Các Nhà Khoa Học Đưa Ra Con Đường Đến AGI Lượng Tử Với Các Con Chip Dựa Trên Ánh Sáng Mới
Nghiên cứu đột phá gần đây trong lĩnh vực “tính toán quang học” có thể mang lại những tác động lớn đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo cấp độ con người.
Các nhà khoa học tại Trung Quốc vừa phát triển một con chip đào tạo trí tuệ nhân tạo sử dụng ánh sáng thay vì điện để thực hiện các phép toán. Theo nhóm nghiên cứu, công nghệ này hiệu quả hơn rất nhiều so với các con chip AI phổ biến trên thị trường.
Đồng thời, một nhóm nghiên cứu không liên quan từ Oxford đã chứng minh rằng các kỹ thuật tính toán dựa trên ánh sáng tương tự có thể được thực hiện bằng các nguồn ánh sáng thông thường, thay vì các laser công suất cao.
Hai đột phá này đại diện cho một ngã rẽ tiềm năng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), còn được biết đến là “AI cấp độ con người.”
Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI)
AGI không phải là một thuật ngữ khoa học chính thức. Đây là một ý tưởng lý thuyết cơ bản có nghĩa là “một cỗ máy đủ thông minh để làm bất cứ điều gì mà một người trung bình có thể làm, với cùng một nguồn lực.”
Các nhà khoa học đang khám phá nhiều con đường khác nhau để đạt được AGI, với các mô hình sinh tạo được huấn luyện trước (GPTs) là một trong những phương pháp phổ biến nhất. Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu cho rằng GPTs là một ngõ cụt trên con đường đến AGI và những người khác lại cho rằng chúng ta sẽ cần một cái gì đó mạnh mẽ hơn máy tính cổ điển để mô phỏng não người.
Tính Toán Quang Học
Việc sử dụng ánh sáng để thực hiện các phép toán đã xuất hiện từ những năm 1960. Nó thường được gọi là tính toán quang học, và theo các nhà vật lý làm việc trong lĩnh vực này, nó có thể một ngày nào đó thay thế tính toán tín hiệu điện do việc phát sinh ánh sáng tiêu tốn ít năng lượng hơn nhiều so với việc phát sinh điện.
Giờ đây, khi một nhóm nghiên cứu tại Trung Quốc đã phát triển một con chip máy tính quang học đặc biệt cho việc đào tạo mô hình AI, và một nhóm khác ở Vương quốc Anh đã chứng minh tính toán quang học sử dụng ánh sáng thông thường, có vẻ như đã xuất hiện những lựa chọn mới cho các nhà nghiên cứu AI.
Cổ Điển Hay Lượng Tử?
Để cố gắng mô phỏng tư duy của con người, các nhà phát triển AI tiếp tục mở rộng các mô hình như GPT-4o với hy vọng một ngày nào đó chúng sẽ đủ lớn để mô phỏng hàng trăm tỷ kết nối giữa 100 tỷ tế bào thần kinh và 1.000 nghìn tỷ synapse trong não của chúng ta.
Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy não bộ của chúng ta hoạt động giống như các máy tính lượng tử hơn. Nếu điều này đúng, một mô hình AI nhị phân, về lý thuyết, sẽ phải chứa nhiều tế bào thần kinh và synapse nhân tạo hơn rất nhiều so với não người để gần gũi với độ phức tạp của nó.
Điều này để lại cho các nhà nghiên cứu hai khả năng: Họ có thể tối đa hóa tính toán nhị phân hoặc bắt đầu lại với phần cứng và giải pháp đào tạo được hỗ trợ bởi lượng tử.
Nếu các con chip AI quang học chứng tỏ là một sự thay thế khả thi và tiết kiệm năng lượng so với hiện tại, thì có thể chúng sẽ đẩy các mô hình GPT vượt ra ngoài những gì mà chỉ dựa vào hiệu quả của chúng sẽ đạt được.
Và khi nói đến việc kết nối với bất kỳ giải pháp AI lượng tử tiềm năng nào trong tương lai, một thực tế đơn giản của tự nhiên là ánh sáng di chuyển nhanh hơn điện.
