3 počítače, ktoré napodobňujú ľudský mozog
Zdroj: Thinkstock
Vedci roky tvrdo pracovali na koncepte, ktorý znie ako niečo z ambiciózneho filmu sci-fi: počítače, ktoré napodobňujú funkcie a štruktúru ľudského mozgu. Zatiaľ čo počítače, ktoré každodenne používame, prešli dlhou cestou v rýchlosti, pamäti a schopnostiach, počítače, ktoré fungujú skôr ako ľudský mozog, mohli dokončiť novú škálu úloh, ako sú prevádzkové roboty, senzory alebo drony, a zvládanie zložitých analytických úloh. ktorých sa počítače momentálne nemôžu zaviazať.
Čítajte ďalej a dozviete sa viac o niektorých počítačoch, ktoré sa pokúsili napodobniť funkcie ľudského mozgu, a o tom, ako naše rastúce chápanie ľudského mozgu inšpirovalo nové typy strojov, ktoré by nakoniec mohli viesť k výkonnejším a efektívnejším počítačom.
DeepMind stavia neurónový Turingov stroj, ktorý napodobňuje pracovnú pamäť mozgu
DeepMind spoločnosti Google vybudoval neurónovú sieť, ktorá má prístup k externej pamäti, napríklad k Turingovmu stroju. Ako informuje MIT’s Technology Review, počítač sa snaží napodobniť niektoré vlastnosti mozgu krátkodobá pracovná pamäť . Počítač je nový druh neurónovej siete prispôsobený na prácu s externou pamäťou. Učí sa pri ukladaní spomienok a môže ich neskôr načítať, aby dokončil logické úlohy - úlohy nad rámec tých, na ktoré je trénovaný.
Kognitívny psychológ menom George Miller v 50. rokoch 20. storočia objavil, že to, čo definuje krátkodobú pamäť ľudského mozgu, nie je množstvo informácií, ktoré obsahuje. Namiesto toho podľa Millerovej teórie môže pracovná pamäť pojať približne sedem „kúskov“ informácií.
„Kusy“, ktorými sa Millerov výskum zaoberal, sa pohybovali od jednej číslice alebo písmena po malú skupinu slov. Mohli predstavovať čokoľvek, od veľmi malého množstva informácií až po komplexnú myšlienku, čo zodpovedá oveľa väčšiemu množstvu informácií, čo efektívne poskytne mozgu skratku na zapamätanie si veľkého množstva informácií.
koľko stojí john daly
Technology Review uvádza, že v kognitívnej vede sa schopnosť porozumieť zložkám vety a ukladať ich do pracovnej pamäte nazýva „variabilná väzba“. Táto schopnosť umožňuje mozgu prijímať informácie a priraďovať ich miestu v pracovnej pamäti. Mozog to robí opakovane.
V 90. a 90. rokoch 20. storočia sa počítačoví vedci začali snažiť navrhovať algoritmy, obvody a neurónové siete, ktoré by mohli napodobňovať pracovnú pamäť ľudského mozgu. Počítač s takou mozgovou schopnosťou by bol schopný rozložiť jednoduchú vetu a rozdeliť ju na herca, akciu a prijímateľa akcie. Nová neurónová sieť DeepMind preberá túto úlohu, ale mení aj základnú povahu neurónovej siete.
Neurónová sieť bola tradične budovaná zo vzorov spojených „neurónov“, ktoré môžu meniť silu svojich spojení na základe externého vstupu. Ale chýba im externá pamäť - základ procesu výpočtovej techniky - ktorá by sa dala počas výpočtového procesu čítať a zapisovať do nej. Alex Graves, Greg Wayne a Ivo Danihelka z DeepMind teda pridali do neurónovej siete externú pamäť, ktorú potom pomenovali Neural Turing Machine.
Zatiaľ čo sa Neural Turing Machine učí z externého vstupu ako konvenčná neurónová sieť, učí sa tiež ukladať a načítať informácie. Môže sa naučiť jednoduché algoritmy z príkladných údajov a potom ich použiť na zovšeobecnenie ďaleko mimo oblasť svojho výcviku. Táto schopnosť predstavuje významný krok k tomu, aby sa počítače podobali ľudskému mozgu viac ako kedykoľvek predtým.
Jedným z ďalších krokov by mohlo byť riešenie ďalšej schopnosti mozgu: prekódovať viac častí informácií, o ktorých hovoril Miller, do jedného bloku, a to v procese, ktorý umožňuje mozgu pochopiť zložité argumenty. Miller považoval túto schopnosť prekódovania za kľúč k umelej inteligencii a veril, že kým ju počítač nedokáže reprodukovať, nikdy sa nezhoduje s výkonom ľudského mozgu.
Stanfordskí vedci vyvíjajú obvod Neurogrid inšpirovaný ľudským mozgom
V apríli informovala spravodajská služba Stanfordskej univerzity, že bioinžinieri vyvinul nový okruh po vzore ľudského mozgu. Kwabena Boahen a jeho tím výskumníkov vyvinuli Neurogrid, obvodovú dosku zloženú zo 16 čipov „Neurocore“, ktoré dokážu simulovať 1 milión neurónov a miliardy synaptických spojení. Zariadenie Neurogrid o veľkosti iPadu dokáže simulovať viac „rádovo väčšieho množstva neurónov a synapsií“, ako sú schopné iné počítače napodobňujúce mozog, a to všetko na výkon, ktorý je potrebný na spustenie tabletu.
Boahen plánuje znížiť náklady na stavbu Neurogridu a potom vytvoriť softvér, ktorý by inžinierom alebo počítačovým vedcom bez znalostí neurovied umožnil riešiť problémy, ako je riadenie humanoidného robota pomocou Neurogridu.
V súčasnej podobe musia vedci vedieť, ako funguje ľudský mozog na programovanie prototypu 40 000 dolárov. Ako sa uvádza v tlačovej správe: „Vďaka svojej rýchlosti a vlastnostiam malého výkonu je Neurogrid ideálny na viac než len na modelovanie ľudského mozgu. Boahen spolupracuje s ďalšími vedcami zo Stanfordu na vývoji protetických končatín pre ochrnutých ľudí, ktoré by boli ovládané čipom podobným Neurocore. “
Aby bol systém dostatočne cenovo dostupný na to, aby sa mohol vo výskume široko používať, Boahen by zmenil výrobný proces pre 16 Neurocores - z ktorých každý podporuje 65 536 neurónov -, ktoré sa opierali o 15 rokov staré techniky výroby. Presunom k modernejším výrobným procesom a výrobou čipov vo veľkých objemoch navrhuje, že by mohol stáť Neurocore 100-násobne a teoreticky postaviť dosku s miliónmi neurónov iba za 400 dolárov za kópiu.
Projekt SyNAPSE od IBM prináša neurosynaptický čip TrueNorth
V rámci projektu SyNAPSE od IBM - skratka pre Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics - sa vedci ujali úlohy redizajnu počítačových čipov tak, aby replikovali schopnosť neurónov vytvárať synaptické spojenia. Ako v tom čase informovalo CNET, spoločnosť IBM v auguste predstavila takzvaný prvý neurosynaptický počítačový čip na svete, procesor napodobňujúci ľudský mozog. schopnosti a energetická účinnosť .
Čip TrueNorth, veľký asi ako poštová známka, obsahuje 5,4 miliardy tranzistorov, 1 milión programovateľných neurónov a 256 miliónov programovateľných synapsií. Zatiaľ čo tieto čísla sú nižšie ako 100 miliárd neurónov a 100 biliónov až 150 biliónov v ľudskom mozgu, čip zapadá do schopností podobných superpočítačom do oveľa menšieho a efektívnejšieho mikroprocesora.
Hlavný vyšetrovateľ a senior manažér IBM Dharmendra Modha pre CNET uviedol, že TrueNorth má dostatok neurónov a synapsií na spustenie zariadení, ktoré by mohli proaktívne vydávať varovania pred vlnou tsunami, kompletne monitorovať únik ropy alebo vynútiť dodržiavanie pravidiel prepravy v jazdných pruhoch, a to všetko pri prevádzke na približne rovnakom množstve použitej energie načúvacím prístrojom.
Mike Tomlin hral za aký tím
CNET uvádza, že namiesto riešenia problémov pomocou matematických výpočtov hrubou silou bol čip TrueNorth navrhnutý tak, aby porozumel svojmu prostrediu, zvládol nejednoznačnosť a konal v reálnom čase. Medzi potenciálne aplikácie patrí napájanie vyhľadávacích a záchranných robotov, pomoc ľuďom so zrakovým postihnutím pri bezpečnom pohybe alebo rozlišovanie medzi hlasmi na schôdzi a vytváranie presných prepisov pre každého rečníka.
Zatiaľ čo čip TrueNorth je stále vo fáze prototypu, mohlo by to byť len dva až tri roky od jeho prvého komerčného použitia. Je možné, že čip TrueNorth alebo podobná inovácia by mohla pomôcť prekonať obmedzenia architektúry von Neumann, ktorá tvorila jadro takmer každého počítača vytvoreného od roku 1948.
koľko dostávajú skylar diggins
Na rozdiel od Turingovho stroja má stroj založený na architektúre von Neumann pamäť s náhodným prístupom (RAM), ktorá umožňuje každej operácii čítať alebo zapisovať ľubovoľné pamäťové miesto. Má tiež centrálnu procesorovú jednotku (CPU) s jedným alebo viacerými registrami, ktoré uchovávajú údaje. Pretože procesor a pamäť sú oddelené a dáta sa medzi nimi neustále pohybujú, oneskorenia sú nevyhnutné. Bez ohľadu na to, ako rýchlo procesor dokáže pracovať, výkon stroja je obmedzený rýchlosťou prenosu medzi procesorom a pamäťou.
Ako The New York Times informoval, keď spoločnosť IBM predstavila TrueNorth, myšlienka, že neurónové siete by mohli byť užitočným nástrojom na spracovanie informácií, sa objavila od 40. rokov 20. storočia, pred vynálezom moderných počítačov, ale len nedávno - vďaka zvýšeniu kapacity pamäte a spracovania rýchlosť - stali sa neurónové siete výkonné výpočtové nástroje . Google, Microsoft a Apple použili rozpoznávanie vzorov založené na neurónových sieťach na zlepšenie služieb, ako je rozpoznávanie hlasu a klasifikácia fotografií.
S programom TrueNorth chce IBM posunúť počítače nad rámec typických matematických úloh „ľavého mozgu“, aby boli funkcie senzorického spracovania „pravého mozgu“ dokončené s veľmi malým výkonom. To by umožnilo čipom nainštalovaným v automobiloch alebo smartfónoch vykonávať výpočty v reálnom čase bez pripojenia k internetu.
V súčasnosti prebieha mnoho ďalších projektov inšpirovaných mozgom
Rôzne ďalšie projekty sú tiež v rôznych fázach hľadania emulácie funkcií ľudského mozgu pomocou počítača. Európskej únie Projekt ľudského mozgu je napríklad 10-ročný podnik s cieľmi vrátane vývoja neuromorfných výpočtových a neurorobotických systémov, ako aj simulácie ľudského mozgu na superpočítači. Projekt USA BRAIN - skratka pre Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies - vyzýva vedcov, aby vyvinuli nové druhy nástrojov na čítanie činnosti tisícov alebo dokonca miliónov neurónov v mozgu a na písanie zložitých vzorcov činnosti.
ZDNet uvádza, že vedci z melbournskej univerzity RMIT vybudovali nano štruktúra dátového úložiska ktorý napodobňuje ľudský mozog pomocou filmu z oxidového materiálu, ktorý je viac ako 10 000-krát tenší ako ľudský vlas. Správanie pamäte závisí od jej minulých skúseností a cieľom výskumu je pomôcť otvoriť dvere výskumu nových materiálov, keď sa pamäť flash blíži k limitom mierky.
V rámci projektu BrainScales Heidelberg University vyvíjajú vedci analógové čipy, ktoré napodobňujú správanie neurónov a synapsií. Čip HICANN - skratka pre High Input Count Analog Neural Network - by urýchlil mozgové simulácie, čo by vedcom umožnilo simulovať liekové interakcie, ktoré by inak mohli trvať mesiace.
Ako ComputerWorld hlásené v máji vedci z Sandia National Laboratories uskutočňujú dlhodobý projekt výroby neuroinspirovaných počítačov, ktoré by spojili spracovanie a pamäť do jednej architektúry, takže dáta by boli spracovávané a ukladané rovnakými komponentmi stroja. Sandia hovorí, že vedci budú schopní túto architektúru vytvoriť v najbližších niekoľkých rokoch, ale komerčné aplikácie budú pravdepodobne ešte roky trvať.
Gizmodo uviedol, že vedci z univerzity v Zürichu a ETH v Zürichu skonštruovali 11 011 elektród na kus kremíka s rozmermi 2 milimetre na 2 milimetre a vytvorili mikročip, ktorý napodobňuje ľudský mozog, aby vytvorili mikročip, ktorý je „citlivý“ a kompletný. senzomotorické úlohy využívajúce kognitívne schopnosti siete.
Aj keď bude monumentálnou úlohou vytvoriť počítač, ktorý bude skutočne fungovať ako ľudský mozog, vedci z rôznych disciplín a prostredí dokázali, že túto výzvu zvládnu. Rozsah a ambícia projektov, ktoré v súčasnosti prebiehajú, sú široké a globálne úsilie o vybudovanie počítačov napodobňujúcich ľudský mozog bude pravdepodobne aj naďalej prinášať fascinujúce vynálezy a pohľady na nové architektúry a materiály, vďaka ktorým budú počítače výkonnejšie a výkonnejšie.
Viac z podvádzacieho listu Tech:
- Čo je to kvantový počítač a prečo Google stavia jeden?
- Môže Chromebook nahradiť váš počítač?
- 10 fiktívnych technológií zobrazených vo filmoch, ktoré sme si priali, boli skutočné
