ニューラル ネットワークは、人工知能コミュニティで確立された概念です。 また、大多数の実践者は、事実上すべての注目すべきニューラル ネットワーク トレーニングに相当な処理とエネルギーが必要であることを認識しています。
つまり、領域が進むためには、新しいハードウェアが必要です。 一部の専門家は、 量子コンピューター その装備です。
量子コンピューティング 巨大な可能性を秘めているにもかかわらず、開発には何十年もかかる技術です。 物理理論は、有用で手頃な価格の製品を作成できるほど十分に開発されていません。
これは、ニューロモルフィック技術の使用が関係するところです。
ニューロモルフィック技術は、チップがニューロンのように振る舞うアーキテクチャを採用することで、脳の利点を利用します。 この記事では、 人工知能 ニューロモルフィック技術、およびそれらの相違点と類似点。
では、ニューロモルフィック技術とは何ですか?
ニューロモルフィック技術は、私たちの脳のように機能するコンピューターを作成するための技術です。 それには、脳のニューロンとそれらをつなぐシナプスと同じ基本構造を持つ特殊なコンピューター チップの開発が必要です。
これらのチップは、 人間の脳 これにより、パターン認識や意思決定などの特定のアクティビティでより効果的になります。
簡単に言えば、より少ないエネルギーで瞬時に実行しながら、人間と同じように「考え」、「学習」できるコンピュータを作成するための技術です。
人工知能 (AI) に匹敵しますが、洗練されたアルゴリズムを採用する代わりに、私たちの脳の機能を模倣します。
ニューロモルフィック技術はどのように機能しますか?
ニューロモルフィック技術が機能するためには、脳のニューロンとそれらをつなぐシナプスと同じ基本構造を持つ特殊なコンピューター チップを構築する必要があります。
これらのチップは、人間の脳と同じように情報を処理する能力を備えているため、パターン認識や意思決定などの特定の活動においてより効果的です。
簡単に言えば、チップは脳内のニューロンをつなぐシナプスのネットワークのように機能するように作られています。
脳が情報を処理する方法と同様に、チップには情報を並行して処理する能力があります。 エネルギー効率に優れているだけでなく、チップはデータを分析し、従来のコンピューター プロセッサよりも消費電力を抑えながら即座に判断を下すことができます。
ニューロモルフィック テクノロジを使用して、画像内の犬を識別できるコンピューターを作成することを検討してください。 チップのネットワーク内の各人工ニューロンは、毛皮、XNUMX 本の脚、または尾などの特定の特徴について画像をスキャンすることを担当します。
これは犬で、十分な数のニューロンが画像内の同じ特徴を見たときに、別のニューロンに信号を送ります。
ニューロモーフィック技術の実際のユースケース
今日、ニューロモルフィック技術には、次のような数多くの実用的な用途があります。
ロボティクス: ロボットの動きと動作は、ニューロモルフィック システムによって制御できます。これらのシステムにより、ロボットはセンサー データに基づいて意思決定を行うこともできます。
自律システム: ニューロモルフィック テクノロジは、リアルタイムの意思決定、モーション プランニングと制御、および自動運転車、ドローン、その他の自律システムでの認識に利用できます。
画像および音声認識: ニューロモルフィック システムは、オブジェクト認識などのタスクで非常に効率的であるため、セキュリティ システム、画像検索および検索システム、音声制御デバイスなどのアプリケーションで価値があります。 顔認識、音声からテキストへの変換。
モノのインターネット (IoT): カメラ、マイク、センサーなどの IoT デバイスは、ニューロモーフィック テクノロジを使用してローカルでデータを分析できるため、大量のデータをクラウドに送信する必要がなくなります。
ヘルスケア: ニューロモルフィック システムは、義肢や認知支援などの支援技術、医療用画像、診断、治療を改善するために利用できます。
財務: リアルタイムの財務データ分析、不正取引の検出、および投資の選択はすべて、ニューロモーフィック テクノロジで実行できます。
さて、ニューロモルフィック テクノロジーを十分に理解できたので、次は人工知能とそれらの相違点と類似点について説明します。
では、人工知能やAIとは何ですか?
人工知能 (AI) は、人間と同じように推論して知識を獲得するように設計されたマシンで人間の知性を複製したものです。
これには、音声の理解、画像の識別、迅速な意思決定、問題の解決など、通常は人間の知性を必要とする操作を実行できるコンピューター システムの開発が必要です。
ロボットが人間のように考え、学習できるようにする技術は、人工知能 (AI) として知られています。
これを使用して、音声の理解、顔の識別、判断など、通常は人を必要とするタスクを実行できるコンピューターやその他のデバイスを作成できます。
ニューロモルフィック技術対人工知能
人工知能 (AI) とニューロモルフィック テクノロジは密接に関連していますが、異なるトピックです。
エレクトロニクスのサブフィールドであるニューロモルフィック技術の目標は、特殊なハードウェアを使用して人間の脳の活動をシミュレートすることです。
対照的に、人工知能の領域はより大きく、インテリジェントなロボットを構築するための幅広い技術と方法が含まれています。 これには、人工知能、コンピューター ビジョン、自然言語処理などの技術が含まれる場合があります。
ニューロモルフィック システムは脳のニューロン構造を模倣するために特別に作成され、AI システムは幅広い設計に基づいて構築できるという事実は、ニューロモルフィック テクノロジーと AI の主な違いの XNUMX つです。
これは、ニューロモーフィック システムが一部のタスクで標準的な AI システムよりも優れている可能性がある一方で、同時により制約を受ける可能性があることを意味します。
ニューロモーフィック システムは、限られた一連のアクティビティを実行するように設計されているため、多くの場合、AI よりも柔軟性が低く、新しいタスクに迅速に適応することが困難であるという事実は、もう XNUMX つの重要な違いです。
ただし、ニューロモルフィック システムは、エネルギー効率が高く、ロボットや自動運転車など、迅速な意思決定が必要なリアルタイム アプリケーションで適切に機能する可能性があります。
考慮すべきいくつかの重要なポイントは次のとおりです。
- 人工知能 (AI) は、インテリジェント マシンを構築するためのさまざまなテクノロジと戦略を含む、より一般的な領域ですが、ニューロモーフィック テクノロジは、特殊なハードウェアを使用して人間の脳の動作をエミュレートしようとする電子機器のサブセットです。
- 伝統的に人間の知性に起因する音声認識、画像識別、意思決定などの活動では、ニューロモルフィック システムが非常に効果的に作成されます。 一方、AI システムは、従来は人間の知性を必要とするさまざまな仕事を実行するために使用できます。
- AI システムは幅広い設計に基づいて構築できますが、ニューロモーフィック テクノロジでは、実際のニューロンとシナプスが動作する方法と同様の方法で機能するように作成された人工ニューロンとシナプスを使用します。
- 伝統的に人間の知性に起因する音声認識、画像識別、意思決定などの活動では、ニューロモルフィック システムが非常に効果的に作成されます。 一方で、従来は人間の知性が必要だったさまざまな仕事が、AI システムによって完了することができます。
- ニューロモルフィック テクノロジを使用して、信じられないほど効率的で柔軟なインテリジェント システムを作成できます。また、AI を使用して、人間が単独で完了するのが困難または不可能なタスクを実行できます。
- 人工知能 (AI) とニューロモルフィック テクノロジを利用して、通常は人間の知性を必要とするさまざまなタスクを実行できる堅牢でインテリジェントなシステムを作成できます。
ニューロモーフィック技術と人工知能にはどのような未来がありますか?
人工知能 (AI) とニューロモルフィック テクノロジは、研究と開発の XNUMX つの興味深い分野であり、急速に発展しています。
ニューロモルフィック技術は将来的に進歩し、より効果的かつ強力になると予想されます。
これにより、ロボット工学、自動運転自動車、ホーム オートメーションなどの分野で、リアルタイムの意思決定と低消費電力の新たな用途が生まれる可能性があります。
さらに、ニューロモーフィック プロセッサは、カメラやセンサーなどのさまざまな組み込みシステムや IoT ガジェットで採用され、ローカルでデータを分析し、必要なデータだけをクラウドに伝達することが期待されています。
深い学習、強化学習、説明可能な AI は、今後数年間で急速な成長が見込まれる AI 研究の XNUMX つの分野です。 これらのイノベーションにより、AI システムはより強力で、より正確で、より透明になります。
AI の使用は、ヘルスケア、銀行、物流など、さまざまな分野で増加すると予想されています。 たとえば、AI を使用して、不正な金融取引を自動的に検出したり、膨大な量の医療データを分析して、臨床医がより正確な診断を行うのを支援したりできます。
AI は、人工装具、認知支援、仮想アシスタントなどの支援技術の作成と進歩において重要な役割を果たすことも期待されています。
まとめ
最後に、AI セクターが完全に効果を発揮するためには、ニューロモルフィック ハードウェアが必要な新しい種類のテクノロジーです。
そのための最良の選択肢はニューロモルフィック プロセッサのようであり、いくつかの企業がこのテクノロジとハードウェア人工知能の未来を開発しようとしています。
願わくば、この分野でより多くの商業的研究が行われることを願っています。 ニューラルネットワーク ハードウェアはすぐに利用可能になります。
AI 開発者のおかげで、結果として世界が変わる可能性があります。 これらのドメインがさらに発展するにつれて、従来は人間の知性を必要とするさまざまな活動を実行できる、これまで以上に強力で高度なシステムが登場することが予想されます。
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