Thế nhưng để AI hoạt động giống như não bộ của chúng ta thì chúng cần phải 'quên' được những dữ liệu cũ và thay bằng dữ liệu mới và các nhà nghiên cứu đã tạo ra một thứ như vậy!

Ghi nhớ để lãng quên:

Bạn có thể nghĩ rằng nếu học hỏi là một thứ gì vô cùng cơ bản đối với sự tồn tại của chúng ta (loài người) thì quên thực ra là một 'lỗi' trong phần mềm sinh học của chúng ta. Thế nhưng thử tượng tượng xem bạn không thể quên, lúc đó khi bạn muốn nhớ một thông tin mới thì bạn cần phải đấu tranh với dữ liệu cũ vốn đã lỗi thời. Một ví dụ, nếu không thể quên thì khi bạn tìm một chiếc xe mới mua trong bãi xe đông đúc thì não sẽ phải lục lọi trong danh sách những chiếc xe bạn từng sở hữu hoặc từng đi để tìm chiếc xe mới. Có thể sẽ mất rất lâu để não tìm ra nhưng trên thực tế, bạn sẽ có cảm giác kiểu như đang nhìn thấy cái xe cũ trước khi hình dung ra cái xe mới và sau đó bạn quên ngay đi chiếc xe cũ.

Tuy nhiên, trí thông minh nhân tạo không thể hoạt động theo cơ chế này. Với công nghệ hiện tại thì không khó để dạy cho AI thực hiện một tác vụ nào đó nhưng rất khó để dạy lại cho nó thực hiện một tác vụ mới. Tùy theo công nghệ được AI sử dụng, hệ thống có thể có xu hướng giữ lại mọi thứ từng được học nếu như mọi thứ đều được xếp tầm quan trọng như nhau hoặc là hệ thống có thể sẽ ngẫu nhiên quên đi những thông tin cũ nhưng quan trọng. Nếu có thể tiếp nhận thông tin mới đồng thời quên được những thứ đã cũ thì tình trạng xung đột thông tin sẽ không còn xảy ra, AI sẽ hoạt động hiệu quả hơn và thực tế hơn. Đây cũng là mục tiêu được các nhà nghiên cứu tại đại học Purdue hướng tới với một công nghệ được gọi là 'organismoids'.

Nhớ và quên có tổ chức:

Theo mô tả nghiên cứu được đăng tải trên Nature Communications, các nhà nghiên cứu đã tạo ra thiết bị được gọi là organismoids này từ một vật liệu lượng tử có nguồn gốc từ gốm có tên samarium nickelate. Khi họ cho vật liệu này tiếp xúc với khí hydro - một quy trình được đồng tác giả nghiên cứu Shriram Ramanathan mô tả là 'thở trong khí hydro' thì electron từ mỗi nguyên tử hydro tách ra và bám vào nickel. Thông qua một hiệu ứng lượng tử, điện trở của vật liệu thay đổi mạnh, khả năng dẫn điện mất đi nhưng chỉ tạm thời. Khi ngưng tiếp xúc với hydro, vật liệu dẫn điện trở lại. Bằng việc điều chỉnh cách vật liệu 'hít thở' hydro, các nhà nghiên cứu có thể thay đổi cách nó truy xuất dữ liệu. Từ đó họ có thể giúp hệ thống học và quên thông tin như bộ não người.

Nhà nghiên cứu Kaushik Roy cho biết: 'Nếu tôi nhìn thấy một thông tin nhất định xuất hiện thường xuyên, tôi sẽ quen dần và giữ lại ký ức về nó nhưng nếu tôi không nhìn thấy thông tin đó trong một thời gian dài thì nó sẽ dần biến mất. Vì vậy, trạn thái dẫn và không dẫn có thể được dùng để tạo ra một mô hình tính toán mới, giúp AI từng bước học hỏi nhưng cùng lúc đó là quên đi những thứ không cần thiết theo một cách phù hợp.'

Các nhà nghiên cứu cho rằng organismoids có thể được ứng dụng trong lĩnh vực điện tử xoay (spintronics). Máy tính thông thường sử dụng trạng thái điện tích (có hoặc không có) để thể hiện giá trị 1 và 0 dưới dạng mã nhị phân để tính toán. Điện tử xoay trong khi đó sử dụng trạng thái xoay của electron để thể hiện 1 và 0. Trong những nghiên cứu tiếp theo, các nhà nghiên cứu sẽ trình diễn khả năng nhớ và quên của hệ thống trong một mạch tích hợp thay vì cho vật liệu tiếp xúc với hydro.

Theo: TheIET