Quạ đưa ra quyết định thị giác nhanh gấp đôi động vật có vú

Các nhà khoa học phát hiện quạ có thể đánh giá thông tin thị giác nhanh gấp đôi động vật có vú, bất chấp việc bộ não chim hoàn toàn không có vỏ não mới. Phát hiện này mở ra góc nhìn mới về cách những hệ thần kinh khác nhau có thể đạt được cùng một kết quả nhận thức.

Bài toán "đám chấm chuyển động" quen thuộc

Phần lớn hiểu biết của chúng ta về cách bộ não ra quyết định đến từ việc nghiên cứu khỉ quan sát các điểm sáng. Trong một nhiệm vụ gọi là random-dot-motion task (bài toán đám chấm chuyển động ngẫu nhiên), một cụm điểm sáng nhấp nháy trôi yếu ớt theo một hướng, trong khi đối tượng cố gắng xác định xem nó có đang chuyển động hay không và theo hướng nào.

Bài toán này đã chỉ ra rằng trong vỏ não mới (neocortex) của linh trưởng, các nơ-ron thu thập bằng chứng thị giác theo thời gian. Tốc độ phát xung của chúng tăng dần cho đến khi vượt qua một ngưỡng nhất định — thời điểm mà con vật đưa ra quyết định.

Câu hỏi lớn về bộ não loài chim

Tuy nhiên, não của loài chim không có vỏ não mới, nên trước đây người ta chưa rõ chúng ra quyết định tương tự như thế nào.

"Đây là câu hỏi lớn," Andreas Nieder, một nhà thần kinh học sinh học tại Đại học Tübingen, chia sẻ. "Một bộ não chim được tổ chức khác biệt sẽ mã hóa các quyết định ra sao?"

Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu mới cho thấy quạ không chỉ thực hiện được nhiệm vụ này mà còn xử lý thông tin thị giác nhanh gấp đôi động vật có vú. Hệ thần kinh nhỏ gọn của chim dường như đóng vai trò quan trọng, giúp chúng xử lý các tác vụ một cách nhanh chóng.

Điều này cho thấy kích thước và cấu trúc não không phải là yếu tố quyết định duy nhất đến khả năng nhận thức. Những kiến trúc thần kinh khác nhau có thể cùng đạt tới những kết quả tương tự, thậm chí với hiệu suất cao hơn.

Ý nghĩa đối với lĩnh vực AI

Phát hiện này không chỉ có giá trị trong sinh học mà còn gợi mở nhiều ý tưởng cho trí tuệ nhân tạo và học máy. Việc hiểu cách những hệ thần kinh nhỏ gọn và hiệu quả về năng lượng vẫn đạt được khả năng ra quyết định phức tạp có thể truyền cảm hứng cho các kiến trúc mạng nơ-ron mới.

• Hiệu quả thay vì quy mô: Não chim chứng minh rằng thiết kế tối ưu có thể vượt trội hơn thiết kế đồ sộ.
• Xử lý thời gian thực: Tốc độ ra quyết định nhanh là bài học quý cho các hệ thống AI cần phản hồi tức thời.
• Tiết kiệm năng lượng: Các mô hình AI hiện đại tiêu tốn rất nhiều điện năng, trong khi não chim vận hành cực kỳ tiết kiệm.

Với cộng đồng công nghệ Việt Nam đang theo đuổi các hướng nghiên cứu AI hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên, những khám phá từ thế giới tự nhiên như thế này là nguồn tham khảo đáng giá để tối ưu hóa mô hình và thuật toán.