신경망은 인공 지능 커뮤니티에서 확립된 개념입니다. 그리고 대부분의 실무자는 거의 모든 주목할만한 신경망 교육에 중요한 처리 및 에너지 요구 사항을 알고 있습니다.
즉, 해당 영역이 발전하려면 새로운 종류의 하드웨어가 필요합니다. 일부 전문가들은 양자 컴퓨터 그 장비입니다.
퀀텀 컴퓨팅 엄청난 잠재력을 보여주고 있음에도 불구하고 개발하는 데 수십 년이 걸릴 기술입니다. 물리학 이론은 유용하고 저렴한 제품을 만들 수 있을 만큼 아직 충분히 개발되지 않았습니다.
이것은 뉴로모픽 기술의 사용이 관련된 곳입니다.
뉴로모픽 기술은 칩이 뉴런처럼 행동하는 아키텍처를 채택함으로써 뇌의 장점을 활용합니다. 이 기사는 자세히 살펴볼 것입니다 인공 지능 및 뉴로모픽 기술과 그 차이점 및 유사점.
그렇다면 뉴로모픽 기술이란 무엇일까요?
뉴로모픽 기술은 우리의 두뇌처럼 작동하는 컴퓨터를 만드는 기술입니다. 그것은 우리 뇌의 뉴런 및 이를 연결하는 시냅스와 동일한 기본 구조를 가진 특수 컴퓨터 칩을 개발하는 것을 수반합니다.
이 칩은 정보를 처리하는 능력이 있습니다. 인간의 뇌 패턴 인식 및 의사 결정과 같은 특정 활동에서 더 효과적입니다.
간단히 말해 사람처럼 더 많이 "생각"하고 "학습"하면서 에너지를 덜 소비하고 즉시 수행할 수 있는 컴퓨터를 만드는 기술입니다.
인공 지능(AI)과 비슷하지만 정교한 알고리즘을 사용하는 대신 뇌가 기능하는 방식을 모방합니다.
뉴로모픽 기술은 어떻게 작동합니까?
뉴로모픽 기술이 작동하기 위해서는 우리 뇌의 뉴런과 이를 연결하는 시냅스와 동일한 기본 구조를 가진 특수 컴퓨터 칩이 만들어져야 합니다.
이 칩은 인간의 두뇌와 유사하게 정보를 처리할 수 있는 능력이 있어 패턴 인식 및 의사 결정과 같은 특정 활동에서 더 효과적입니다.
간단히 말해서 칩은 뇌의 뉴런을 연결하는 시냅스 네트워크처럼 기능하도록 만들어졌습니다.
뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하게 칩은 정보를 병렬로 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 에너지 효율성 외에도 이 칩은 기존 컴퓨터 프로세서보다 적은 에너지를 사용하면서 데이터를 분석하고 즉시 판단할 수 있습니다.
뉴로모픽 기술을 사용하여 이미지에서 개를 식별할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것을 고려하십시오. 칩 네트워크의 각 인공 뉴런은 모피, 네 다리 또는 꼬리와 같은 특정 특성에 대한 이미지 스캔을 담당합니다.
이것은 개입니다. 충분한 수의 뉴런이 이미지에서 동일한 특징을 보았을 때 다른 뉴런에 신호를 보냅니다.
뉴로모픽 기술의 실제 사용 사례
오늘날 뉴로모픽 기술은 다음과 같이 다양하게 실용적으로 사용됩니다.
로보틱스: 로봇의 움직임과 동작은 뉴로모픽 시스템으로 제어할 수 있으며, 이러한 시스템을 통해 로봇은 센서 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
자율 시스템: 뉴로모픽 기술은 실시간 의사 결정, 동작 계획 및 제어, 자율 주행 자동차, 드론 및 기타 자율 시스템의 인식에 활용할 수 있습니다.
이미지 및 음성 인식: 뉴로모픽 시스템은 보안 시스템, 이미지 검색 및 검색 시스템, 음성 제어 장치와 같은 애플리케이션에서 가치가 있습니다. 얼굴 인식, 음성-텍스트 변환.
사물 인터넷(IoT): 카메라, 마이크, 센서와 같은 IoT 장치는 뉴로모픽 기술을 사용하여 로컬에서 데이터를 분석할 수 있으므로 상당한 양의 데이터를 클라우드로 보낼 필요가 없습니다.
의료: 뉴로모픽 시스템은 의족 및 인지 지원과 같은 보조 기술과 의료 영상, 진단 및 치료를 개선하는 데 활용할 수 있습니다.
금융: 실시간 금융 데이터 분석, 사기 거래 탐지 및 투자 선택은 모두 뉴로모픽 기술로 수행할 수 있습니다.
이제 뉴로모픽 기술에 대해 잘 알게 되었습니다. 이제 인공 지능과 그 차이점 및 유사점에 대해 이야기할 시간입니다.
이제 인공 지능 또는 AI는 무엇입니까?
인공 지능 또는 AI는 인간과 유사하게 지식을 추론하고 습득하도록 설계된 기계에 인간 지능을 복제한 것입니다.
여기에는 음성 이해, 그림 식별, 신속한 의사 결정 및 문제 해결과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템 개발이 수반됩니다.
로봇이 인간처럼 생각하고 학습할 수 있게 해주는 기술을 인공지능(AI)이라고 합니다.
언어 이해, 얼굴 식별 및 판단과 같이 일반적으로 사람을 요구하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 및 기타 장치를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
뉴로모픽 기술 대 인공 지능
인공 지능(AI)과 뉴로모픽 기술은 밀접하게 관련되어 있지만 별개의 주제입니다.
전자 공학의 하위 분야인 뉴로모픽 기술의 목표는 특수 하드웨어를 사용하여 인간 두뇌의 활동을 시뮬레이션하는 것입니다.
반대로 인공지능의 영역은 더 넓고 지능형 로봇을 구축하기 위한 광범위한 기술과 방법을 포함합니다. 여기에는 인공 지능, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 기술이 포함될 수 있습니다.
뉴로모픽 시스템은 특히 뇌의 신경 구조를 모방하기 위해 만들어지는 반면 AI 시스템은 다양한 디자인을 기반으로 구축될 수 있다는 사실은 뉴로모픽 기술과 AI의 주요 차이점 중 하나입니다.
이는 뉴로모픽 시스템이 일부 작업에서 표준 AI 시스템보다 더 많은 능력을 발휘할 수 있지만 동시에 더 제한적일 수 있음을 의미합니다.
뉴로모픽 시스템은 제한된 활동 집합을 실행하도록 설계되고 새로운 작업에 빠르게 적응하는 데 잠재적인 어려움으로 인해 AI보다 유연성이 떨어지는 경우가 많다는 사실은 또 다른 중요한 차이점입니다.
그러나 뉴로모픽 시스템은 로봇 및 자율 주행 자동차와 같이 신속한 의사 결정이 필요한 실시간 응용 프로그램에서 더 에너지 효율적이고 잘 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
고려해야 할 몇 가지 중요한 사항은 다음과 같습니다.
- 인공 지능(AI)은 지능형 기계를 구축하기 위한 다양한 기술과 전략을 포함하는 보다 일반적인 영역인 반면, 뉴로모픽 기술은 특수 하드웨어를 사용하여 인간 두뇌의 작동을 에뮬레이션하려는 전자 장치의 하위 집합입니다.
- 전통적으로 인간의 지능에 기인한 음성 인식, 사진 식별 및 의사 결정과 같은 활동에서 뉴로모픽 시스템은 매우 효과적입니다. 반면에 AI 시스템은 전통적으로 인간의 지능이 필요한 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
- AI 시스템은 광범위한 디자인을 기반으로 구축될 수 있지만 뉴로모픽 기술은 실제 뉴런 및 시냅스가 작동하는 방식과 유사한 방식으로 기능하도록 생성된 인공 뉴런 및 시냅스를 사용합니다.
- 전통적으로 인간의 지능에 기인한 음성 인식, 이미지 식별 및 의사 결정과 같은 활동에서 뉴로모픽 시스템은 매우 효과적입니다. 반면 전통적으로 인간의 지능이 필요한 다양한 직업은 AI 시스템으로 끝낼 수 있다.
- 뉴로모픽 기술은 놀랍도록 효율적이고 유연한 지능형 시스템을 만드는 데 사용할 수 있으며, AI는 사람이 혼자 완료하기 어렵거나 불가능한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
- 인공 지능(AI) 및 뉴로모픽 기술을 활용하여 일반적으로 인간 지능이 필요한 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력하고 지능적인 시스템을 만들 수 있습니다.
뉴로모픽 기술과 인공 지능은 어떤 미래를 품고 있을까요?
인공 지능(AI)과 뉴로모픽 기술은 두 가지 흥미롭고 빠르게 발전하는 연구 및 개발 분야입니다.
앞으로 뉴로모픽 기술이 발전하여 더욱 효과적이고 강력해질 것으로 예상됩니다.
이는 로봇 공학, 자율 주행 자동차 및 홈 오토메이션을 포함한 분야에서 실시간 의사 결정 및 저전력 소비를 위한 새로운 용도로 이어질 수 있습니다.
또한 뉴로모픽 프로세서는 카메라와 센서를 포함한 다양한 임베디드 시스템과 IoT 장치에 사용되어 로컬에서 데이터를 분석하고 필요한 데이터만 클라우드에 전달할 것으로 예상됩니다.
깊은 학습, 강화 학습 및 설명 가능한 AI는 향후 몇 년 동안 급속한 성장이 예상되는 AI 연구의 세 가지 영역입니다. 이러한 혁신은 AI 시스템을 더욱 강력하고 정확하며 투명하게 만들 것입니다.
또한 의료, 은행, 물류 등 여러 분야에서 AI 사용이 증가할 것으로 예상됩니다. 예를 들어 AI는 사기성 금융 거래를 자동으로 감지하거나 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 임상의가 보다 정확한 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI는 또한 보철물, 인지 보조 장치 및 가상 비서와 같은 보조 기술의 생성 및 발전에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
결론
마지막으로 AI 분야가 완전히 효과적이기 위해서는 뉴로모픽 하드웨어가 필요한 새로운 종류의 기술입니다.
이를 위한 최선의 선택은 뉴로모픽 프로세서인 것으로 보이며, 여러 기업이 이 기술과 하드웨어 인공 지능의 미래를 개발하려고 시도하고 있습니다.
바라건대, 이 분야에서 더 많은 상업적 연구가 수행되고 신경망 하드웨어를 곧 사용할 수 있습니다.
그 결과 AI 개발자 덕분에 세상이 바뀔 수 있습니다. 이러한 영역이 더욱 발전함에 따라 전통적으로 인간 지능을 요구하는 다양한 활동을 수행할 수 있는 더욱 강력하고 발전된 시스템을 볼 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.
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