện tại mà đi suy nghĩ thêm những kĩ thuật điện toán phức tạp khác? Tất cả đều có lý do của nó.Kiến trúc mà chúng ta đang sử dụng trong các máy tính, smartphone, tablet, camera, TV thông minh hay đồng hồ thông minh được gọi là kiến trúc von Neumann. Nó được phát triển bởi nhà vật lý, toán học John von Neumann và ông công bố nghiên cứu của mình hồi năm 1946. Theo đó, ở các máy tính von Neumann dữ liệu sẽ được một thiết bị đầu vào (input device) đưa vô một bộ xử lý trung tâm (CPU) để xử lý và kết hợp một bộ nhớ để lưu dữ liệu. Sau khi đã được xử lý hoàn tất thì CPU sẽ đưa dữ liệu đến một thiết bị đầu ra (output device).
Vấn đề là kiến trúc von Neumann có một giới hạn gọi là nút thắt cổ chai (bottleneck). Nó là sự tắt nghẽn của một dòng dữ liệu khi mà tốc độ xử lý của CPU nhanh hơn nhiều so với tốc độ trao đổi dữ liệu mà bộ nhớ có thể đảm đương.
Nói đơn giản hơn thì tốc độ của CPU thường nhanh hơn nhiều so với RAM, do đó khi CPU đã xử lý xong tác vụ của mình thì RAM vẫn còn đang trong quá trình “chuyển phát” dữ liệu, thế nên CPU không phát huy hết sức mạnh của mình. Để giảm thiểu tình trạng này người ta đã đưa các bộ nhớ tạm với tốc độ nhanh hơn RAM, đó chính là các register trong CPU hay bộ nhớ cache L1, L2, L3. Chúng sẽ chứa dữ liệu để CPU lấy và xử lý, nếu trong register hay cache không có dữ liệu cần thiết thì CPU mới phải đi lấy từ RAM và nếu không có nữa thì lấy từ ổ cứng.
Nhưng dù sao thì vấn đề nút thắt cổ chai vẫn còn xuất hiện, không thể được loại bỏ hoàn toàn. Chưa hết, các kĩ sư thiết kế chip còn phải nghĩ cách cân bằng giữa tính năng, hiệu năng của chip với lượng điện mà chip tiêu thụ. Hãy tưởng tượng rằng các nhà khoa học hoàn toàn có thể mang CPU của siêu máy tính xuống cho di động, nhưng liệu bạn có chấp nhận một thiết bị vừa to vừa nặng mà chỉ chạy được có 6,9 phút không?
Trái ngược với kiến trúc von Neumann, "thiết bị điện toán" của mẹ thiên nhiên - bộ não - lại cực kì mạnh mẽ trong khi mức tiêu thụ năng lượng lại rất thấp, chỉ vào khoảng 20W điện (siêu máy tính thường cần đến cả nghìn, chục nghìn hay thậm chí là triệu Watt). Bạn suy nghĩ về một vấn đề gì đó thì bạn sẽ đốt năng lượng, nhưng chắc chắn sẽ không bằng máy tính ăn điện khi nó tính toàn cùng một vấn đề. Việc truy cập thành công vào sức mạnh như thế sẽ mở ra cả một kỉ nguyên mới cho ngành điện toán.
Thiết bị neuromorphic cũng như thế, do hoạt động dựa theo mô hình não người nên bên trong con chip có rất nhiều neuron nhân tạo khác nhau được làm từ các bóng bán dẫn. Những bóng này có thể “kết nối” với nhau giống như các synapse, truyền tín hiệu cho nhau, thậm chí là thay đổi kết nối khi cần thiết.
Tất cả sẽ tạo nên một mạng lưới liên kết chằng chịt và phức tạp, đủ để tính toán, xử lý cực nhanh trong khi điện năng tiêu thụ thì thấp. Và cũng giống như não, chip neuromorphic sẽ mang lại khả năng học hỏi cho máy tính, học một thứ mới hoặc học từ “kinh nghiệm” trong quá khức mà không cần lập trình viên viết sẵn một đoạn mã nhất định.
Nhưng như vậy không có nghĩa là công nghệ neuromorphic sẽ thay thế hoàn toàn cho các chip theo kiến trúc von Neumann. Trang MIT Technology Review dẫn lời nhiều nhà khoa học để cho thấy rằng không phải lúc nào neuromorphic cũng là phù hợp. Nếu bạn chỉ cần làm những tác vụ đơn giản như duyệt web, xử lý văn bản, bảng tính, chơi game… thì chỉ cần sử dụng CPU truyền thống là đủ.
Nabil Imam, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Cornell cũng đưa ra nhận định tương tự. Theo ông thì chip neuromorphic sẽ tồn tại song song và có tác dụng bổ trợ cho những loại vi xử lý khác (trong đó có cả loại von Neumann). Cơ bản tất cả đều là do chi phí, giá thành, tính tiện tích và sự dễ dùng đối với người dùng ra sao.
3. Những con chip neuromorphic đầu tiên
Thực chất một dòng chip neuromorphic đã xuất hiện từ năm 1993 đến nay. Vào năm đó, một nhóm nhỏ các nhà phát triển đã tiếp cận IBM với ý tưởng xây dựng một con chip bán dẫn có chức năng gần giống hệ thống kinh của con người. Đây chính là những con chip neuromorphic thương mại đầu tiên trên thế giới.Sau đó, nhóm nhỏ này tiếp tục thử nghiêm xây dựng các phần mềm neuromorphic dùng cho máy synchrotron của Cơ quan nghiên cứu nguyên tử Châu Âu (CERN). Họ dùng phần mềm này để nhận biết các đường di chuyển của những hạt vật chất cực nhỏ.
Nhưng các nhà nghiên cứu đã nhanh chóng nhận thấy hạn chế của việc chạy một phần mềm neuromorphic trên hệ thống máy tính von Neumann. Họ quyết định chỉ có cách tạo ra những phần cứng neuromorphic thực thụ mới là cách tốt nhất để khai thác hoàn toàn tiềm năng của "mạng lưới thần kinh”.
Với sự hỗ trợ của IBM, con chip ZISC (Zero Instruction Set Computer - máy tính không dùng tập lệnh chỉ dẫn) mang mã hiệu ZISC36 đã ra đời với 36 neuron nhân tạo bên trong. Sau đó IBM cùng với General Vision tiếp tục cho ra mắt phiên bản kế nhiệm ZISC78 với 78 neuron.
4. Sự phát triển và ước muốn chuẩn hóa chip neuromorphic
Đến năm 2001 thì IBM đã ngừng phát triển cũng như sản xuất dòng chip ZISC. General Vision thì vẫn quyết định tiếp tục bởi họ tin rằng công nghệ này vẫn còn nhiều ứng dụng chưa được khai phá. Thế rồi họ sử dụng hiểu biết của mình, kết hợp với việc gây quỹ, để tiếp tục phát triển ZISC.Năm 2007 công ty cho ra đời Cognitive Memory 1000 (CM1K), một con chip neuromorphic với 1024 neuron nhân tạo chạy song song nhau trong khi mức tiêu thụ điện năng chỉ là 0,5W. Đây là con số cực kì ấn tượng mà hiện tại chưa CPU von Neumann nào đạt được. Chip có khả năng nhận biết và phản hồi lại dữ liệu ở dạng hình ảnh, mã, văn bản, nói chung là mọi thứ, trong chỉ vài micro giây.
 |
| Đế của con chip CM1K |
Năm 2008, chỉ một năm sau khi CM1K được phát triển, cơ quan nghiên cứu của Bộ quốc phòng Mỹ là DARPA giới thiệu chương trình SyNAPSE - Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics - và giao hợp đồng cho IBM cũng như HRL Labs để phát triển nên những con chip neuromorphic mới hoàn toàn có khả năng mở rộng rất cao.
Năm 2012, Intel cho biết hãng sẽ nhảy vào thị trường neuromorphic với một kiến trúc điện toán mới, rồi đến 2013 thì Qualcomm nhảy vào với con chip Zeroth được quảng bá là “có tri thức như con người”.
Với Zeroth, Qualcomm muốn sử dụng một bộ các phần mềm cho phép thiết bị tự học hỏi trong quá trình hoạt động và lấy phản hồi từ môi trường xung quanh. Giải pháp này sẽ thay thế cho việc lập trình sẵn các hành vi và kết quả bằng hàng đống code như từ trước đến nay chúng ta vẫn làm với máy tính và các thiết bị di động.
Mục tiêu cuối cùng của Qualcomm với Zeroth đó là tạo ra một "đơn vị xử lí thần kinh", tức Neural Processing Unit—NPU (không phải CPU nhé). NPU, theo mô tả của hãng, sẽ là một kiến trúc xử lí mới mà Qualcomm mong muốn sẽ tạo ra, định nghĩa và chuẩn hóa nó.
Một khi đã được chuẩn hóa, NPU có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với các SoC trong tương lai và không chỉ Qualcomm và nhiều hãng khác cũng sẽ tham gia phát triển, từ đó tạo ra một thị trường mới đầy tiềm năng trong khi người dùng thì có nhiều cơ hội tiếp cận hơn với công nghệ neuromorphic. Qualcomm hứa hẹn sẽ chia sẽ nhiều hơn về NPU và Zeroth trong thời gian tới.
5. Lợi ích của điện toán neuromorphic
Nãy giờ nói về công nghệ, về sự tham gia của các hãng rồi, nhưng thực sự thì neuromorphic sẽ giúp ích cho cuộc sống của chúng ta như thế nào? Một vài lợi ích có thể kể đến như sau:- Tạo ra những bộ xử lý cực mạnh nhưng điện năng tiêu thụ lại rất thấp, phù hợp cho thiết bị di động
- Giúp việc nghiên cứu kiến trúc máy tính đi xa hơn và theo hướng mới mẻ hơn so với hiện tại
- Nhờ sức mạnh của mình, chip neuromorphic sẽ hỗ trợ tốt hơn cho các tác vụ nặng nề như tính toán, nghiên cứu khoa học, nhận biết các mối tương quan quan trọng một bộ dữ liệu khổng lồ (gần giống Big Data), hỗ trợ dự báo các tình huống của môi trường, phục vụ y học...
- Hỗ trợ tốt hơn cho machine learning, vốn là một kĩ thuật giúp máy tính tự học hỏi và thích ứng với môi trường, cũng như đưa ra các hành động phù hợp mà không cần phải soạn sẵn mã nguồn cho mọi tình huống. Đọc thêm ở bài: Trí tuệ nhân tạo - Google Brain và Microsoft Adam.
- Đưa trí tuệ nhân tạo phát triển lên một tầm cao hơn
Đó chỉ là một vài cái đơn giản mà thôi, vẫn còn rất rất nhiều ứng dụng khác của chip neuromorphic mà con người ta vẫn chưa nghĩ ra. Nói cách khác, chip neuromorphic chính là một mảnh đất màu mỡ chưa được khai phá hết và người ta sẽ còn phải ngạc nhiên nhiều trước những gì mà công nghệ này có thể làm được.
Ngay cả smartphone của chúng ta hiện nay cũng chưa thật sự thông minh, chúng phải có thêm những thứ gì đó có khả năng tự học hỏi, tự đưa ra những phản ứng tùy thuộc vào chủ nhân cũng như môi trường xung quanh. Đó mới chính là "thông minh".
Tất nhiên, trí tuệ nhân tạo sẽ kéo theo nhiều hệ quả phức tạp khác. Trong thời gian gần đây có một làn sóng những người nổi tiếng trong giới công nghệ tỏ ra quan ngại trước sự nguy hiểm của trí tuệ nhân tạo. Ví dụ như Bill Gates, ông "không hiểu vì sao một số người vẫn không lo lắng về mối đe dọa từ trí tuệ nhân tạo". CEO Elon Musk của hãng Tesla thì nói rằng với trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang triệu hồi quỷ dữ.
Tất nhiên, kĩ thuật trí tuệ nhân tạo nói chung và neuromorphic nói riêng cần được phát triển bởi những ứng dụng của nó là rất có ích cho thế giới, thậm chí còn cứu được con người nữa. Nhưng kèm theo đó phải là sự quản lý sát sao và nghiêm ngặt để tránh máy tính làm những điều ngu ngốc đối với chúng ta.
