Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Neurale netværk er et etableret koncept i kunstig intelligens-samfundet. Og størstedelen af praktiserende læger er klar over de betydelige behandlings- og energikrav til praktisk talt enhver bemærkelsesværdig neural netværkstræning.
Det vil sige, at der kræves en ny slags hardware for at området kan rykke frem. Nogle fagfolk mener, at kvantecomputer er det stykke udstyr.
Kvanteberegning er en teknologi, der vil tage mange årtier at udvikle på trods af, at den viser et enormt potentiale. Fysiske teorier er endnu ikke udviklet tilstrækkeligt til at give mulighed for at skabe nyttige og overkommelige produkter.
Det er her brugen af neuromorfisk teknologi er relevant.
Ved at anvende en arkitektur, hvor chips opfører sig som neuroner, gør neuromorf teknologi brug af hjernens fordele. Denne artikel vil se nærmere på kunstig intelligens og neuromorfe teknologier, såvel som deres forskelle og ligheder.
Så hvad er neuromorf teknologi?
Neuromorf teknologi er en teknik til at skabe computere, der fungerer mere som vores hjerner. Det indebærer udvikling af specialiserede computerchips med samme grundlæggende struktur som vores hjernes neuroner og de synapser, der forbinder dem.
Disse chips har evnen til at behandle information på samme måde som menneskelige hjerne gør, hvilket gør dem mere effektive til specifikke aktiviteter som mønstergenkendelse og beslutningstagning.
Simpelthen sagt, det er en teknik til at skabe computere, der kan "tænke" og "lære" mere, som folk gør, mens de bruger mindre energi og gør det med det samme.
Det kan sammenlignes med kunstig intelligens (AI), men i stedet for at bruge sofistikerede algoritmer, efterligner det, hvordan vores hjerner fungerer.
Hvordan virker neuromorfisk teknologi?
For at neuromorfisk teknologi kan fungere, skal der bygges specialiserede computerchips med samme grundlæggende struktur som vores hjernes neuroner og de synapser, der forbinder dem.
Disse chips har evnen til at behandle information på samme måde som den menneskelige hjerne gør, hvilket gør dem mere effektive til specifikke aktiviteter som mønstergenkendelse og beslutningstagning.
Enkelt sagt er chippen lavet til at fungere som et netværk af synapser, der forbinder neuronerne i hjernen.
I lighed med hvordan hjernen behandler information, har chippen mulighed for at behandle information parallelt. Ud over at være energieffektiv kan chippen analysere data og foretage domme med det samme, mens den bruger mindre energi end konventionelle computerprocessorer.
Overvej at bruge neuromorfisk teknologi til at skabe en computer, der kan identificere en hund på et billede. Hver kunstig neuron i chippens netværk ville være ansvarlig for at scanne billedet for en bestemt karakteristik, såsom pels, fire ben eller en hale.
Dette er en hund, de ville signalere til en anden neuron, når nok af disse neuroner så de samme funktioner i billedet.
Real-life use cases af neuromorf teknologi
Adskillige praktiske anvendelser af neuromorf teknologi findes i dag, såsom:
Robotter: Robotters bevægelse og adfærd kan styres af neuromorfe systemer, og disse systemer gør det også muligt for robotter at træffe beslutninger baseret på sensordata.
Autonome systemer: Neuromorf teknologi kan bruges til beslutningstagning i realtid, bevægelsesplanlægning og kontrol og opfattelse i selvkørende biler, droner og andre autonome systemer.
Billed- og stemmegenkendelse: Neuromorfe systemer er værdifulde i applikationer som sikkerhedssystemer, billedsøgnings- og genfindingssystemer og talestyrede enheder, fordi de er meget effektive til opgaver som objektgenkendelse, ansigtsgenkendelse, og tale-til-tekst konvertering.
Internet of Things (IoT): IoT-enheder som kameraer, mikrofoner og sensorer kan analysere data lokalt ved hjælp af neuromorfisk teknologi, hvilket eliminerer behovet for at sende betydelige mængder data til skyen.
Sundhedspleje: Neuromorfe systemer kan bruges til at forbedre hjælpeteknologi som lemmerproteser og kognitiv assistance, såvel som medicinsk billeddannelse, diagnose og terapi.
Finansiering: Realtidsanalyse af finansielle data, påvisning af svigagtige transaktioner og investeringsvalg kan alle udføres med neuromorf teknologi.
Nu, du har den gode eksponering for neuromorfisk teknologi, er det tid til at tale om kunstig intelligens og forskellen og lighederne mellem dem.
Hvad er kunstig intelligens eller kunstig intelligens?
Kunstig intelligens, eller AI, er replikationen af menneskelig intellekt i maskiner, der er designet til at ræsonnere og erhverve viden på samme måde som mennesker.
Det indebærer udvikling af computersystemer, der er i stand til at udføre operationer, der normalt kræver menneskelig intellekt, såsom at forstå tale, identificere billeder, træffe hurtige beslutninger og løse problemer.
Teknologien, der gør robotter i stand til at tænke og lære som mennesker, er kendt som kunstig intelligens (AI).
Det kan bruges til at skabe computere og andre enheder, der er i stand til at udføre opgaver, der normalt kræver en person, såsom at forstå tale, identificere ansigter og foretage domme.
Neuromorf teknologi vs kunstig intelligens
Kunstig intelligens (AI) og neuromorf teknologi er nært beslægtede, men forskellige emner.
Målet med neuromorfisk teknologi, et underområde af elektronik, er at bruge specialiseret hardware til at simulere den menneskelige hjernes aktiviteter.
Omvendt er området for kunstig intelligens større og omfatter en bred vifte af teknologier og metoder til at bygge intelligente robotter. Dette kan involvere teknikker som kunstig intelligens, computersyn og naturlig sprogbehandling.
Det faktum, at neuromorfe systemer er specielt skabt til at efterligne hjernens neuronale struktur, mens AI-systemer kan bygges på en bred vifte af designs, er en af de vigtigste forskelle mellem neuromorf teknologi og AI.
Dette indebærer, at mens neuromorfe systemer kan være mere kapable end standard AI-systemer til nogle opgaver, kan de samtidig være mere begrænsede.
Det faktum, at neuromorfe systemer ofte er mindre fleksible end AI på grund af deres design til at udføre et begrænset sæt aktiviteter og potentielle vanskeligheder med hurtigt at tilpasse sig nye opgaver, er en anden vigtig skelnen.
Imidlertid har neuromorfe systemer potentialet til at være mere energieffektive og fungere godt i realtidsapplikationer, hvor hurtig beslutningstagning er nødvendig, såsom i robotter og selvkørende biler.
Her er nogle vigtige punkter at overveje:
- Mens kunstig intelligens (AI) er et mere generelt område, der omfatter en række forskellige teknologier og strategier til at bygge intelligente maskiner, er neuromorfisk teknologi en delmængde af elektronik, der forsøger at efterligne den menneskelige hjernes operationer ved hjælp af specialiseret hardware.
- I aktiviteter som talegenkendelse, billedidentifikation og beslutningstagning, som traditionelt tilskrives menneskelig intellekt, er neuromorfe systemer skabt til at være ekstremt effektive. På den anden side kan AI-systemer bruges til at udføre en række job, der traditionelt har brug for menneskelig intellekt.
- Mens AI-systemer kan bygges på en bred vifte af designs, anvender neuromorfisk teknologi kunstige neuroner og synapser, der er skabt til at fungere på en måde, der svarer til, hvordan rigtige neuroner og synapser fungerer.
- I aktiviteter som talegenkendelse, billedidentifikation og beslutningstagning, som traditionelt tilskrives menneskets intellekt, er neuromorfe systemer skabt til at være yderst effektive. På den anden side kan en række job, der traditionelt har brug for menneskelig intellekt, udføres af AI-systemer.
- Neuromorf teknologi kan bruges til at skabe intelligente systemer, der er utroligt effektive og fleksible, mens AI kan bruges til at udføre opgaver, som er svære eller umulige for folk at udføre alene.
- Kunstig intelligens (AI) og neuromorfe teknologier kan bruges til at skabe robuste, intelligente systemer, der er i stand til at udføre en række opgaver, der typisk kræver menneskelig intelligens.
Hvilken fremtid har neuromorfisk teknologi og kunstig intelligens?
Kunstig intelligens (AI) og neuromorf teknologi er to spændende og hurtigt udviklende studie- og udviklingsområder.
Det forventes, at neuromorf teknologi vil udvikle sig i fremtiden og blive mere effektiv og potent.
Dette kan resultere i nye anvendelser til beslutningstagning i realtid og lavt strømforbrug inden for områder, herunder robotteknologi, selvkørende biler og hjemmeautomatisering.
Derudover forventes neuromorfe processorer at blive brugt i en række indlejrede systemer og IoT-gadgets, herunder kameraer og sensorer, til at analysere data lokalt og kommunikere netop de nødvendige data til skyen.
Deep learning, forstærkende læring og forklarlig AI er tre områder af AI-forskning, der forventes at have hurtig vækst i de næste år. Disse innovationer vil gøre AI-systemer stærkere, mere præcise og mere gennemsigtige.
Brugen af kunstig intelligens forventes også at stige på tværs af en række sektorer, herunder sundhedspleje, bankvæsen og logistik. AI kan for eksempel bruges til automatisk at opdage svigagtige finansielle transaktioner eller til at analysere store mængder medicinske data for at hjælpe klinikere med at stille mere præcise diagnoser.
AI forventes også at spille en væsentlig rolle i skabelsen og fremme af hjælpeteknologi, herunder proteser, kognitive hjælpemidler og virtuelle assistenter.
Konklusion
Endelig, for at AI-sektoren skal være fuldt ud effektiv, er neuromorf hardware en ny slags teknologi, der kræves.
Den bedste mulighed for det ser ud til at være neuromorfe processorer, og flere virksomheder forsøger at udvikle denne teknologi og fremtiden for kunstig hardware-intelligens.
Forhåbentlig vil der blive udført mere kommerciel forskning på dette område, og neurale netværk hardware vil snart være tilgængelig.
Verden kan ændre sig som et resultat, takket være AI-udviklere. Efterhånden som disse domæner udvikler sig yderligere, kan vi forvente at se stadig mere potente og avancerede systemer, der er i stand til at udføre en række aktiviteter, der traditionelt kræver menneskelig intelligens.
Giv en kommentar