Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
- Dakle, što je neuromorfna tehnologija?
- Kako funkcionira neuromorfna tehnologija?
- Slučajevi upotrebe neuromorfne tehnologije u stvarnom životu
- Sada, što je umjetna inteligencija ili AI?
- Neuromorfna tehnologija protiv umjetne inteligencije
- Kakvu budućnost čekaju neuromorfna tehnologija i umjetna inteligencija?
- Zaključak
Neuronske mreže su ustaljeni koncept u zajednici umjetne inteligencije. A većina praktičara svjesna je značajnih zahtjeva za obradu i energiju za gotovo bilo koje značajno treniranje neuronske mreže.
Odnosno, potrebna je nova vrsta hardvera da bi to područje napredovalo. Neki stručnjaci vjeruju da kvantno računalo je taj dio opreme.
Kvantno računanje je tehnologija za čiji će razvoj trebati desetljeća, unatoč činjenici da pokazuje ogroman potencijal. Fizičke teorije još nisu dovoljno razvijene da bi omogućile stvaranje korisnih i pristupačnih proizvoda.
Ovdje je relevantna uporaba neuromorfne tehnologije.
Korištenjem arhitekture u kojoj se čipovi ponašaju poput neurona, neuromorfna tehnologija iskorištava prednosti mozga. Ovaj će članak pobliže razmotriti umjetna inteligencija i neuromorfne tehnologije, kao i njihove razlike i sličnosti.
Dakle, što je neuromorfna tehnologija?
Neuromorfna tehnologija je tehnika za stvaranje računala koja funkcioniraju više poput našeg mozga. To uključuje razvoj specijaliziranih računalnih čipova s istom temeljnom strukturom kao neuroni našeg mozga i sinapse koje ih povezuju.
Ovi čipovi imaju sposobnost obrade informacija na sličan način kao i ljudski mozak čini, što ih čini učinkovitijima u određenim aktivnostima kao što su prepoznavanje uzoraka i donošenje odluka.
Jednostavno rečeno, to je tehnika za stvaranje računala koja mogu "razmišljati" i "učiti" više kao i ljudi, trošeći manje energije i radeći to trenutno.
Usporediv je s umjetnom inteligencijom (AI), ali umjesto da koristi sofisticirane algoritme, oponaša funkcioniranje našeg mozga.
Kako funkcionira neuromorfna tehnologija?
Kako bi neuromorfna tehnologija funkcionirala, moraju se izgraditi specijalizirani računalni čipovi s istom temeljnom strukturom kao neuroni našeg mozga i sinapse koje ih povezuju.
Ovi čipovi imaju sposobnost obrade informacija slično kao ljudski mozak, što ih čini učinkovitijima u određenim aktivnostima poput prepoznavanja uzoraka i donošenja odluka.
Jednostavno rečeno, čip je napravljen da funkcionira poput mreže sinapsi koje povezuju neurone u mozgu.
Slično kao što mozak obrađuje informacije, čip ima sposobnost paralelne obrade informacija. Osim što je energetski učinkovit, čip može analizirati podatke i trenutno donositi prosudbe, a pritom troši manje energije od konvencionalnih računalnih procesora.
Razmotrite korištenje neuromorfne tehnologije za stvaranje računala koje može identificirati psa na slici. Svaki umjetni neuron u mreži čipa bio bi zadužen za skeniranje slike u potrazi za određenom karakteristikom, poput krzna, četiri noge ili repa.
Ovo je pas, signalizirali bi drugom neuronu kada bi dovoljno tih neurona vidjelo iste karakteristike na slici.
Slučajevi upotrebe neuromorfne tehnologije u stvarnom životu
Danas postoje brojne praktične upotrebe neuromorfne tehnologije, kao što su:
Robotika: Kretanje i ponašanje robota može se kontrolirati neuromorfnim sustavima, a ti sustavi također omogućuju robotima da donose odluke na temelju senzorskih podataka.
Autonomni sustavi: Neuromorfna tehnologija može se koristiti za donošenje odluka u stvarnom vremenu, planiranje kretanja i kontrolu te percepciju u samovozećim automobilima, dronovima i drugim autonomnim sustavima.
Prepoznavanje slike i glasa: Neuromorfni sustavi vrijedni su u aplikacijama kao što su sigurnosni sustavi, sustavi za pretraživanje i dohvaćanje slika i uređaji kojima se upravlja govorom jer su vrlo učinkoviti u zadacima kao što su prepoznavanje objekata, prepoznavanje lica, i pretvorbu govora u tekst.
Internet stvari (IoT): IoT uređaji poput kamera, mikrofona i senzora mogu analizirati podatke lokalno pomoću neuromorfne tehnologije, eliminirajući potrebu slanja značajnih količina podataka u oblak.
Zdravstvena njega: Neuromorfni sustavi mogu se koristiti za poboljšanje pomoćne tehnologije kao što su protetski udovi i kognitivna pomoć, kao i medicinsko snimanje, dijagnoza i terapija.
Financije: Analiza financijskih podataka u stvarnom vremenu, otkrivanje lažnih transakcija i odabiri ulaganja mogu se obaviti pomoću neuromorfne tehnologije.
Sada, kada ste se dobro upoznali s neuromorfnom tehnologijom, vrijeme je da razgovaramo o umjetnoj inteligenciji i razlikama i sličnostima među njima.
Sada, što je umjetna inteligencija ili AI?
Umjetna inteligencija, ili AI, replikacija je ljudskog intelekta u strojevima koji su dizajnirani da razmišljaju i stječu znanje slično ljudima.
To uključuje razvoj računalnih sustava koji su sposobni obavljati operacije za koje je obično potreban ljudski intelekt, kao što je razumijevanje govora, prepoznavanje slika, brzo donošenje odluka i rješavanje problema.
Tehnologija koja robotima omogućuje razmišljanje i učenje poput ljudi poznata je kao umjetna inteligencija (AI).
Može se koristiti za stvaranje računala i drugih uređaja koji su sposobni obavljati zadatke koji obično zahtijevaju osobu, kao što je razumijevanje govora, prepoznavanje lica i prosuđivanje.
Neuromorfna tehnologija protiv umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija (AI) i neuromorfna tehnologija blisko su povezane, ali različite teme.
Cilj neuromorfne tehnologije, potpolja elektronike, je korištenje specijaliziranog hardvera za simulaciju aktivnosti ljudskog mozga.
Naprotiv, područje umjetne inteligencije je šire i uključuje širok raspon tehnologija i metoda za izgradnju inteligentnih robota. To može uključivati tehnike poput umjetne inteligencije, računalnog vida i obrade prirodnog jezika.
Činjenica da su neuromorfni sustavi posebno stvoreni da imitiraju neuronsku strukturu mozga, dok se AI sustavi mogu graditi na širokom rasponu dizajna, jedna je od glavnih razlika između neuromorfne tehnologije i AI.
To implicira da iako neuromorfni sustavi mogu biti sposobniji od standardnih AI sustava u nekim zadacima, oni istovremeno mogu biti više ograničeni.
Činjenica da su neuromorfni sustavi često manje fleksibilni od umjetne inteligencije zbog svog dizajna za izvršavanje ograničenog skupa aktivnosti i potencijalnih poteškoća u brzom prilagođavanju novim zadacima još je jedna važna razlika.
Međutim, neuromorfni sustavi imaju potencijal da budu energetski učinkovitiji i imaju dobre rezultate u aplikacijama u stvarnom vremenu gdje je potrebno brzo donošenje odluka, kao što su roboti i samovozeći automobili.
Evo nekoliko važnih točaka koje treba uzeti u obzir:
- Dok je umjetna inteligencija (AI) općenitije područje koje uključuje niz tehnologija i strategija za izgradnju inteligentnih strojeva, neuromorfna tehnologija je podskup elektronike koji pokušava oponašati operacije ljudskog mozga pomoću specijaliziranog hardvera.
- U aktivnostima kao što su prepoznavanje govora, slikovna identifikacija i donošenje odluka, koje se tradicionalno pripisuju ljudskom intelektu, neuromorfni sustavi stvoreni su da budu izuzetno učinkoviti. S druge strane, sustavi umjetne inteligencije mogu se koristiti za obavljanje raznih poslova koji tradicionalno zahtijevaju ljudski intelekt.
- Dok se sustavi umjetne inteligencije mogu graditi na širokom rasponu dizajna, neuromorfna tehnologija koristi umjetne neurone i sinapse koje su stvorene da funkcioniraju na način koji je sličan načinu na koji rade pravi neuroni i sinapse.
- U aktivnostima kao što su prepoznavanje govora, identifikacija slike i donošenje odluka, koje se tradicionalno pripisuju ljudskom intelektu, neuromorfni sustavi stvaraju se tako da budu iznimno učinkoviti. S druge strane, razne poslove koji tradicionalno zahtijevaju ljudski intelekt mogu se završiti pomoću AI sustava.
- Neuromorfna tehnologija može se koristiti za stvaranje inteligentnih sustava koji su nevjerojatno učinkoviti 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 sustava koji su sposobni obavljati niz zadataka koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju.
Kakvu budućnost čekaju neuromorfna tehnologija i umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija (AI) i neuromorfna tehnologija dva su intrigantna i brzo razvijajuća polja proučavanja i razvoja.
Predviđa se da će neuromorfna tehnologija napredovati u budućnosti, postajući učinkovitija i moćnija.
To može rezultirati novim upotrebama za donošenje odluka u stvarnom vremenu i niskom potrošnjom energije u područjima uključujući robotiku, samovozeće automobile i kućnu automatizaciju.
Osim toga, očekuje se da će se neuromorfni procesori koristiti u raznim ugrađenim sustavima i IoT napravama, uključujući kamere i senzore, za lokalnu analizu podataka i komunikaciju samo potrebnih podataka u oblak.
Duboko učenje, učenje s pojačanjem i objašnjiva umjetna inteligencija tri su područja istraživanja umjetne inteligencije za koja se očekuje da će imati brzi rast u sljedećim godinama. Ove će inovacije sustave umjetne inteligencije učiniti jačima, preciznijima i transparentnijima.
Također se očekuje da će se upotreba umjetne inteligencije povećati u brojnim sektorima, uključujući zdravstvo, bankarstvo i logistiku. AI se može koristiti, na primjer, za automatsko otkrivanje lažnih financijskih transakcija ili za analizu golemih količina medicinskih podataka kako bi se kliničarima pomoglo u postavljanju točnijih dijagnoza.
Također se očekuje da će umjetna inteligencija igrati značajnu ulogu u stvaranju i unapređenju pomoćne tehnologije uključujući proteze, kognitivna pomagala i virtualne asistente.
Zaključak
Konačno, kako bi sektor umjetne inteligencije bio potpuno učinkovit, neuromorfni hardver je nova vrsta tehnologije koja je potrebna.
Čini se da su najbolja opcija za to neuromorfni procesori, a nekoliko tvrtki pokušava razviti ovu tehnologiju i budućnost hardverske umjetne inteligencije.
Nadajmo se da će se više komercijalnih istraživanja provoditi u ovom području neuronska mreža hardver će uskoro biti dostupan.
Svijet se kao rezultat toga može promijeniti zahvaljujući AI programerima. Kako se ove domene dalje razvijaju, možemo očekivati da ćemo vidjeti sve snažnije i naprednije sustave koji su sposobni obavljati niz aktivnosti koje tradicionalno zahtijevaju ljudsku inteligenciju.
Ostavi odgovor