شبکه های عصبی یک مفهوم جا افتاده در جامعه هوش مصنوعی هستند. و اکثر پزشکان از نیازهای پردازش و انرژی قابل توجه برای تقریباً هر آموزش شبکه عصبی قابل توجهی آگاه هستند.
یعنی سخت افزار جدیدی برای پیشروی منطقه مورد نیاز است. برخی از متخصصان معتقدند که کامپیوتر کوانتومی آن قطعه از تجهیزات است
محاسبات کوانتومی یک فناوری است که توسعه آن چندین دهه طول می کشد، علی رغم این واقعیت که پتانسیل بسیار زیادی را نشان می دهد. تئوری های فیزیک هنوز به اندازه کافی برای ایجاد محصولات مفید و مقرون به صرفه توسعه نیافته اند.
اینجاست که استفاده از فناوری نورومورفیک مرتبط است.
فناوری نورومورفیک با به کارگیری معماری که در آن تراشه ها مانند نورون ها رفتار می کنند، از مزایای مغز استفاده می کند. این مقاله به دقت بررسی خواهد شد هوش مصنوعی و فن آوری های نورومورفیک، و همچنین تفاوت ها و شباهت های آنها.
بنابراین، فناوری نورومورفیک چیست؟
فناوری نورومورفیک تکنیکی برای ایجاد رایانه هایی است که بیشتر شبیه مغز ما عمل می کنند. این مستلزم توسعه تراشههای کامپیوتری تخصصی با ساختار بنیادی مشابه نورونهای مغز و سیناپسهایی است که آنها را به هم پیوند میدهند.
این تراشه ها توانایی پردازش اطلاعات را مشابه نحوه پردازش اطلاعات دارند مغز انسان انجام می دهد، که آنها را در فعالیت های خاص مانند تشخیص الگو و تصمیم گیری موثرتر می کند.
به زبان ساده، این تکنیکی برای ایجاد رایانه هایی است که می توانند مانند مردم بیشتر «فکر کنند» و «یاد بگیرند» در حالی که انرژی کمتری مصرف می کنند و آن را فوراً انجام می دهند.
این با هوش مصنوعی (AI) قابل مقایسه است، اما به جای استفاده از الگوریتم های پیچیده، عملکرد مغز ما را تقلید می کند.
فناوری نورومورفیک چگونه کار می کند؟
برای اینکه فناوری نورومورفیک کار کند، باید تراشههای کامپیوتری تخصصی با ساختار بنیادی مشابه نورونهای مغز و سیناپسهایی که آنها را به هم پیوند میدهند ساخته شوند.
این تراشهها توانایی پردازش اطلاعات را مشابه عملکرد مغز انسان دارند که باعث میشود در فعالیتهای خاصی مانند تشخیص الگو و تصمیمگیری مؤثرتر باشند.
به زبان ساده، این تراشه به گونه ای ساخته شده است که مانند شبکه ای از سیناپس ها عمل کند که نورون های مغز را به هم پیوند می دهد.
مشابه نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز، تراشه توانایی پردازش اطلاعات را به صورت موازی دارد. این تراشه علاوه بر صرفه جویی در مصرف انرژی، می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند و بلافاصله قضاوت کند در حالی که انرژی کمتری نسبت به پردازنده های رایانه معمولی مصرف می کند.
استفاده از فناوری نورومورفیک را برای ایجاد رایانه ای در نظر بگیرید که بتواند سگ را در تصویر شناسایی کند. هر نورون مصنوعی در شبکه تراشه وظیفه اسکن تصویر را برای مشخصه خاصی مانند خز، چهار پا یا دم بر عهده دارد.
این یک سگ است، وقتی تعداد زیادی از این نورون ها همان ویژگی ها را در تصویر ببینند به نورون دیگری سیگنال می دهند.
موارد استفاده واقعی از فناوری نورومورفیک
امروزه کاربردهای عملی متعددی برای فناوری نورومورفیک وجود دارد، مانند:
رباتیک: حرکت و رفتار ربات ها را می توان توسط سیستم های نورومورفیک کنترل کرد و این سیستم ها همچنین ربات ها را قادر می سازند تا بر اساس داده های حسگر تصمیم بگیرند.
سیستمهای خودمختار: فناوری نورومورفیک را میتوان برای تصمیمگیری در زمان واقعی، برنامهریزی و کنترل حرکت، و ادراک در خودروهای خودران، هواپیماهای بدون سرنشین و سایر سیستمهای خودمختار مورد استفاده قرار داد.
تشخیص تصویر و صدا: سیستمهای نورومورفیک در کاربردهایی مانند سیستمهای امنیتی، سیستمهای جستجو و بازیابی تصویر و دستگاههای کنترلشده با گفتار ارزشمند هستند، زیرا در کارهایی مانند تشخیص اشیا بسیار کارآمد هستند. تشخیص چهرهو تبدیل گفتار به متن.
اینترنت اشیا (IoT): دستگاه های اینترنت اشیا مانند دوربین ها، میکروفون ها و حسگرها می توانند داده ها را به صورت محلی با استفاده از فناوری نورومورفیک تجزیه و تحلیل کنند و نیاز به ارسال حجم قابل توجهی از داده ها به ابر را از بین ببرند.
مراقبت های بهداشتی: سیستم های نورومورفیک را می توان برای بهبود فناوری کمکی مانند اندام های مصنوعی و کمک های شناختی و همچنین تصویربرداری پزشکی، تشخیص و درمان استفاده کرد.
امور مالی: تجزیه و تحلیل داده های مالی در زمان واقعی، شناسایی تراکنش های تقلبی و انتخاب های سرمایه گذاری همگی با فناوری نورومورفیک قابل انجام هستند.
اکنون، شما با فناوری نورومورفیک آشنا شدید، وقت آن است که در مورد هوش مصنوعی و تفاوت و شباهت بین آنها صحبت کنیم.
حال، هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی یا AI، تکرار عقل انسان در ماشینهایی است که برای استدلال و کسب دانش مشابه انسان طراحی شدهاند.
این مستلزم توسعه سیستمهای رایانهای است که قادر به انجام عملیاتی هستند که معمولاً به عقل انسانی نیاز دارند، مانند درک گفتار، شناسایی تصاویر، تصمیمگیری سریع و حل مسائل.
فناوری که به روباتها امکان میدهد مانند انسانها فکر کنند و یاد بگیرند، هوش مصنوعی (AI) نامیده میشود.
میتوان از آن برای ایجاد رایانهها و سایر دستگاههایی استفاده کرد که قادر به انجام کارهایی هستند که معمولاً برای شخص لازم است، مانند درک گفتار، شناسایی چهرهها و قضاوت کردن.
فناوری نورومورفیک در مقابل هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) و فناوری نورومورفیک موضوعاتی نزدیک اما متمایز هستند.
هدف فناوری نورومورفیک، زیر شاخه الکترونیک، استفاده از سخت افزار تخصصی برای شبیه سازی فعالیت های مغز انسان است.
در مقابل، حوزه هوش مصنوعی بزرگتر است و شامل طیف گسترده ای از فناوری ها و روش ها برای ساخت ربات های هوشمند است. این می تواند شامل تکنیک هایی مانند هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی باشد.
این واقعیت که سیستمهای نورومورفیک بهویژه برای تقلید از ساختار عصبی مغز ایجاد شدهاند، در حالی که سیستمهای هوش مصنوعی را میتوان بر اساس طیف گستردهای از طرحها ساخت، یکی از تفاوتهای اصلی بین فناوری نورومورفیک و هوش مصنوعی است.
این بدان معناست که در حالی که سیستمهای نورومورفیک میتوانند در برخی از وظایف نسبت به سیستمهای هوش مصنوعی استاندارد توانایی بیشتری داشته باشند، اما به طور همزمان میتوانند محدودتر باشند.
این واقعیت که سیستمهای نورومورفیک به دلیل طراحی آنها برای اجرای مجموعه محدودی از فعالیتها و دشواری احتمالی در انطباق سریع با وظایف جدید، اغلب انعطافپذیرتر از هوش مصنوعی هستند، تمایز مهم دیگری است.
با این حال، سیستمهای نورومورفیک این پتانسیل را دارند که انرژی کارآمدتری داشته باشند و در کاربردهای بلادرنگ که تصمیمگیری سریع ضروری است، مانند رباتها و خودروهای خودران، عملکرد خوبی دارند.
در اینجا چند نکته مهم وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرد:
- در حالی که هوش مصنوعی (AI) حوزه کلی تری است که شامل انواع فناوری ها و استراتژی ها برای ساخت ماشین های هوشمند می شود، فناوری نورومورفیک زیرمجموعه ای از الکترونیک است که سعی می کند با استفاده از سخت افزارهای تخصصی، عملیات مغز انسان را تقلید کند.
- در فعالیتهایی مانند تشخیص گفتار، شناسایی تصویر و تصمیمگیری، که به طور سنتی به عقل انسان نسبت داده میشود، سیستمهای نورومورفیک بسیار مؤثر ساخته میشوند. از سوی دیگر، سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند برای انجام کارهای مختلفی که به طور سنتی به عقل انسانی نیاز دارند، به کار گرفته شوند.
- در حالی که سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند بر اساس طیف گستردهای از طرحها ساخته شوند، فناوری نورومورفیک از نورونها و سیناپسهای مصنوعی استفاده میکند که برای عملکردی شبیه به نحوه عملکرد نورونها و سیناپسهای واقعی ایجاد میشوند.
- در فعالیتهایی مانند تشخیص گفتار، شناسایی تصویر و تصمیمگیری، که به طور سنتی به عقل انسان نسبت داده میشود، سیستمهای نورومورفیک بسیار مؤثر ساخته میشوند. از سوی دیگر، انواع مشاغلی که به طور سنتی به عقل انسانی نیاز دارند، می توانند توسط سیستم های هوش مصنوعی تکمیل شوند.
- از فناوری نورومورفیک می توان برای ایجاد سیستم های هوشمندی استفاده کرد که بسیار کارآمد و انعطاف پذیر هستند، در حالی که از هوش مصنوعی می توان برای انجام کارهایی استفاده کرد که انجام آنها به تنهایی برای افراد دشوار یا غیرممکن است.
- فناوریهای هوش مصنوعی (AI) و نورومورفیک را میتوان برای ایجاد سیستمهای قوی و هوشمندی که قادر به انجام کارهای مختلفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، استفاده کرد.
فناوری نورومورفیک و هوش مصنوعی چه آینده ای در انتظار شماست؟
هوش مصنوعی (AI) و فناوری نورومورفیک دو زمینه جذاب و در حال توسعه سریع مطالعه و توسعه هستند.
پیشبینی میشود که فناوری نورومورفیک در آینده پیشرفت کند و مؤثرتر و قویتر شود.
این می تواند منجر به استفاده های جدید برای تصمیم گیری در زمان واقعی و مصرف کم انرژی در زمینه هایی از جمله روباتیک، خودروهای خودران و اتوماسیون خانگی شود.
علاوه بر این، پیشبینی میشود که پردازندههای نورومورفیک در انواع سیستمهای تعبیهشده و ابزارهای اینترنت اشیا، از جمله دوربینها و حسگرها، برای تجزیه و تحلیل دادهها به صورت محلی و انتقال دادههای لازم به ابر استفاده شوند.
یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی قابل توضیح سه حوزه تحقیقات هوش مصنوعی هستند که پیش بینی می شود در سال های آینده رشد سریعی داشته باشند. این نوآوری ها سیستم های هوش مصنوعی را قوی تر، دقیق تر و شفاف تر می کند.
همچنین پیش بینی می شود که استفاده از هوش مصنوعی در تعدادی از بخش ها از جمله مراقبت های بهداشتی، بانکداری و تدارکات افزایش یابد. برای مثال میتوان از هوش مصنوعی برای شناسایی خودکار تراکنشهای مالی تقلبی یا تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از دادههای پزشکی برای کمک به پزشکان در تشخیص دقیقتر استفاده کرد.
همچنین پیش بینی می شود که هوش مصنوعی نقش مهمی در ایجاد و پیشرفت فناوری کمکی از جمله پروتزها، کمک های شناختی و دستیاران مجازی ایفا کند.
نتیجه
در نهایت، برای اینکه بخش هوش مصنوعی کاملاً مؤثر باشد، سخت افزار نورومورفیک نوع جدیدی از فناوری است که مورد نیاز است.
به نظر می رسد بهترین گزینه برای آن پردازنده های نورومورفیک باشد و چندین کسب و کار در حال تلاش برای توسعه این فناوری و آینده هوش مصنوعی سخت افزاری هستند.
امید است تحقیقات تجاری بیشتری در این زمینه انجام شود و شبکه های عصبی سخت افزار به زودی در دسترس خواهد بود.
به لطف توسعه دهندگان هوش مصنوعی، جهان می تواند در نتیجه تغییر کند. با توسعه بیشتر این حوزهها، میتوانیم سیستمهای قویتر و پیشرفتهتری را پیشبینی کنیم که قادر به انجام انواع فعالیتهایی هستند که به طور سنتی نیاز به هوش انسانی دارند.
پاسخ دهید