Các nhà khoa học mở ra con đường đến AGI lượng tử với chip ánh sáng mới

Nghiên cứu mới cực kỳ ấn tượng trong lĩnh vực “máy tính quang tử” có thể mang lại những bước tiến lớn cho trí tuệ nhân tạo ở mức độ con người.

Các nhà khoa học ở Trung Quốc vừa phát triển một chip AI dùng ánh sáng thay vì điện để tính toán. Nhóm nghiên cứu cho biết, chip này hiệu quả hơn nhiều so với các chip AI phổ biến hiện nay.

Trong khi đó, một nhóm nghiên cứu khác từ Oxford đã chứng minh rằng các kỹ thuật tính toán dựa trên ánh sáng có thể thực hiện bằng cách dùng các nguồn sáng thông thường, thay vì laser công suất cao.

Hai phát hiện này có thể là bước ngoặt trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), hay còn gọi là “AI ở mức độ con người.”

Trí tuệ nhân tạo tổng quát

AGI không phải là một thuật ngữ khoa học chính thống. Nó là một ý tưởng lý thuyết, cơ bản có nghĩa là “một máy đủ thông minh để làm bất cứ điều gì mà một người bình thường có thể làm, với cùng nguồn lực.”

Các nhà khoa học đang khám phá nhiều con đường khác nhau để đạt được AGI, với các mô hình generative pre-trained transformers (GPTs) là một trong những con đường phổ biến nhất. Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu cho rằng GPTs là một ngõ cụt trên con đường đến AGI và vẫn có những người khác cho rằng chúng ta sẽ cần một thứ gì đó mạnh mẽ hơn máy tính cổ điển để bắt chước bộ não con người.

Máy tính quang tử

Việc dùng ánh sáng để tính toán đã có từ những năm 1960. Nó thường được gọi là máy tính 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 tạo ra ánh sáng tốn ít năng lượng hơn nhiều so với tạo ra điện.

Bây giờ, khi một nhóm ở Trung Quốc đã phát triển một chip máy tính quang tử đặc biệt để đào tạo mô hình AI, và một nhóm riêng biệt ở Vương quốc Anh đã chứng minh tính toán quang tử sử dụng ánh sáng thông thường, có vẻ như có những lựa chọn mới có sẵn cho các nhà nghiên cứu AI.

Cổ điển hay lượng tử?

Để cố gắng mô phỏng suy nghĩ của con người, các nhà phát triển AI tiếp tục mở rộng các mô hình như GPT-4 với hy vọng rằng một ngày nào đó chúng sẽ đủ lớn để bắt chước vô số kết nối xảy ra giữa 100 tỷ nơron và 1.000 nghìn tỷ khớp thần kinh trong não của chúng ta.

Nhưng nghiên cứu cho thấy rằng bộ não của chúng ta hoạt động giống như máy tính lượng tử hơn. Nếu đúng, một mô hình AI nhị phân, về lý thuyết, sẽ phải chứa nhiều nơron nhân tạo và khớp thần kinh hơn bộ não con người theo cấp số nhân để có thể gần đạt đến 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 của mình hoặc bắt đầu lại với phần cứng và giải pháp đào tạo hỗ trợ lượng tử.

Nếu các chip AI quang tử chứng minh được là một giải pháp thay thế khả thi và tiết kiệm năng lượng cho hiện trạng, thì có thể chúng sẽ đẩy các mô hình GPT vượt xa những gì có thể thực hiện được chỉ nhờ vào hiệu quả của chúng.

Và khi nói đến việc giao tiếp với bất kỳ giải pháp AI lượng tử tiềm năng nào trong tương lai, đó là một thực tế đơn giản của tự nhiên rằng ánh sáng di chuyển nhanh hơn điện.

Chain Việt Nam