Are Insect Brains the Secret to Great AI? | Frances S. Chance | TED

Translator: Anh Thy Reviewer: My Den

Creating intelligence on a computer.

Tạo nên trí thông minh trên máy tính.

This has been the Holy Grail for artificial intelligence

Đây đã là một điều rất khó khăn cho trí tuệ nhân tạo trong một thời gian dài.

for quite some time.

But how do we get there?

Nhưng rồi làm thế nào chúng ta đạt được điều đó?

So we view ourselves as highly intelligent beings.

Chúng ta nhìn nhận bản thân là loài có trí thông minh cao.

So it's logical to study our own brains,

Vậy nên việc nghiên cứu não bộ,

the substrate of our cognition, for creating artificial intelligence.

nền tảng nhận thức, để tạo ra trí tuệ nhân tạo là điều hợp lý.

Imagine if we could replicate how our own brains work on a computer.

Hãy tưởng tượng nếu chúng ta có thể sao chép cách não bộ hoạt động sang máy tính.

But now consider the journey that would be required.

Nhưng bây giờ hãy xem xét chặng đường mà chúng ta cần làm.

The human brain contains 86 billion neurons.

Não bộ con người chứa 86 triệu tế bào thần kinh.

Each is constantly communicating with thousands of others,

Mỗi tế bào liên tục truyền thông tin đến hàng nghìn tế bào khác,

and each has individual characteristics of its own.

và mỗi tế bào đều có đặc trưng riêng.

Capturing the human brain on a computer

Tải não bộ con người lên máy tính

may simply be too big and too complex a problem

có thể là một vấn đề quá lớn và phức tạp

to tackle with the technology and the knowledge that we have today.

để giải quyết với công nghệ và kiến thức mà chúng ta có hiện nay.

I believe that we can capture a brain on a computer,

Tôi tin rằng chúng ta có thể tải não bộ lên máy tính,

but we have to start smaller.

nhưng chúng ta phải bắt đầu từ thứ nhỏ hơn.

Much smaller.

Nhỏ hơn rất nhiều.

These insects have three of the most fascinating brains in the world to me.

Đối với tôi, những loài côn trùng này sở hữu 3 cái não thú vị nhất trên đời.

While they do not possess human-level intelligence,

Mặc dù chúng không sở hữu trí thông minh như loài người,

each is remarkable at a particular task.

nhưng mỗi bộ não đều xuất sắc trong mỗi nhiệm vụ cụ thể.

Think of them as highly trained specialists.

Hãy nghĩ về chúng như những chuyên gia dược đào tạo bài bản mà xem.

African dung beetles are really good at rolling large balls in straight lines.

Bọ hung thật sự giỏi trong việc lăn những “quả bóng” phân theo đường thẳng.

(Laughter)

(Tiếng cười)

Now, if you've ever made a snowman,

Nếu bạn đã từng đắp người tuyết,

you know that rolling a large ball is not easy.

bạn sẽ biết rằng việc lăn một quả bóng lớn không hề dễ dàng.

Giờ thử hình dung bạn đang cố gắng đắp người tuyết đó

Now picture trying to make that snowman

when the ball of snow is as big as you are

khi mà quả bóng tuyết to bằng bạn

and you're standing on your head.

và việc đó đối với bạn dễ như ăn cháo vậy.

(Laughter)

(Tiếng cười)

Sahara desert ants are navigation specialists.

Kiến bạc Sahara là những chuyên gia điều hướng.

They might have to wander a considerable distance to forage for food.

Chúng có thể lang thang khá xa để đi tìm thức ăn.

But once they do find sustenance,

Nhưng một khi chúng tìm thấy,

they know how to calculate the straightest path home.

chúng có thể tính toán hướng đi thẳng về nhà.

And the dragonfly is a hunting specialist.

Và chuồn chuồn là những chuyên gia săn mồi.

In the wild, dragonflies capture approximately 95 percent

Trong tự nhiên, chuồn chuồn bắt được khoảng 95%

of the prey they choose to go after.

con mồi chúng chọn để đuổi theo.

These insects are so good at their specialties

Những côn trùng này rất giỏi trong khả năng riêng biệt của nó

that neuroscientists such as myself study them as model systems

đến mức những nhà thần kinh học như tôi nghiên cứu chúng như các mô hình hệ thống

to understand how animal nervous systems solve particular problems.

để hiểu hệ thống thần kinh động vật giải quyết các vấn đề cụ thể như thế nào.

And in my own research, I study brains to bring these solutions,

Và trong nghiên cứu của tôi, tôi nghiên cứu não bộ để mang lại những giải pháp

the best that biology has to offer, to computers.

tốt nhất mà sinh học có thể mang lại cho máy tính.

So consider the dragonfly brain.

Hãy xem xét đến não bộ của chuồn chuồn.

It has only on the order of one million neurons.

Nó chỉ có khoảng 1 triệu tế bào thần kinh.

Now, it's still not easy to unravel a circuit of even one million neurons.

Hiện nay, việc tháo gỡ một mạch trong số hàng triệu tế bào thần kinh không hề dễ.

But given the choice

Nhưng để lựa chọn

between trying to tease apart the one-million-neuron brain

giữa việc gỡ rối bộ não chứa 1 triệu tế bào thần kinh

versus the 86-billion-neuron brain,

với bộ não chứa 86 tế bào thần kinh,

which would you choose to try first?

bạn sẽ chọn thử cái nào trước?

(Laughter)

(Tiếng cười)

When studying these smaller insect brains,

Trong lúc nghiên cứu những bộ não nhỏ của côn trùng này,

the immediate goal is not human intelligence.

mục tiêu trước mắt không phải là trí thông minh của con người.

We study these brains for what the insects do well.

Chúng tôi nghiên cứu bộ não của chúng là để xem côn trùng làm tốt những điều gì.

And in the case of the dragonfly, that's interception.

Và trong trường hợp của chuồn chuồn chính là khả năng đánh chặn.

So when dragonflies are hunting,

Khi loài chuồn chuồn đi săn,

they do more than just fly straight at the prey.

chúng thực hiện nhiều hơn là chỉ bay thẳng vào con mồi.

They fly in such a way that they will intercept it.

Chúng bay như thể chúng sẽ chặn con mồi lại.

They aim for where the prey is going to be.

Chúng nhắm đến nơi con mồi sẽ đến.

Much like a soccer player, running to intercept a pass.

Giống như một cầu thủ bóng đá, chạy đến để chặn một đường chuyền.

To do this correctly,

Để thực hiện chính xác,

dragonflies need to perform what is known as a coordinate transformation,

chuồn chuồn cần phải thực hiện biến đổi tọa độ,

going from the eye’s frame of reference, or what the dragonfly sees,

từ hệ quy chiếu của mắt, hay những gì con chuồn chuồn nhìn thấy

to the body's frame of reference,

đến hệ quy chiếu cơ thể,

or how the dragonfly needs to turn its body to intercept.

hay là cách chuổn chuồn cần phải xoay cơ thể để chặn lại.

Coordinate transformations are a basic calculation

Biến đổi tọa độ là phương thức tính toán cơ bản

that animals need to perform to interact with the world.

mà động vật cần phải thực hiện để tương tác với thế giới.

We do them instinctively every time we reach for something.

Chúng ta thực hiện điều đó theo bản năng mỗi khi ta với lấy thứ gì đó.

When I reach for an object straight in front of me,

Khi tôi với lấy món vật ngay trước tôi,

cánh tay của tôi có quỹ đạo di chuyển rất khác so với khi tôi quay đầu lại,

my arm takes a very different trajectory than if I turn my head,

look at that same object when it is off to one side

nhìn vào cùng một món vật đó khi nó lệch sang một bên

and reach for it there.

và với lấy khi nó ở đó.

In both cases, my eyes see the same image of that object,

Trong cả 2 trường hợp, mắt tôi nhìn thấy cùng 1 hình ảnh của món vật,

but my brain is sending my arm on a very different trajectory

nhưng não tôi điều khiển cánh tay theo quỹ đạo rất khác nhau

based on the position of my neck.

dựa vào vị trí cổ của tôi.

And dragonflies are fast.

Và loài chuồn chuồn rất nhanh.

This means they calculate fast.

Có nghĩa là chúng tính toán cũng nhanh.

The latency, or the time it takes for a dragonfly to respond

Độ trễ hay thời gian chuồn chuồn phản ứng

once it sees the prey turn,

khi chúng nhìn thấy con mồi quay đầu,

is about 50 milliseconds.

là khoảng 50 mili giây.

This latency is remarkable.

Độ trễ này thật là phi thường.

For one thing, it's only half the time of a human eye blink.

Nó chỉ bằng nửa thời gian con người chớp mắt.

But for another thing,

Một điều nữa là,

it suggests that dragonflies capture how to intercept

nó cho thấy rằng chuồn chuồn nắm bắt cách đánh chặn

in only relatively or surprisingly few computational steps.

chỉ qua một vài bước tính toán tương đối.

So in the brain,

Vậy nên trong não bộ,

a computational step is a single neuron

một bước tính toán là một tế bào thần kinh đơn lẻ

or a layer of neurons working in parallel.

hoặc một lớp tế bào hoạt động song song.

It takes a single neuron about 10 milliseconds

Một nơ-ron đơn lẻ mất khoảng 10 mili giây

to add up all its inputs and respond.

để tổng hợp tất cả thông tin và phản hồi.

The 50-millisecond response time

50 mili giây để phản hồi

means that once the dragonfly sees its prey turn,

có nghĩa là khi chuồn chuồn thấy con mồi quay xe,

there's only time for maybe four of these computational steps

thì chỉ có thời gian cho 4 bước tính toán này

or four layers of neurons, working in sequence, one after the other,

hay 4 lớp nơ-ron hoạt động theo trình tự, cái này nối tiếp cái kia,

to calculate how the dragonfly needs to turn.

để tính toán con chuồn chuồn cần đổi hướng như thế nào.

In other words, if I want to study

Nói theo cách khác, nếu như tôi muốn học

how the dragonfly does coordinate transformations,

cách loài chuồn chuồn thực hiện biến đổi tọa độ,

the neural circuit that I need to understand,

thì mạch thần kinh tôi cần hiểu,

the neural circuit that I need to study,

cần nghiên cứu,

can have at most four layers of neurons.

có thể có nhiều nhất 4 lớp nơ-ron.

Each layer may have many neurons,

Mỗi lớp có thể có nhiều nơ-ron,

but this is a small neural circuit.

nhưng đây là mạch thần kinh nhỏ.

Small enough that we can identify it

Đủ nhỏ để chúng ta có thể nhận diện nó

and study it with the tools that are available today.

và nghiên cứu bằng những công cụ mà chúng ta có hiện nay.

And this is what I'm trying to do.

Và đây là điều mà tôi đang cố gắng thực hiện.

I have built a model of what I believe is the neural circuit

Tôi đã xây dựng mô hình mà tôi tin rằng nó là mạch thần kinh tính toán

that calculates how the dragonfly should turn.

cách mà loài chuồn chuồn nên đổi hướng.

And here is the cool result.

Và đây là kết quả tuyệt vời.

In the model,

Trong mô hình,

dragonflies do coordinate transformations in only one computational step,

chuồn chuồn thực hiện biến đổi quỹ đạo chỉ trong 1 bước tính toán,

one layer of neurons.

một lớp nơ-ron.

This is something we can test and understand.

Đây là thứ chúng ta có thể kiểm tra và hiểu được.

In a computer simulation,

Trong mô phỏng máy tính,

I can predict the activities of individual neurons

tôi có thể dự đoán hoạt động của từng nơ-ron

while the dragonfly is hunting.

khi chuồn chuồn đang săn mồi.

For example, here I am predicting the action potentials, or the spikes,

Ví dụ, ở đây tôi đang dự đoán các hành động có thể xảy ra hoặc sự tăng tốc

that are fired by one of these neurons

được kích hoạt bởi một trong các nơ-ron này

when the dragonfly sees the prey move.

khi chuồn chuồn thấy con mồi di chuyển.

To test the model, my collaborators and I

Để kiểm tra mô hình này, tôi cùng các cộng tác viên

are now comparing these predicted neural responses

đang so sánh những dự đoán phản ứng thần kinh này

with responses of neurons recorded in living dragonfly brains.

với phản ứng thần kinh được ghi lại trong não bộ chuồn chuồn sống.

These are ongoing experiments

Đây là cuộc thí nghiệm đang diễn ra

in which we put living dragonflies in virtual reality.

trong đó chúng tôi đưa chuồn chuồn sống vào môi trường thực tế ảo.

(Laughter)

(Tiếng cười)

Now, it's not practical to put VR goggles on a dragonfly.

Để chuồn chuồn đeo kính thực tế ảo là điều hão huyền.

So instead, we show movies of moving targets to the dragonfly,

Thế nên thay vào đó, chúng tôi chiếu phim các mục tiêu chuyển động cho chuồn chuồn,

while an electrode records activity patterns of individual neurons

trong lúc điện cực ghi lại các mẫu hành động của các nơ-ron đơn lẻ trong não bộ.

in the brain.

Yeah, he likes the movies.

Vâng, con chuồn chuồn đó thích đoạn phim lắm.

If the responses that we record in the brain

Nếu phản ứng chúng tôi ghi lại trong não bộ

match those predicted by the model,

trùng khớp với phản ứng dự đoán trong mô hình,

we will have identified which neurons are responsible

chúng ta sẽ xác định được nơ-ron nào chịu trách nhiệm cho việc thay đổi tọa độ.

for coordinate transformations.

Bước tiếp theo sẽ là hiểu về cách đặc trưng các nơ-ron này

The next step will be to understand the specifics

of how these neurons work together to do the calculation.

phối hợp với nhau để đưa ra tính toán.

But this is how we begin to understand how brains do basic

Nhưng đây là cách chúng ta bắt đầu hiểu được

cách não bộ thực hiện tính toán cơ bản hay thô sơ.

or primitive calculations.

Calculations that I regard as building blocks for more complex functions,

Các tính toán mà tôi xem nó như là nền móng cho các chức năng phức tạp hơn,

not only for interception but also for cognition.

không chỉ để cho việc đánh chặn mà còn về nhận thức.

The way that these neurons compute may be different from anything

Cách tính toán của những tế bào thần kinh này có thể khác

so với những gì máy tính hiện có.

that exists on a computer today.

And the goal of this work is to do more than just write code

Và mục tiêu của công việc này là phải làm nhiều hơn việc viết code

that replicates the activity patterns of neurons.

sao chép mô hình hoạt động của các nơ-ron.

We aim to build a computer chip

Mục tiêu của chúng tôi là làm chip máy tính

that not only does the same things as biological brains

không chỉ thực hiện những việc như bộ não sinh học

but does them in the same way as biological brains.

mà còn thực hiện chúng tương tự như bộ não sinh học.

This could lead to drones driven by computers

Điều này có thể dẫn đến những phương tiện bay không người lái

điều khiển bởi máy tính có cùng kích thước với não chuồn chuồn

the same size of the dragonfly's brain

that captures some targets and avoid others.

nó có thể bắt được mục tiêu và tránh những mục tiêu khác.

Personally, I'm hoping for a small army of these

Cá nhân tôi thì hy vọng một đội quân nhỏ trong số này

to defend my backyard from mosquitoes in the summer.

sẽ bảo vệ sân sau nhà tôi khỏi lũ muỗi vào mùa hè.

(Laughter)

(Tiếng cười)

The GPS on your phone could be replaced by a new navigation device

Định vị trên điện thoại của bạn có thể thay thế bằng thiết bị định hướng

based on dung beetles or ants

có thể chỉ bạn đường thẳng hoặc đường dễ hơn

that could guide you to the straight or the easy path home.

để về nhà dựa theo bọ hung hay kiến.

And what would the power requirements of these devices be like?

Và những thiết bị này sẽ yêu cầu năng lượng như thế nào?

As small as it is --

Dù nhỏ như vậy--

Or, sorry -- as large as it is,

À xin lỗi, dù lớn như vậy,

the human brain is estimated to have the same power requirements

não bộ con người ước tính có nhu cầu năng lượng tương đương với 1 bóng đèn 20w.

as a 20-watt light bulb.

Imagine if all brain-inspired computers

Tưởng tượng nếu điện toán mô phỏng não người

had the same extremely low-power requirements.

đều có yêu cầu về năng lượng cực thấp.

Your smartphone or your smartwatch probably needs charging every day.

Điện thoại hay đồng hồ thông minh của bạn có lẽ cần phải sạc mỗi ngày.

Your new brain-inspired device might only need charging every few months,

Thì thiết bị lấy cảm hứng từ não có thể chì cần sạc vài tháng 1 lần,

or maybe even every few years.

hoặc thậm chí là vài năm.

The famous physicist, Richard Feynman, once said,

Nhà Vật lý nổi tiếng Richard Feynman từng nói,

"What I cannot create, I do not understand."

“Thứ gì mà tôi không thể tạo được, tôi không hiểu chúng”

What I see in insect nervous systems

Những gì tôi nhận thấy ở hệ thống thần kinh côn trùng

is an opportunity to understand brains

chính là cơ hội để hiểu não bộ thông qua việc tạo ra máy tính hoạt động như bộ não.

through the creation of computers that work as brains do.

And creation of these computers will not just be for knowledge.

Và việc tạo ra máy tính này không chỉ dành cho kiến thức.

There's potential for real impact on your devices, your vehicles,

Mà nó còn có khả năng tác động đến thiết bị, phương tiện của bạn,

maybe even artificial intelligences.

hay thậm chí là trí tuệ nhân tạo.

So next time you see an insect,

Vậy nên lần tới khi bạn thấy côn trùng,

consider that these tiny brains can lead to remarkable computers.

hãy suy nghĩ về những bộ não nhỏ này có thể dẫn đến sự phi thường cho máy tính.

And think of the potential that they offer us for the future.

Và nghĩ về khả năng mà chúng có thể mang lại cho chúng ta trong tương lai.

Thank you.

Cảm ơn các bạn.

(Applause)

(Tiếng vỗ tay)