Các nhà khoa học của IBM đang xây dựng một hệ sinh thái phần mềm mới có thể hỗ trợ các hệ thống điện toán nhận thức (cognitive computing) có thể tương tác nhiều hơn với con người.

Các hệ thống điện toán nhận thức có thể được “huấn luyện” nhờ các thuật toán trí tuệ nhân tạo và máy học. Tiềm năng của công nghệ này rất lớn. Bộ phận nghiên cứu của IBM cho biết loại công nghệ này cho phép sáng tạo “các ứng dụng bắt chước các khả năng của não người về nhận biết và hành động”. Điều này có nghĩa là các máy tính có thể xử lý dữ liệu và “tư duy” giống với con người.

IBM cho biết các hệ thống tính toán được lập trình mà chúng ta sử dụng ngày nay đã được thiết kế hàng thập kỷ trước và là những máy tính hiệu quả. Nhưng trong thế giới chúng ta đang sống hiện nay với dữ liệu lớn thời gian thực đang được sản xuất không kể xiết trên toàn cầu, công nghệ càng cũ này dần không phù hợp.

Đó là lý do tại sao mô phỏng các hệ thống tính toán như não người có thể hoạt động tốt hơn. IBM Watson (ảnh trên) là một máy tính nhận thức được nhiều người biết đến và đã được dùng trong chương trình giải trí truyền hình khá ồn ào là Jeopardy! năm 2011, đánh bại hai nhà vô địch.

“Các kiến trúc và chương trình đã kết hợp chặt chẽ với nhau và một kiến trúc mới cần một mô hình lập trình mới”, Dharmendra S. Modha, giám đốc cấp cao và điều tra viên chính của Bộ phận nghiên cứu IBM cho biết trong một thông cáo báo chí.

Đó là lý do tại sao IBM đang phát triển một “hệ sinh thái nhận thức mới” có cả một bộ mô phỏng phần mềm có “một mạng lưới các nhân nơ-ron khớp”, một mô hình nơ-ron có thể xử lý tính toán như não người, một mô hình lập trình dựa trên các khối có sẵn có thể sáng tạo, sử dụng lại được gọi là các “corelet” và một thư viện chương trình để lưu trữ các corelet. Kiến trúc này sẽ hỗ trợ các hệ thống kế tiếp có thể cư xử như con người.

IBM đang trình diễn tất cả những phát triển của mình tại Hội nghị quốc tế về mạng nơ-ron tổ chức ở Dallas trong tuần này.

Nhưng tất cả điều này để hữu ích cho việc gì? IBM cho biết về dài hạn, sẽ xây dựng “một hệ thống chip với 10 tỷ nơ-ron và hàng trăm nghìn tỷ khớp thần kinh (synapse)” tiêu tốn rất ít nguồn và chiếm ít lưu lượng. Mục tiêu đặc biệt này có nghĩa là con người có thể phát triển các kính mắt đặc biệt để hỗ trợ khả năng thị giác, mà có nhiều video và bộ cảm biến kiểm chứng để xử lý dữ liệu thị giác.

Giả dụ mắt người có thể xem một terabyte dữ liệu mỗi ngày, theo IBM, những bộ cảm biến chắc chắn này có thể nâng khả năng nhìn ngắm thế giới dễ dàng hơn nữa.

Dương Linh
( Theo ICTPress )