Bộ não con người tiếp tục làm các nhà khoa học kinh ngạc với sự phức tạp của các tế bào thần kinh. Hiểu được kỳ quan sinh học này và tái tạo khả năng xử lý thông tin của nó là những mục tiêu không ngừng nghỉ trong nhiều thập kỷ.

Các nhà nghiên cứu đã khám phá tiềm năng của việc nuôi cấy tế bào thần kinh - tạo ra môi trường nhân tạo mô phỏng tổ chức tế bào của não. Bài viết này đi sâu vào sự giao thoa thú vị giữa nuôi cấy tế bào thần kinh, robot học và tiềm năng của trí tuệ nhân tạo dựa trên tế bào thần kinh.

Các nhà nghiên cứu tại Viện Hệ thống Phức hợp Universitat de Barcelona nuôi cấy tế bào thần kinh trong phòng thí nghiệm, nghiên cứu sự xuất hiện của hành vi phức tạp từ các tế bào thần kinh kết nối trong môi trường được kiểm soát. Nhóm nghiên cứu sử dụng cả tế bào gốc của con người được tái lập trình thành tế bào thần kinh và tế bào thần kinh từ chuột. Sử dụng tế bào gốc giúp tránh các vấn đề đạo đức và cho phép nghiên cứu các bệnh như ALS và Parkinson. Bằng cách mô phỏng các bệnh này trong môi trường nuôi cấy, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị mới.

Nhà thần kinh học người Tây Ban Nha Santiago Ramón y Cajal đã khám phá nền tảng của thần kinh học hiện đại, phát hiện rằng hệ thần kinh được thiết kế  như một mạng lưới các tế bào riêng lẻ. Năm 1906, ông và nhà khoa học người Ý Camillo Golgi được trao giải Nobel về Sinh lý học hay Y học cho công trình nghiên cứu cấu trúc của hệ thần kinh. Sự phát hiện này đã thay đổi hiểu biết của chúng ta về bộ não. Công trình tiên phong của Ross Harrison về nuôi cấy tế bào thần kinh vào năm 1910 cho phép các nhà khoa học cô lập và quan sát các tế bào thần kinh, mở đường cho sự khám phá chi tiết về chức năng và cơ chế giao tiếp của chúng.

Theo thời gian, nuôi cấy tế bào thần kinh đã trở thành công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu chức năng não. Các kỹ thuật như điện sinh lý học cho phép các nhà nghiên cứu ghi lại hoạt động của nhiều tế bào thần kinh cùng lúc, cung cấp hiểu biết có giá trị về cách các tế bào thần kinh tạo ra các mô hình phức tạp, một đặc trưng của chức năng não. Đáng chú ý, ngay cả khi không có kích thích từ bên ngoài, các mạng lưới nuôi cấy này thể hiện hoạt động tự phát, gợi ý về cơ chế vốn có điều khiển sự kích hoạt đồng bộ của tế bào thần kinh.

Các tế bào thần kinh có thể tự học hỏi, thích nghi và kết nối lại khi được cung cấp thông tin bằng điện tử. Dữ liệu từ việc nuôi cấy tế bào thần kinh rất quý giá cho việc xây dựng các mô hình tính toán của não. Những mô hình "in silico" này tái tạo cấu trúc và động lực của mạng lưới thần kinh. Bằng cách mô phỏng tương tác tế bào thần kinh, các nhà khoa học có thể hiểu rõ hơn cách các mạng lưới này xử lý thông tin và tạo ra hành vi. Sự kết hợp giữa dữ liệu thực nghiệm và mô hình hóa tính toán này giúp nâng cao hiểu biết về chức năng não.

Các tế bào thần kinh luôn được kết nối một cách tự nhiên. Thiết kế chip ban đầu không có mục đích cụ thể, nhưng các mô hình tích hợp giúp mạng lưới xử lý thông tin hiệu quả. Điều này cho phép đặt điện cực một cách chiến lược để tối ưu hóa hiệu suất. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các hệ thống giống như cấu trúc và chức năng phức tạp của não. Một phương pháp đầy hứa hẹn là phát triển nuôi cấy tế bào thần kinh 3D, cung cấp một môi trường thực tế cho các tế bào thần kinh phát triển và thiết lập kết nối giúp mô phỏng kiến trúc phức tạp của não.

Tương lai của nuôi cấy tế bào thần kinh nằm ở khả năng giao tiếp với máy móc. Quang di truyền học, một kỹ thuật sử dụng ánh sáng để kiểm soát hoạt động tế bào thần kinh, mang đến cách thức thú vị để điều khiển các mạng lưới nuôi cấy. Bằng cách kích thích các vùng cụ thể của môi trường nuôi cấy bằng các mẫu ánh sáng, các nhà khoa học có thể đưa vào kích thích cảm giác và huấn luyện mạng lưới tạo ra các phản ứng mong muốn. Điều này mở ra cánh cửa cho việc khám phá khả năng tính toán sinh học trong các mạng lưới thần kinh, mở đường cho việc phát triển các khả năng AI trong các hệ thống in vitro này.

Dù AI đã có những tiến bộ đáng kể nhưng vẫn còn một khoảng cách lớn giữa lĩnh vực này và nguồn cảm hứng sinh học của nó, bộ não. Nhiều nhà nghiên cứu AI vẫn chưa hiểu hết về lịch sử phong phú và tiềm năng đóng góp của khoa học thần kinh. Những người tiên phong AI đầu tiên như Alan Turing và John von Neumann đã bị ảnh hưởng bởi cách hoạt động của hệ thần kinh, nhưng mối liên hệ này dường như đã không được chú ý trong nghiên cứu AI đương đại.

Nuôi cấy tế bào thần kinh giúp thu hẹp khoảng cách và mang đến một cách thức độc đáo để tìm hiểu về chức năng não. So với các mô hình AI hiện tại tiêu tốn nhiều năng lượng, bộ não con người hoạt động cực kỳ hiệu quả. Các tế bào thần kinh nuôi cấy cung cấp một cái nhìn về lợi thế sinh học này. Các nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn về các thuật toán hiệu quả của não bằng cách nghiên cứu cách thức mạng lưới đơn giản này xử lý thông tin và giao tiếp với mức tiêu thụ năng lượng tối thiểu.

AI sẽ có được nhiều lợi ích bằng cách tái kết nối với thần kinh học. Bằng cách nghiên cứu nuôi cấy tế bào thần kinh và các nguyên lý tính toán sinh học, các nhà nghiên cứu có thể khai thác tiềm năng thực sự của AI, tạo ra các tiến bộ trong robot học, giao diện não-máy tính và hiểu biết sâu sắc hơn về chính tâm trí con người. Sự hội tụ giữa sinh học và công nghệ này hứa hẹn cho một tương lai nơi máy móc không chỉ mô phỏng mà còn vượt qua các khả năng đáng kinh ngạc của bộ não.