AI tạo ra động vật ảo biết nhìn khiến giới khoa học kinh ngạc

Các nhà nghiên cứu tại Thụy Điển vừa công bố một bước tiến quan trọng, họ đã tạo ra những “động vật nhân tạo” trong môi trường máy tính, có thể phát triển thị giác từ con số 0 – bắt đầu từ khả năng nhạy sáng đơn giản cho đến nhận diện vật thể.

Đây là lần đầu tiên AI được sử dụng để theo dõi toàn bộ quá trình hình thành hệ thống thị giác mà không cần bất kỳ hướng dẫn nào.

Quá trình tiến hóa nhân tạo trong thế giới số

Nhóm nghiên cứu tại Đại học Lund đã xây dựng một “thế giới tổng hợp” bằng mã máy tính, nơi những động vật nhân tạo nhỏ bé được thả vào. Ban đầu, chúng hoàn toàn không nhìn thấy gì. Qua từng thế hệ, các biến thể nhỏ xuất hiện và chúng bắt đầu phản ứng với ánh sáng, định hướng di chuyển, rồi dần dần phát triển thành mắt.

Các nhà khoa học giao cho chúng những nhiệm vụ như di chuyển, tránh chướng ngại vật và tìm thức ăn. Giống như tự nhiên, những cá thể thích nghi tốt nhất sẽ truyền lại đặc điểm cho thế hệ sau. Điểm khác biệt là toàn bộ quá trình này diễn ra trong máy tính và nhanh hơn nhiều so với tiến hóa ngoài đời thực.

Giáo sư Dan-Eric Nilsson, chuyên gia nghiên cứu giác quan và sinh học tiến hóa, nhấn mạnh: “Chúng tôi đã thành công trong việc tạo ra tiến hóa nhân tạo cho ra kết quả giống hệt đời thực. Đây là lần đầu tiên AI được dùng để theo dõi cách một hệ thống thị giác hoàn chỉnh hình thành mà không cần chỉ dẫn.”

Mắt nhân tạo phát triển giống mắt sinh học

Điều gây bất ngờ nhất là mắt của động vật nhân tạo phát triển theo cách giống hệt mắt của sinh vật thật, dù môi trường mô phỏng rất đơn giản. Trong tự nhiên, có nhiều dạng mắt khác nhau như: Thụ thể ánh sáng phân tán, mắt kiểu camera và mắt kép.

Tất cả những dạng này đều xuất hiện trong mô phỏng máy tính, như thể tiến hóa đã đi theo “lối mòn quen thuộc” ngay cả trong thế giới số.

Từng bước, các cấu trúc nhạy sáng đơn giản phát triển thành mắt hoàn chỉnh, kết nối với “bộ não” nguyên thủy có khả năng xử lý thông tin.

Điều này mở ra cách tiếp cận mới cho những câu hỏi lớn về tiến hóa: Tại sao tiến hóa chọn con đường này mà không phải con đường khác? Vì sao một số giải pháp phổ biến, còn số khác thì không bao giờ xuất hiện?

Ngoài lĩnh vực sinh học, phương pháp này còn có tiềm năng ứng dụng rộng rãi. Các kỹ sư có thể học cách tiến hóa giải quyết vấn đề để phát triển hệ thống kỹ thuật bền vững, hiệu quả và thích nghi tốt hơn.

Giáo sư Nilsson kết luận: “Đây mới chỉ là khởi đầu. Với AI, chúng ta có thể khám phá những khả năng tiến hóa trong tương lai và nhìn thấy các giải pháp tiềm năng trước khi tự nhiên kịp tạo ra chúng.”