Đầu thế kỷ 21 :
Tin học và Sinh học hội tụ
Hàn Thuỷ
4.
Bộ não con người và điện não
Chữ điện não bộ, nếu người viết không nhớ sai, được dùng ở Trung Quốc để dịch chữ computer (Anh, Mỹ) hay ordinateur (Pháp), mà miền Nam ngày xưa gọi là máy điện toán, ngày nay phổ biến trong nước là máy tính điện tử (MTĐT). Khi dùng lại chữ điện não trong tiểu tựa người viết không có ý đồ bàn về thuật ngữ, mà chỉ vì nó thích hợp với khung cảnh của bài. Thật vậy, khi MTĐT mới ra đời, người ta hồ hởi nghĩ rằng nó sẽ thay thế cho bộ óc con người (gọi là sinh não cho gọn ), nên trên báo chí tại Âu Mỹ cũng đã thấy dùng những chữ như : cerveau electronique, electronic brain... Tuy rằng đó chưa bao giờ là những thuật ngữ chính thức của các nhà tiên phong về tin học, đa số trong họ đều tin vào khả năng thay thế sinh não bằng điện não trong tương lai. Các nghiên cứu trong chiều hướng đó chưa bao giờ bị gián đoạn, nhưng hiện nay chúng ta đều biết tác dụng kinh tế xã hội rất to lớn của tin học không phải ở chỗ nó đã thay thế được tư duy của con người, mà ở chỗ nó trở thành một công cụ hỗ trợ rất hữu hiệu. Trên thực tế sử dụng đại trà hiện nay, MTĐT cơ bản chỉ làm được hai chuyện, một là tính toán với vận tốc hàng tỷ phép tính một giây, và hai là lưu trữ và tìm kiếm thông tin nhanh từ phần nghìn giây đến vài giây, trong một khối lượng thông tin rất lớn ; và với sự bùng nổ của Internet những thông tin đó có thể nằm bất cứ đâu trên toàn cầu. Còn những chuyện rất đơn giản với sinh não, như nhận ra ngay một gương mặt quen biết, thì MTĐT lại chưa làm được chuẩn xác và nhanh bằng.
Phải chăng quan hệ giữa điện não và sinh não cũng như giữa con chim và chiếc máy bay ? Ước mơ bay bổng của con người, từ Icare buộc cánh chim vào tay, qua những chiếc máy (không) bay đầu tiên có cánh vỗ giống hình chim, chỉ thành hiện thực với các máy bay có cánh cố định, không vỗ, không có chức năng động cơ. Chúng đã không còn gì là bắt chước con chim nữa, chúng chỉ làm được một chuyện là vận tải đường không, nhưng làm tốt hơn thiên nhiên rất nhiều, chở hàng trăm người xuyên đại dương trong vài giờ.
Sự so sánh trên có phần đúng về hiện tượng, nhưng như thế là bỏ qua một khía cạnh có tính bản chất : các công cụ nhân tạo như xe hơi, máy bay... là các sản phẩm vật chất được quan niệm và chế tạo cho một mục đích nhất định, còn MTĐT là một công cụ trừu tượng vạn năng. Trừu tượng, vì điều quan trọng trong MTĐT không phải là cái hộp đựng bộ vi xử lý và ổ đĩa, cộng bàn phím và màn hình, mà là những chương trình nằm trong bộ nhớ của máy ; và chương trình cũng chỉ là một chuỗi chữ viết mà thôi. Và vạn năng, vì khi người ta thay đổi chương trình thì khả năng của MTĐT cũng thay đổi.
- " Tôi phản đối, nói như vậy có thể bảo đó là đa năng chứ chưa phải là vạn năng ".
- Vâng, đúng là có thể làm nhiều việc khác với có thể làm mọi việc. Nhưng thực ra MTĐT vẫn là vạn năng, theo một cách hiểu " chuyên môn " hơn : bất cứ điều gì có thể được mô tả hoàn toàn đầy đủ và chính xác thì có thể viết chương trình giao cho nó thực hiện ; dĩ nhiên với hai hạn chế : thời gian nó làm nhiệm vụ không thể bằng không (trên thực tế với sức máy hiện nay thì đây không còn là vấn đề), và để thực hiện những nhiệm vụ có ảnh hưởng vật chất tức thời thì cần cho nó những bộ phận cơ khí và điện từ vào-ra thích hợp để đóng vai trò tai mắt và chân tay. Hiện đã có hàng tỷ bộ vi xử lý làm những công việc như vậy trong máy bay, xe hơi, máy ảnh... và khi đó nó trở thành một bộ phận trong những công cụ chuyên dụng như những công cụ chuyên dụng khác, nhưng mềm dẻo, dễ dùng và rẻ hơn.
Xin mở ngoặc về dòng chữ mô tả hoàn toàn đầy đủ và chính xác, đây chính là cốt lõi trong việc ứng dụng tin học trong mọi vấn đề, và đây là khâu của con người, nó quyết định phần lớn sự thành bại trong một đề án tin học hoá. Đó là chuyện thường ngày, nó giải thích tại sao các chuyên gia tin học là những người rất " ma nhắc ", hoạnh hoẹ tỉ mỉ đủ mọi thứ chuyện mỗi khi cần đến họ. Vì như có người nói " con quỷ nằm trong các chi tiết ", có cái gì không chạy mà lại hỏi chuyên gia cây nhà lá vườn, thí dụ như " tại sao máy tôi nó không chịu in... " là sẽ bị hỏi lại : " anh đã làm thế nào ? ... " vì nếu không biết đủ chi tiết thì không thể đối diện cái MTĐT, trong mọi trường hợp từ nhỏ đến lớn.
Trở lại việc so sánh sinh não và điện não. Trong hình 2 dưới đây, bình diện tư duy của hình 1 trong bài trước được phân tích chi tiết hơn thành ba bình diện : trí năng, hoạt động của bộ não, và hoạt động của nơ ron. Dĩ nhiên với sự phức tạp của tư duy thì phân chia tuyến tính như thế rất là đại khái, đây không phải là một giải thích khoa học, mà chỉ là những cái mốc để bàn luận và so sánh mà thôi. Bên cạnh là hình vẽ tương tự cho tin học.
Hình 2 : Các tầng lớp trong hoạt động tư duy và của các hệ thống Tin học.
Tương ứng với các chương trình ứng dụng tin học chỉ xin để một chữ trí năng mà thôi, vì tuy hoạt động tư duy của con người còn nhiều mặt khác, tất cả những gì máy tính làm được cho đến nay chắc là chưa đầy một chữ trí năng này. Còn những nghiên cứu để dùng tin học mô phỏng các chuyện khác như trực giác, sáng tạo... sẽ xin được nói sau. ở đây có vài dòng về thuật ngữ trí tuệ nhân tạo đã được dùng quen, theo thiển ý nên sửa lại là trí năng nhân tạo (theo đề nghị của giáo sư Hồ Thuần ở Việt Nam), vì trong trí tuệ có tuệ giác, một khái niệm của duy thức học Phật giáo khác hẳn, nếu không nói là đối lập với, tư duy thuần lý ; điều mà máy tính hoàn toàn chưa có (cũng vì tuệ giác là cái gì chưa mô tả được hoàn toàn đầy đủ và rõ ràng ! chỉ có thể bản thân mỗi người thể nghiệm mà thôi).
Trong bình diện tương đương với những hoạt động khác nhau của bộ não mà hiện nay người ta đã có một số hiểu biết, như nghe, nhìn, vận dụng ngôn ngữ... có thể sắp đặt một số những giải thuật và cấu trúc có tính cơ bản và tổng quát của tin học. Và bình diện cuối cùng đặt ngang hàng hai công cụ nhỏ nhất từ đó xây dựng các bình diện trên : nơ ron của sinh não và các mạch điện tử của điện não. Sau đây xin đi vào chi tiết từ dưới lên trên, qua đó ta có thể tóm tắt một số kết quả và vấn đề tương lai của công việc nghiên cứu hội tụ tin học - sinh học.
4.1. Nơ ron và transistor
Hai hình vẽ 3 và 4 là loại
có trong nhiều sách báo phổ biến khoa học vì chúng đem lại
những thông tin đã vững chắc từ khoảng vài chục năm nay.
Hình 3 cho thấy sự cấu tạo và hoạt động của nơ ron, và
hình 4 biểu diễn một trong vài hàm lôgic cơ bản nhất dùng
trong MTĐT.
Hình 3 : Cấu trúc nơ ron và chi tiết. Theo " The emperor"s new mind", Roger Penrose ; nxb Oxford University, 1990.
Mỗi nơ ron là một tế bào, có màng bao bọc và hạt nhân nằm trong, nhưng thay vì chỉ có một màng bao bọc "nhẵn", màng nơ ron được gắn với nhiều dây tủa ra gọi là dendrites (thượng nguồn) và một sợi axon (sợi thần kinh) mảnh dẻ vài micron, nhưngdài có khi đến vài chục cm, axon cũng kết thúc bằng một chùm dendrites (hạ nguồn), phần thân tế bào và hạt nhân còn được gọi là soma. Dendrites của một số nơ ron có thể được gắn với bắp thịt và các giác quan, nhưng phần lớn hơn là để nối các nơ ron với nhau, điểm nối này gọi là synapse (synaptic knob). Đa số các nơ ron chỉ nối với các nơ ron khác mà không có liên hệ với "bên ngoài", các dendrites của axon nối với các dendrites của soma hay nối thẳng vào soma.
Có thể coi nơ ron như một cơ chế xử lý thông tin. Nơ ron hoạt động như sau : Tín hiệu được truyền đi từ soma, qua axone, dendrites hạ nguồn, tới các synapses gắn với các nơ ron khác, vận tốc truyền vào khoảng vài trăm mét một giây, và soma hoạt động theo nhịp, mỗi giây có thể truyền đi khoảng từ 1 tới 1000 xung tín hiệu, nhịp điệu này tuỳ theo loại nơ ron và trạng thái hoạt động của bộ não như thức, ngủ... Nói tín hiệu được truyền đi theo nhịp nghiã là axon có thể truyền một trong hai trạng thái đơn giản nhất, "có" và "không", tuỳ theo soma có bị kích thích hay không, nếu đúng nhịp mà không có một chất hoá học đặc biệt gọi là neurotransmetteur truyền qua các synapse tới các nơ ron khác, thì có nghĩa là không. Chất neurotransmetteur được chế tạo tại chỗ chứ không phải là được truyền qua axon và dendrite, cái được truyền đi là một loại tín hiệu hoá-điện rất chậm so với vận tốc truyền điện trong dây đồng.
Vậy khi nào thì soma bị kích thích ? điều này tuỳ thuộc các dendrites thượng nguồn cuả nó có thu thập (từ các nơ ron khác qua các synapses, hay từ các giác quan) đủ các chất hoá học truyền tới nó hay không. Và như thế là ta có hơn một trăm tỷ bộ máy "xử lý thông tin" đơn giản và có cơ chế hoạt động giống nhau, nối chằng chịt với nhau để hợp thành sinh não.
Theo như mô tả ở trên thật không có gì hoàn toàn tương đương trong các cấu phần cơ bản của sinh não và điện não, nhưng về chức năng thì tương đương : tín hiệu được truyền đi hay không truyền đi, theo nhịp điệu. Mạch vẽ trong hình 4 cũng có thể coi như một nơ ron rất đơn giản, chỉ có hai đầu vào và một đầu ra, đầu ra được kích thích và truyền đi tín hiệu khi cả hai đầu vào đều có tín hiệu. Mạch này hoạt động như sau : Khi không có tín hiệu thì các transistors dẫn điện, và vì điện trở của nó khi đó rất nhỏ so với điện trở dẫn tới đầu ra (3), cho nên chỉ cần một trong hai đầu vào (1) hay (2) không có tín hiệu là coi như điện chạy xuống, và không có điện ở đầu ra. Ngược lại chỉ khi cả hai đầu vào có tín hiệu, nghiã là cả hai transistor đều ngắt điện, thì khi ấy điện mới chạy tới đầu ra, thành tín hiệu.
Hình 4 : Mạch logic "Và" (AND). Theo " Les nouvelles frontières de la connaissance ", André Rousset, nxb ellipses ; 1993.
Thật đơn giản, quá đơn giản. Nhưng vì thế mà hiện nay nhịp hoạt động của nó lên tới hàng tỷ lần mỗi giây. Một bên thì rất nhiều đầu vào đầu ra (có thể tới số nghìn) và rất chậm còn một bên thì rất ít vào ra, nhưng rất nhanh. Mặt khác người ta đã chứng minh được rằng chỉ bằng cách ghép nối khéo léo các mạch "Và" như trong hình 4 với nhau là có thể thực hiện được tất cả các chức năng phức tạp khác của việc xử lý thông tin, trên thực tế các linh kiện điện tử cũng được cấu tạo như vậy, nhưng từ một mạch cơ bản khác, do tiện lợi hơn.
Từ đó có thể chắc chắn rằng sinh não không cần gì khác ngoài tổ hợp các nơ ron để có đủ chức năng xử lý thông tin vạn năng. Nhưng, ngoài câu hỏi sinh não có những chức năng nào khác không ? ít ra còn hai điểm khác nhau lớn cần nói tới giữa nơ ron và mạch điện tử của MTĐT. Một là, chức năng ghi nhớ của sinh não hoàn toàn khác với chức năng ghi nhớ của điện não, và người ta chưa hiểu hết cơ chế ghi nhớ của sinh não. Điều người ta biết qua thực nghiệm là các synapses không giống nhau, với thời gian và qua tần số các xung tín hiệu truyền qua nó, một synapse có thể trở thành rất nhạy bén (gắn chặt hai nơ ron với nhau) hoặc rất lỏng lẻo, lâu không dùng thành ra càng khó kích động trở lại. Như thế người ta nghĩ rằng chức năng ghi nhớ của sinh não được thể hiện một cách tổng hợp b( những cấu hình liên lạc với nhau chặt chẽ hay lỏng lẻo của một số nơ ron, chứ không hề có một nơi nào đó ghi lại một thông tin đơn giản như một bit của điện não. Và hai là, độ tin cậy trong hoạt động của sinh não cũng phải được nhìn dưới góc độ hoàn toàn khác, và điều này cũng do tính chất của các xung tín hiệu, chức năng ghi nhớ và synapse. Một mặt các xung tín hiệu đến các synapse không phải là hoặc có hoặc không như trên đã đơn giản hoá, nó có thể mạnh hay yếu, và synapse có thể ví như cánh cửa hoặc trơn tru dầu mỡ rất dễ mở, hoặc lâu ngày rỉ sét kẹt cứng. Như thế nơ ron về thực chất giống như một cơ chế xử lý thông tin tương tự (một loại máy tính đặc biệt đã lỗi thời trong đó hàm số liên hệ đầu vào và đầu ra được mô hình thẳng bằng các một mạng các vật thể điện từ biến thiên liên tục chứ không thông qua khâu số thức hoá) rất không chính xác, hơn là một cơ chế số thức, mỗi lần hoạt động nó lại có tính chất hơi khác trước chứ không phải như một là một, không là không. Mặt khác hoạt động tổng thể của sinh não lại có độ tin cậy khá cao do việc bao giờ cũng nhiều nơ ron tham dự song song vào một chức năng. Thật là một sai lầm rất ấu trĩ nếu trong các suy luận về hoạt động tư duy của con người lại lấy cái MTĐT làm mô hình, như có khi ta đọc được ở đâu đó.
Thế thì ngược lại, có thể lấy sinh não làm mô hình cho điện não không ? có thể viết chương trình hay cấu tạo các mạch số thức để cho MTĐT hoạt động giống như một tập hợp nơ ron không ? lại phải tụng cái câu thần chú của người làm tin học : có thể được, nếu mô tả những hoạt động ấy được một cách đầy đủ và rõ ràng. Nhưng ở đây cần tương đối hoá bớt đi câu ấy, vì như đã viết trong một lần trước, quá trình hội tụ giữa tin học và sinh học, cũng như quá trình hợp tác giữa tin học và các ngành ứng dụng khác, là một vòng xoắn đi lên. Mô tả và mô hình có thể và cần tương tác với nhau để càng ngày càng đầy đủ và rõ ràng. Mạng nơ ron là một lối đi theo hướng ấy, người ta đã thử nghiệm tương đối thành công và hữu ích những mạng nơ ron nhỏ (chắc chưa đến số nghìn) nối với nhau theo kiểu " mờ ", không phải 1 hay 0 mà một trị số nào đó ở giữa.
4.2. Những vấn đề còn lại
Mô hình hoá một số ít nơ ron thì có khả năng được, nhưng mô hình hoá bộ não thì chưa. Khó khăn không phải vì một sự khác biệt khá cơ bản : một bên chỉ có một (vài) bộ xử lý phức tạp hoạt động và một bên là hàng trăm tỷ bộ xử lý đơn giản hoạt động song song, vì với vận tốc nhanh hơn hàng chục triệu lần của điện tử so với nơ ron người ta sẽ có thể mô phỏng sự song song bằng sự tuần tự. Có lẽ khó khăn chủ yếu vì sự mô tả bộ sinh não quá phức tạp hiện nay còn quá mù mờ.
Đến đây chúng ta đi vào một vùng sương khói mịt mù, chưa thể gọi là lý luận khoa học kinh điển hoàn chỉnh được mà chỉ có thể nói là những ức đoán của các nhà khoa học mà thôi. Do đó mặc dù ở trên đã phân biệt các bình diện trí năng và hoạt động bộ não, không thể trình bày riêng biệt hai bình diện đó. Hiểu biết về bình diện ở giữa chính là hiểu biết về tính cách bắc cầu giữa những khái niệm trừu tượng về tư duy con người, xuống tới các hoạt động của nơ ron. Thế mà ngay cả những chữ : trí năng, trí tuệ, tư duy... cũng không có định nghĩa rõ ràng duy nhất, các định nghĩa tuỳ thuộc lập trường của mỗi nhà.
Và ở đây phải nói tới những hạn chế rất lớn của phương pháp " trông mặt mà bắt hình dong ", tìm cách thể hiện những đặc tính bề ngoài của sự vật để hy vọng hiểu rõ bên trong nó. Một thí dụ điển hình là các chương trình đánh cờ, về mặt hiệu năng chúng đã đạt các kết quả đáng kinh ngạc như thủ thắng trước vua cờ thế giới, nhưng chúng không giúp gì cho việc tìm hiểu các cơ chế tư duy của con người cả, các giải thuật cơ bản nằm dưới chương trình đánh cờ đó hoàn toàn là nhân tạo và tìm cách khai thác thế mạnh của MTĐT là chính, có cái gì giống như cái cánh máy bay. Trông mặt mà bắt hình dong là một phương cách nghiên cứu và sáng tạo, nhưng nó chỉ có thể đưa tới hiểu biết về hiện thực khi nó được kết hợp với phương pháp giảm thiểu. Nói cách khác chỉ khi các mô hình trong mỗi tầng lớp của một lý thuyết được kiểm chứng là sát với các hiện tượng của tất cả các từng lớp trong quy trình giảm thiểu thì mới có thể cho rằng lý thuyết đó thích hợp, và giúp cho người ta hiểu hiện thực.
Khi tìm cách áp dụng quy trình tìm hiểu và kiểm chứng này trên bình diện cao nhất của tư duy và tìm cách bắc cầu xuống các hoạt động sinh lý của nơ ron (hay biết đâu, có thể xuống sâu hơn nữa) thì người ta còn chưa làm được, do sự phức tạp của bộ sinh não. Do đó, người ta mới chỉ " trông mặt mà bắt hình dong " một cách " tương đối khan " mà thôi, nhưng tương đối, cũng có nghiã là không hoàn toàn từ trên trời rơi xuống. Hiện nay mỗi nhà khoa học, tuỳ thuộc phạm vi nghiên cứu, đã có thể vận dụng các hiểu biết của mình để đưa ra những ức đoán về cây cầu nói trên, với hy vọng các tiến triển của khoa học sẽ cho phép kiểm nghiệm, và cũng có người cho rằng sẽ không bao giờ kiểm nghiệm được và các hoạt động đó sẽ mãi mãi thuộc phạm trù suy tư triết học.
Điểm khởi đầu tương đối giống nhau, đó là các câu hỏi đã được đặt ra từ lâu đời, thí dụ như : tư duy phản tỉnh là gì ? tại sao con người có tư duy phản tỉnh (có ý thức về sự hiện hữu và suy tư của chính mình). Thế nào là một quyết định tự do ? con người có quyết định tự do hay không ? ít trừu tượng hơn là các câu hỏi làm sao phân loại và giải thích khả năng ghi nhớ, khả năng hiểu biết về ngôn ngữ và khả năng suy luận... Điểm kết thúc là các cơ chế hoạt động của nơ ron cộng với các cơ chế lý-hoá-sinh khác thì cũng giống nhau. Chương trình nghiên cứu đã khá sáng tỏ và cụ thể, đó là khác biệt căn bản với những suy tư thuần triết học từ vài chục năm trở về trước.
Thế còn những cây cầu khác nhau ? Có khá nhiều và chuyên sâu phức tạp, người viết không có khả năng hiểu hết, nói gì đến trình bày lại. Chỉ xin liệt kê một số tác gia được coi như bậc thầy trong lĩnh vực này hay lĩnh vực khác. Trước hết phải nói đến Edelman, giải Nobel về sinh học, ông khởi đi từ quan niệm các nơ ron trong bộ óc phát triển và liên kết trong một quá trình kiểu Darwin, và từ đó nghiên cứu sự hình thành các bộ phận cao hơn của bộ não, và các khái niệm triết học trừu tượng nói trên. Minsky, một nhà khai sáng trong lĩnh vực trí năng nhân tạo tại MIT đưa ra mô hình "xã hội các tinh thần", khởi đi từ một thực thể nhân tạo (gọi là tinh thần) rất đơn giản nhưng cũng có thể mô hình hoá nhiều tầng phức tạp bằng nhiều cách kết hợp chúng vói nhau. Chomsky, nhà ngôn ngữ học, với quan niệm về một khả năng chung nhất của con người về ngôn ngữ, cũng có ảnh hưởng lớn trong các nghiên cứu về sinh não, tuy ông không trực tiếp tham gia. Và sau cùng là Penrose, nhà toán lý tên tuổi, quan niệm rằng hoạt động của bộ sinh não không hoàn toàn có tính giải thuật, vì thể nào cũng có những tác động trực tiếp của những quy luật cơ học lượng tử lên trên hoạt động của bộ óc. Thật khó mà kiểm chứng, nhưng tại sao không ?
Hàn Thuỷ
[ Trở Về ]