Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Neuroverkot ovat vakiintunut käsite tekoälyyhteisössä. Ja suurin osa ammatinharjoittajista on tietoinen merkittävistä prosessointi- ja energiavaatimuksista käytännöllisesti katsoen kaikkien merkittävien neuroverkkokoulutukseen.
Toisin sanoen alueen edistyminen vaatii uudenlaista laitteistoa. Jotkut ammattilaiset uskovat, että kvantitietokone onko se varuste.
Quantum computing on tekniikka, jonka kehittäminen kestää useita vuosikymmeniä huolimatta siitä, että siinä on valtava potentiaali. Fysiikan teorioita ei ole vielä kehitetty tarpeeksi hyödyllisten ja kohtuuhintaisten tuotteiden luomiseksi.
Tässä neuromorfisen teknologian käyttö on merkityksellistä.
Käyttämällä arkkitehtuuria, jossa sirut käyttäytyvät hermosolujen tavoin, neuromorfinen tekniikka hyödyntää aivojen etuja. Tässä artikkelissa tarkastellaan tarkasti tekoäly ja neuromorfiset teknologiat sekä niiden erot ja yhtäläisyydet.
Joten mikä on neuromorfinen tekniikka?
Neuromorfinen tekniikka on tekniikka, jolla luodaan tietokoneita, jotka toimivat enemmän kuin aivomme. Se edellyttää erikoistuneiden tietokonesirujen kehittämistä, joilla on sama perusrakenne kuin aivomme hermosoluilla ja niitä yhdistävillä synapseilla.
Näillä siruilla on kyky käsitellä tietoja samalla tavalla kuin se ihmisaivot tekee niistä tehokkaampia tietyissä toimissa, kuten kuvioiden tunnistamisessa ja päätöksenteossa.
Yksinkertaisesti sanottuna se on tekniikka sellaisten tietokoneiden luomiseen, jotka voivat "ajatella" ja "oppia" enemmän ihmisten tavoin kuluttaen vähemmän energiaa ja tekevät sen välittömästi.
Se on verrattavissa tekoälyyn (AI), mutta sen sijaan, että se käyttäisi kehittyneitä algoritmeja, se matkii aivomme toimintaa.
Kuinka neuromorfinen tekniikka toimii?
Jotta neuromorfinen tekniikka toimisi, on rakennettava erikoistuneita tietokonesiruja, joilla on sama perusrakenne kuin aivomme hermosoluilla ja niitä yhdistävillä synapseilla.
Näillä siruilla on kyky käsitellä tietoa samalla tavalla kuin ihmisen aivot, mikä tekee niistä tehokkaampia tietyissä toimissa, kuten kuvioiden tunnistamisessa ja päätöksenteossa.
Yksinkertaisesti sanottuna siru on tehty toimimaan synapsien verkostona, joka yhdistää aivojen neuronit.
Samoin kuin aivot käsittelevät tietoa, sirulla on kyky käsitellä tietoa rinnakkain. Sen lisäksi, että siru on energiatehokas, se pystyy analysoimaan tietoja ja tekemään päätöksiä välittömästi kuluttaen samalla vähemmän energiaa kuin perinteiset tietokoneprosessorit.
Harkitse neuromorfisen tekniikan käyttämistä sellaisen tietokoneen luomiseen, joka tunnistaa koiran kuvasta. Jokainen sirun verkon keinotekoinen neuroni olisi vastuussa kuvan skannaamisesta tietyn ominaisuuden, kuten turkin, neljän jalan tai hännän, varalta.
Tämä on koira, he antaisivat signaalin toiselle neuronille, kun tarpeeksi näistä neuroneista näki samat piirteet kuvassa.
Neuromorfisen teknologian tosielämän käyttötapaukset
Nykyään neuromorfiselle teknologialle on olemassa lukuisia käytännön käyttötapoja, kuten:
Robotiikka: Neuromorfisilla järjestelmillä voidaan ohjata robottien liikettä ja käyttäytymistä, ja näiden järjestelmien avulla robotit voivat myös tehdä päätöksiä sensoritietojen perusteella.
Autonomiset järjestelmät: Neuromorfista tekniikkaa voidaan käyttää reaaliaikaiseen päätöksentekoon, liikkeen suunnitteluun ja ohjaukseen sekä havainnointiin itseohjautuvissa autoissa, droneissa ja muissa autonomisissa järjestelmissä.
Kuvan ja äänen tunnistus: Neuromorfiset järjestelmät ovat arvokkaita sovelluksissa, kuten turvajärjestelmissä, kuvanhaku- ja hakujärjestelmissä ja puheohjatuissa laitteissa, koska ne ovat erittäin tehokkaita tehtävissä, kuten kohteen tunnistuksessa, kasvojen tunnistusja puheen muuntaminen tekstiksi.
Esineiden Internet (IoT): IoT-laitteet, kuten kamerat, mikrofonit ja anturit, voivat analysoida dataa paikallisesti neuromorfisen teknologian avulla, mikä eliminoi tarpeen lähettää merkittäviä määriä dataa pilveen.
Terveydenhuolto: Neuromorfisia järjestelmiä voidaan käyttää parantamaan avustavaa teknologiaa, kuten raajojen proteeseja ja kognitiivista apua, sekä lääketieteellistä kuvantamista, diagnoosia ja hoitoa.
Rahoitus: Reaaliaikainen taloustietojen analysointi, vilpillisten liiketoimien havaitseminen ja sijoitusvalinnat voidaan tehdä neuromorfisella tekniikalla.
Nyt sinulla on hyvä altistuminen neuromorfiselle teknologialle, on aika puhua tekoälystä ja niiden välisistä eroista ja yhtäläisyyksistä.
Mitä nyt on tekoäly tai tekoäly?
Tekoäly eli tekoäly on ihmisen älyn replikaatio koneissa, jotka on suunniteltu järkeilemään ja hankkimaan tietoa samalla tavalla kuin ihmiset.
Se edellyttää tietokonejärjestelmien kehittämistä, jotka pystyvät suorittamaan tavallisesti ihmisälyä vaativia toimintoja, kuten puheen ymmärtämistä, kuvien tunnistamista, nopeiden päätösten tekemistä ja ongelmien ratkaisemista.
Teknologia, jonka avulla robotit voivat ajatella ja oppia kuten ihmiset, tunnetaan tekoälynä (AI).
Sen avulla voidaan luoda tietokoneita ja muita laitteita, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka tavallisesti vaativat henkilöä, kuten puheen ymmärtämisen, kasvojen tunnistamisen ja tuomioiden tekemisen.
Neuromorfinen teknologia vs tekoäly
Tekoäly (AI) ja neuromorfinen teknologia ovat läheisesti toisiinsa liittyviä, mutta erillisiä aiheita.
Neuromorfisen tekniikan, elektroniikan ala-alan, tavoitteena on käyttää erikoislaitteita ihmisaivojen toiminnan simulointiin.
Sitä vastoin tekoälyn alue on laajempi ja sisältää laajan valikoiman teknologioita ja menetelmiä älykkäiden robottien rakentamiseen. Tämä voi sisältää tekniikoita, kuten tekoälyä, tietokonenäköä ja luonnollisen kielen käsittelyä.
Se tosiasia, että neuromorfiset järjestelmät on luotu erityisesti jäljittelemään aivojen hermosolujen rakennetta, kun taas tekoälyjärjestelmiä voidaan rakentaa monenlaisille malleille, on yksi tärkeimmistä eroista neuromorfisen teknologian ja tekoälyn välillä.
Tämä tarkoittaa, että vaikka neuromorfiset järjestelmät voivat joissakin tehtävissä olla tehokkaampia kuin tavalliset tekoälyjärjestelmät, ne voivat samanaikaisesti olla rajoitetumpia.
Toinen tärkeä ero on se tosiasia, että neuromorfiset järjestelmät ovat usein vähemmän joustavia kuin tekoäly, koska ne on suunniteltu suorittamaan rajoitettu määrä toimintoja ja mahdollisia vaikeuksia mukautua nopeasti uusiin tehtäviin.
Neuromorfiset järjestelmät voivat kuitenkin olla energiatehokkaampia ja toimivat hyvin reaaliaikaisissa sovelluksissa, joissa nopea päätöksenteko on välttämätöntä, kuten roboteissa ja itseohjautuvissa autoissa.
Tässä on muutamia tärkeitä huomioitavia kohtia:
- Vaikka tekoäly (AI) on yleisempi alue, joka sisältää erilaisia teknologioita ja strategioita älykkäiden koneiden rakentamiseen, neuromorfinen tekniikka on elektroniikan osajoukko, joka yrittää jäljitellä ihmisaivojen toimintaa erikoislaitteiston avulla.
- Puheentunnistuksen, kuvan tunnistamisen ja päätöksenteon kaltaisissa toimissa, jotka perinteisesti liitetään ihmisälyn ansioksi, neuromorfiset järjestelmät luodaan erittäin tehokkaiksi. Toisaalta tekoälyjärjestelmiä voidaan käyttää erilaisiin töihin, joissa perinteisesti tarvitaan ihmisälyä.
- Tekoälyjärjestelmiä voidaan rakentaa monenlaisille malleille, mutta neuromorfisessa tekniikassa käytetään keinotekoisia hermosoluja ja synapseja, jotka on luotu toimimaan samalla tavalla kuin todelliset neuronit ja synapsit.
- Puheentunnistuksen, kuvantunnistuksen ja päätöksenteon kaltaisissa toimissa, jotka perinteisesti liitetään ihmisälyn ansioksi, neuromorfiset järjestelmät luodaan erittäin tehokkaiksi. Toisaalta monet perinteisesti ihmisälyä vaativat työt voidaan tehdä tekoälyjärjestelmillä.
- Neuromorfisen teknologian avulla voidaan luoda älykkäitä järjestelmiä, jotka ovat uskomattoman tehokkaita ja joustavia, kun taas tekoälyllä voidaan tehdä tehtäviä, joita ihmisten on vaikea tai mahdoton suorittaa yksin.
- Tekoälyn (AI) ja neuromorfisten teknologioiden avulla voidaan luoda vankkoja, älykkäitä järjestelmiä, jotka pystyvät suorittamaan erilaisia tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisälyä.
Millainen tulevaisuus neuromorfisella teknologialla ja tekoälyllä on?
Tekoäly (AI) ja neuromorfinen teknologia ovat kaksi kiehtovaa ja nopeasti kehittyvää tutkimus- ja kehitysalaa.
Neuromorfisen teknologian odotetaan kehittyvän tulevaisuudessa tehokkaammaksi ja tehokkaammaksi.
Tämä voi johtaa uusiin käyttötarkoituksiin reaaliaikaiseen päätöksentekoon ja alhaiseen virrankulutukseen aloilla, kuten robotiikassa, itseajavissa autoissa ja kodin automaatiossa.
Lisäksi neuromorfisia prosessoreita odotetaan käytettävän useissa sulautetuissa järjestelmissä ja IoT-gadgeteissa, mukaan lukien kamerat ja anturit, analysoimaan dataa paikallisesti ja välittämään vain tarpeellista dataa pilveen.
Syvällinen oppiminen, vahvistava oppiminen ja selitettävissä oleva tekoäly ovat kolme tekoälytutkimuksen aluetta, joiden odotetaan kasvavan nopeasti lähivuosina. Nämä innovaatiot tekevät tekoälyjärjestelmistä vahvempia, tarkempia ja läpinäkyvämpiä.
Tekoälyn käytön odotetaan myös lisääntyvän useilla sektoreilla, mukaan lukien terveydenhuolto, pankkitoiminta ja logistiikka. Tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi vilpillisten rahoitustapahtumien automaattiseen havaitsemiseen tai valtavien lääketieteellisten tietojen analysointiin auttamaan kliinikoita tekemään tarkempia diagnooseja.
Tekoälyllä odotetaan myös olevan merkittävä rooli avustavien tekniikoiden, kuten proteesien, kognitiivisten apuvälineiden ja virtuaalisten avustajien, luomisessa ja edistämisessä.
Yhteenveto
Lopuksi, jotta tekoälysektori olisi täysin tehokas, neuromorfinen laitteisto on uudenlainen tekniikka, jota tarvitaan.
Parhaalta vaihtoehdolta näyttävät olevan neuromorfiset prosessorit, ja useat yritykset yrittävät kehittää tätä teknologiaa ja laitteiston tekoälyn tulevaisuutta.
Toivottavasti tällä alalla tehdään lisää kaupallista tutkimusta ja neuroverkkomallien laitteisto on pian saatavilla.
Tämän seurauksena maailma voi muuttua tekoälykehittäjien ansiosta. Kun nämä alueet kehittyvät edelleen, voimme odottaa näkevämme yhä tehokkaampia ja kehittyneempiä järjestelmiä, jotka pystyvät suorittamaan erilaisia toimintoja, jotka perinteisesti vaativat ihmisen älykkyyttä.
Jätä vastaus