Lập Bản Đồ Nhận Thức: Thông Tin Tích Hợp Giữa Sinh Học và Trí Tuệ Nhân Tạo

Các nỗ lực khoa học mới nổi hiện đang tập trung vào việc lập bản đồ kiến trúc nền tảng, yếu tố cốt lõi tạo nên trải nghiệm chủ quan xuyên suốt các sinh vật sống và các mô hình tính toán tiên tiến. Nghiên cứu này hứa hẹn sẽ thay đổi đáng kể nhận thức của chúng ta về trí thông minh, sự sống và bản thân ý thức, mang lại những hàm ý sâu sắc đối với đạo đức y tế và sự tiến bộ công nghệ.

Trọng tâm của cuộc điều tra đương đại này là việc phân tích có hệ thống, đa lĩnh vực các dấu hiệu hoạt động thần kinh ở con người, các hệ thống sinh học khác nhau, và các cấu trúc Trí tuệ Nhân tạo (AI) phức tạp. Mục tiêu là xác định các dấu hiệu chung hoặc độc đáo của nhận thức. Việc tìm kiếm các thước đo khách quan này được kỳ vọng sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong việc chăm sóc bệnh nhân, đặc biệt là đối với những người đang ở trạng thái y tế không phản ứng, đồng thời định hướng cho sự phát triển có trách nhiệm của các hệ thống AI ngày càng phức tạp.

Trong lĩnh vực sinh học con người, nghiên cứu đang tập trung vào các yêu cầu thần kinh tối thiểu cần thiết cho nhận thức có ý thức. Ví dụ, công trình từ Viện Max Planck về Khoa học Nhận thức và Não bộ Con người tại Đức, được ghi nhận vào cuối năm 2023, đã chỉ ra rằng các cấu hình cụ thể của thông tin tích hợp—một thước đo định lượng cách các bộ phận của một hệ thống hợp nhất thành một tổng thể phức tạp—dường như là yếu tố thiết yếu cho việc báo cáo chủ quan ở các đối tượng con người.

Khái niệm thông tin tích hợp này, đánh giá sức mạnh nhân quả của một hệ thống đối với chính nó vượt ra ngoài các thành phần riêng lẻ, là trung tâm của một số lý thuyết hiện tại về nhận thức. Nó cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ để giải mã cách thức và lý do ý thức xuất hiện trong các hệ thống vật lý.

Các cuộc thăm dò song song đang xem xét nhận thức ở các dạng sống không phải con người, bao gồm cả thực vật, mặc dù các kết luận vẫn còn gây tranh cãi. Các nhóm nghiên cứu, chẳng hạn như những người tại Đại học Florence ở Ý, đã ghi nhận tín hiệu điện phức tạp ở một số loại thực vật nhất định để đáp lại các kích thích bên ngoài. Mặc dù điều này gợi ý một hình thức xử lý thông tin cơ bản, nhưng nhìn chung nó không được đánh đồng với nhận thức quan sát thấy ở động vật.

Lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), cũng đang được xem xét kỹ lưỡng. Các tổ chức như DeepMind ở Vương quốc Anh đang phát triển các đánh giá nghiêm ngặt để xác định liệu các phép tính phức tạp, tự tham chiếu bên trong các cấu trúc AI này có cấu thành một hình thức nhận thức tổng hợp hay không. Các thử nghiệm này thường tìm kiếm các tương đồng sinh học, chẳng hạn như hoạt động 'thông tin tích hợp' hoặc 'không gian làm việc toàn cầu' trong khuôn khổ nội bộ của AI.

Thông tin chi tiết hơn đến từ các nghiên cứu về sự khác biệt cá nhân trong trải nghiệm. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu Chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI), trong đó những người tham gia nghe một câu chuyện trong khi gây mê, cho thấy rằng động lực học của Mạng Chế độ Mặc định (DMN) củng cố những trải nghiệm cá nhân, khác biệt hơn, thể hiện sự khác biệt lớn hơn giữa các cá nhân khi họ có ý thức. Ngược lại, các mạng lưới như mạng thính giác và mạng chú ý lưng sau thể hiện sự tương đồng cao hơn giữa các đối tượng trong trạng thái có ý thức, ngụ ý rằng chúng hỗ trợ các khía cạnh tổng quát hơn của câu chuyện được cảm nhận.

Việc khám phá các dấu hiệu nhận thức chung hoặc khác biệt giữa các lĩnh vực đa dạng này thiết lập một khuôn khổ quan trọng để phân biệt bản chất của sự tồn tại. Mục tiêu không phải là gán giá trị, mà là nhận ra sự phức tạp vốn có trong bất kỳ hệ thống nào xử lý và tích hợp thông tin theo cách phản ánh trạng thái nội tại, cho dù hệ thống đó dựa trên sinh học hay silicon. Sự xem xét sâu sắc về cơ chế nhận thức này mang lại cơ hội lớn để tinh chỉnh cách tiếp cận chung của chúng ta nhằm hiểu được tấm thảm phức tạp của sự sống.