Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Neuronske mreže su uspostavljen koncept u zajednici umjetne inteligencije. I većina praktičara je svjesna značajnih zahtjeva za procesiranjem i energijom za gotovo svaku značajnu obuku neuronskih mreža.
To znači da je potrebna nova vrsta hardvera da bi područje napredovalo. Neki profesionalci smatraju da kvantni računar je taj komad opreme.
Kvantno računarstvo je tehnologija kojoj će biti potrebno mnogo decenija da se razvije, uprkos činjenici da pokazuje ogroman potencijal. Teorije fizike još uvijek nisu dovoljno razvijene da bi omogućile stvaranje korisnih i pristupačnih proizvoda.
Ovdje je relevantna upotreba neuromorfne tehnologije.
Koristeći arhitekturu u kojoj se čipovi ponašaju kao neuroni, neuromorfna tehnologija koristi prednosti mozga. Ovaj članak će pomno pogledati umjetne inteligencije i neuromorfne tehnologije, kao i njihove razlike i sličnosti.
Dakle, šta je neuromorfna tehnologija?
Neuromorfna tehnologija je tehnika za stvaranje kompjutera koji funkcionišu više kao naš mozak. To podrazumijeva razvoj specijalizovanih kompjuterskih čipova sa istom fundamentalnom strukturom kao neuroni našeg mozga i sinapse koje ih povezuju.
Ovi čipovi imaju sposobnost obrade informacija na sličan način kao ljudski mozak radi, što ih čini efikasnijim u specifičnim aktivnostima kao što su prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka.
Jednostavno rečeno, to je tehnika za kreiranje računara koji mogu da „razmišljaju” i „uče” više kao i ljudi, dok troše manje energije i to rade trenutno.
Uporediv je sa umjetnom inteligencijom (AI), ali umjesto da koristi sofisticirane algoritme, oponaša kako funkcionira naš mozak.
Kako radi Neuromorfna tehnologija?
Da bi neuromorfna tehnologija funkcionisala, moraju se izgraditi specijalizovani kompjuterski čipovi sa istom fundamentalnom strukturom kao neuroni našeg mozga i sinapse koje ih povezuju.
Ovi čipovi imaju sposobnost obrade informacija na sličan način kao što to čini ljudski mozak, što ih čini učinkovitijima u specifičnim aktivnostima kao što su prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka.
Jednostavno rečeno, čip je napravljen da funkcionira kao mreža sinapsi koje povezuju neurone u mozgu.
Slično načinu na koji mozak obrađuje informacije, čip ima sposobnost da obrađuje informacije paralelno. Osim što je energetski efikasan, čip može analizirati podatke i donositi odluke trenutno, a istovremeno troši manje energije od konvencionalnih kompjuterskih procesora.
Razmislite o korištenju neuromorfne tehnologije za kreiranje kompjutera koji može identificirati psa na slici. Svaki veštački neuron u mreži čipa bio bi zadužen za skeniranje slike u potrazi za određenim karakteristikama, kao što su krzno, četiri noge ili rep.
Ovo je pas, oni bi signalizirali drugom neuronu kada bi dovoljan broj ovih neurona vidio iste karakteristike na slici.
Stvarni slučajevi upotrebe Neuromorfne tehnologije
Danas postoje brojne praktične upotrebe neuromorfne tehnologije, kao što su:
Robotika: Pokret i ponašanje robota mogu se kontrolisati neuromorfnim sistemima, a ovi sistemi takođe omogućavaju robotima da donose odluke na osnovu podataka senzora.
Autonomni sistemi: Neuromorfna tehnologija se može koristiti za donošenje odluka u realnom vremenu, planiranje i kontrolu kretanja, kao i percepciju u automobilima koji se sami voze, dronovima i drugim autonomnim sistemima.
Prepoznavanje slike i glasa: Neuromorfni sistemi su vrijedni u aplikacijama kao što su sigurnosni sistemi, sistemi za pretraživanje i pronalaženje slika i uređaji koji se kontroliraju govorom jer su vrlo efikasni u zadacima kao što su prepoznavanje objekata, prepoznavanje licai pretvaranje govora u tekst.
Internet stvari (IoT): IoT uređaji kao što su kamere, mikrofoni i senzori mogu analizirati podatke lokalno koristeći neuromorfnu tehnologiju, eliminirajući potrebu za slanjem značajnih količina podataka u oblak.
Zdravstvena njega: Neuromorfni sistemi se mogu koristiti za poboljšanje asistivne tehnologije kao što su proteza udova i kognitivna pomoć, kao i medicinsko snimanje, dijagnoza i terapija.
Finansije: Analiza finansijskih podataka u realnom vremenu, otkrivanje lažnih transakcija i izbori ulaganja mogu se obaviti neuromorfnom tehnologijom.
Sada, kada ste se dobro upoznali sa neuromorfnom tehnologijom, vrijeme je da razgovaramo o umjetnoj inteligenciji i razlikama i sličnostima između njih.
Sada, šta je umjetna inteligencija ili AI?
Umjetna inteligencija, ili AI, je replikacija ljudskog intelekta u mašinama koje su dizajnirane da razumiju i stiču znanje slično kao i ljudi.
To podrazumeva razvoj kompjuterskih sistema koji su sposobni da izvode operacije koje obično zahtevaju ljudski intelekt, kao što je razumevanje govora, prepoznavanje slika, donošenje brzih odluka i rešavanje problema.
Tehnologija koja omogućava robotima da razmišljaju i uče kao ljudi poznata je kao umjetna inteligencija (AI).
Može se koristiti za kreiranje računara i drugih uređaja koji su sposobni da obavljaju zadatke koji obično zahtijevaju osobu, kao što su razumijevanje govora, prepoznavanje lica i donošenje presuda.
Neuromorfna tehnologija protiv umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija (AI) i neuromorfna tehnologija su usko povezane, ali različite teme.
Cilj neuromorfne tehnologije, podpolja elektronike, je korištenje specijalizovanog hardvera za simulaciju aktivnosti ljudskog mozga.
Nasuprot tome, područje umjetne inteligencije je veće i uključuje širok spektar tehnologija i metoda za izgradnju inteligentnih robota. To može uključivati tehnike poput umjetne inteligencije, kompjuterskog vida i obrade prirodnog jezika.
Činjenica da su neuromorfni sistemi posebno kreirani da imitiraju neuronsku strukturu mozga dok se AI sistemi mogu graditi na širokom spektru dizajna jedna je od glavnih razlika između neuromorfne tehnologije i AI.
To implicira da, iako neuromorfni sistemi mogu biti sposobniji od standardnih AI sistema u nekim zadacima, oni istovremeno mogu biti više ograničeni.
Činjenica da su neuromorfni sistemi često manje fleksibilni od AI zbog svog dizajna za izvršavanje ograničenog skupa aktivnosti i potencijalnih poteškoća u brzom prilagođavanju novim zadacima je još jedna važna razlika.
Međutim, neuromorfni sistemi imaju potencijal da budu energetski efikasniji i da rade dobro u aplikacijama u realnom vremenu gde je potrebno brzo donošenje odluka, kao što su roboti i automobili koji se sami voze.
Evo nekoliko važnih tačaka koje treba uzeti u obzir:
- Dok je umjetna inteligencija (AI) općenitije područje koje uključuje niz tehnologija i strategija za izgradnju inteligentnih mašina, neuromorfna tehnologija je podskup elektronike koja pokušava oponašati operacije ljudskog mozga koristeći specijalizirani hardver.
- U aktivnostima kao što su prepoznavanje govora, identifikacija slika i donošenje odluka, koje se tradicionalno pripisuju ljudskom intelektu, neuromorfni sistemi su stvoreni da budu izuzetno efikasni. S druge strane, AI sistemi se mogu koristiti za obavljanje raznih poslova za koje je tradicionalno potreban ljudski intelekt.
- Dok se AI sistemi mogu izgraditi na širokom spektru dizajna, neuromorfna tehnologija koristi umjetne neurone i sinapse koje su stvorene da funkcioniraju na način sličan načinu na koji funkcionišu stvarni neuroni i sinapse.
- U aktivnostima kao što su prepoznavanje govora, identifikacija slike i donošenje odluka, koje se tradicionalno pripisuju ljudskom intelektu, neuromorfni sistemi su stvoreni da budu izuzetno efikasni. S druge strane, različiti poslovi koji tradicionalno zahtijevaju ljudski intelekt mogu se završiti pomoću AI sistema.
- Neuromorfna tehnologija se može koristiti za stvaranje inteligentnih sistema koji su nevjerovatno efikasni i fleksibilni, dok se AI može koristiti za obavljanje zadataka koje je ljudima teško ili nemoguće izvršiti sami.
- Umjetna inteligencija (AI) i neuromorfne tehnologije mogu se koristiti za stvaranje robusnih, inteligentnih sistema koji su sposobni za obavljanje različitih zadataka koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju.
Kakvu budućnost čekaju neuromorfna tehnologija i umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija (AI) i neuromorfna tehnologija su dva intrigantna polja proučavanja i razvoja koja se brzo razvijaju.
Očekuje se da će neuromorfna tehnologija napredovati u budućnosti, postajući efikasnija i moćnija.
To može rezultirati novom upotrebom za donošenje odluka u stvarnom vremenu i niskom potrošnjom energije u poljima uključujući robotiku, automobile koji se sami voze i kućnu automatizaciju.
Osim toga, očekuje se da će neuromorfni procesori biti korišteni u različitim ugrađenim sistemima i IoT gadžetama, uključujući kamere i senzore, za lokalnu analizu podataka i prenošenje samo potrebnih podataka u oblak.
Duboko učenje, učenje s pojačanjem i objašnjiva AI tri su područja istraživanja AI za koje se očekuje brz rast u narednim godinama. Ove inovacije će učiniti AI sisteme jačim, preciznijim i transparentnijim.
Takođe se očekuje da će se upotreba AI povećati u brojnim sektorima, uključujući zdravstvo, bankarstvo i logistiku. AI se može koristiti, na primjer, za automatsko otkrivanje lažnih finansijskih transakcija ili za analizu ogromnih količina medicinskih podataka kako bi se pomoglo kliničarima u postavljanju preciznijih dijagnoza.
Također se očekuje da će AI igrati značajnu ulogu u stvaranju i unapređenju asistivne tehnologije uključujući proteze, kognitivna pomagala i virtuelne asistente.
zaključak
Konačno, da bi AI sektor bio potpuno efikasan, neuromorfni hardver je nova vrsta tehnologije koja je potrebna.
Čini se da su najbolja opcija za to neuromorfni procesori, a nekoliko kompanija pokušava da razvije ovu tehnologiju i budućnost hardverske veštačke inteligencije.
Nadamo se da će se više komercijalnih istraživanja provoditi u ovoj oblasti, i neuronska mreža hardver će uskoro biti dostupan.
Kao rezultat toga, svijet se može promijeniti zahvaljujući AI programerima. Kako se ovi domeni dalje razvijaju, možemo očekivati da ćemo vidjeti sve moćnije i naprednije sisteme koji su sposobni za obavljanje raznih aktivnosti koje tradicionalno zahtijevaju ljudsku inteligenciju.
Ostavite odgovor