Saturs[Paslēpt][Rādīt]
Neironu tīkli ir iedibināts jēdziens mākslīgā intelekta kopienā. Un lielākā daļa praktiķu apzinās ievērojamās apstrādes un enerģijas prasības praktiski jebkurai ievērojamai neironu tīkla apmācībai.
Tas nozīmē, ka apgabala attīstībai ir nepieciešama jauna veida aparatūra. Daži speciālisti uzskata, ka kvantu dators ir šī iekārta.
Kvantu skaitļošana ir tehnoloģija, kuras izstrāde prasīs daudzus gadu desmitus, neskatoties uz to, ka tā parāda milzīgu potenciālu. Fizikas teorijas vēl nav pietiekami attīstītas, lai ļautu radīt noderīgus un pieejamus produktus.
Šeit ir aktuāla neiromorfo tehnoloģiju izmantošana.
Izmantojot arhitektūru, kurā mikroshēmas darbojas kā neironi, neiromorfā tehnoloģija izmanto smadzeņu priekšrocības. Šis raksts tiks rūpīgi aplūkots mākslīgais intelekts un neiromorfās tehnoloģijas, kā arī to atšķirības un līdzības.
Tātad, kas ir neiromorfiskā tehnoloģija?
Neiromorfā tehnoloģija ir paņēmiens tādu datoru radīšanai, kas darbojas vairāk kā mūsu smadzenes. Tas ietver specializētu datoru mikroshēmu izstrādi ar tādu pašu pamatstruktūru kā mūsu smadzeņu neironiem un sinapsēm, kas tos saista.
Šīm mikroshēmām ir iespēja apstrādāt informāciju līdzīgi kā cilvēka smadzenes dara, kas padara tos efektīvākus konkrētās darbībās, piemēram, modeļu atpazīšanas un lēmumu pieņemšanas jomā.
Vienkārši sakot, tas ir paņēmiens tādu datoru radīšanai, kas spēj “domāt” un “mācīties” vairāk kā cilvēki, vienlaikus patērējot mazāk enerģijas un darot to uzreiz.
Tas ir salīdzināms ar mākslīgo intelektu (AI), taču tā vietā, lai izmantotu sarežģītus algoritmus, tas atdarina mūsu smadzeņu darbību.
Kā darbojas neiromorfiskā tehnoloģija?
Lai funkcionētu neiromorfās tehnoloģijas, ir jāizveido specializētas datoru mikroshēmas ar tādu pašu pamatstruktūru kā mūsu smadzeņu neironiem un sinapsēm, kas tos saista.
Šīs mikroshēmas spēj apstrādāt informāciju līdzīgi kā cilvēka smadzenes, kas padara tās efektīvākas konkrētās darbībās, piemēram, modeļu atpazīšanā un lēmumu pieņemšanā.
Vienkārši sakot, mikroshēma ir izveidota, lai tā darbotos kā sinapses tīkls, kas savieno smadzeņu neironus.
Līdzīgi kā smadzenes apstrādā informāciju, mikroshēmai ir iespēja apstrādāt informāciju paralēli. Papildus tam, ka mikroshēma ir energoefektīva, tā var analizēt datus un nekavējoties pieņemt lēmumus, vienlaikus patērējot mazāk enerģijas nekā parastie datoru procesori.
Apsveriet iespēju izmantot neiromorfo tehnoloģiju, lai izveidotu datoru, kas attēlā var identificēt suni. Katrs mikroshēmas tīklā esošais mākslīgais neirons būtu atbildīgs par attēla skenēšanu, lai noteiktu konkrētu raksturlielumu, piemēram, kažokādu, četras kājas vai aste.
Šis ir suns, viņi signalizēs citam neironam, kad pietiekami daudz no šiem neironiem attēlā redzēja tādas pašas iezīmes.
Neuromorfiskās tehnoloģijas izmantošanas gadījumi dzīvē
Mūsdienās ir daudz praktisku neiromorfisko tehnoloģiju pielietojumu, piemēram:
Robotika: robotu kustību un uzvedību var kontrolēt ar neiromorfām sistēmām, un šīs sistēmas arī ļauj robotiem pieņemt lēmumus, pamatojoties uz sensoru datiem.
Autonomās sistēmas: Neiromorfo tehnoloģiju var izmantot reāllaika lēmumu pieņemšanai, kustības plānošanai un kontrolei, kā arī uztverei pašbraucošos automobiļos, dronos un citās autonomās sistēmās.
Attēla un balss atpazīšana: Neiromorfās sistēmas ir vērtīgas tādās lietojumprogrammās kā drošības sistēmas, attēlu meklēšanas un izguves sistēmas un runas kontrolētas ierīces, jo tās ir ļoti efektīvas tādu uzdevumu veikšanā kā objektu atpazīšana, sejas atpazīšanaun runas pārvēršana tekstā.
Lietu internets (IoT): IoT ierīces, piemēram, kameras, mikrofoni un sensori, var lokāli analizēt datus, izmantojot neiromorfo tehnoloģiju, tādējādi novēršot nepieciešamību nosūtīt ievērojamus datu apjomus uz mākoni.
Veselības aprūpe: Neiromorfās sistēmas var izmantot, lai uzlabotu palīgtehnoloģijas, piemēram, ekstremitāšu protezēšanu un kognitīvo palīdzību, kā arī medicīnisko attēlveidošanu, diagnostiku un terapiju.
Finanses: reāllaika finanšu datu analīzi, krāpniecisku darījumu atklāšanu un ieguldījumu izvēli var veikt, izmantojot neiromorfo tehnoloģiju.
Tagad jums ir laba saskare ar neiromorfo tehnoloģiju, ir pienācis laiks runāt par mākslīgo intelektu un to atšķirībām un līdzībām.
Tagad, kas ir mākslīgais intelekts vai AI?
Mākslīgais intelekts jeb AI ir cilvēka intelekta replikācija mašīnās, kas ir izstrādātas, lai spriestu un iegūtu zināšanas līdzīgi kā cilvēkiem.
Tas ietver datorsistēmu izstrādi, kas spēj veikt darbības, kurām parasti ir nepieciešams cilvēka intelekts, piemēram, saprast runu, identificēt attēlus, pieņemt ātrus lēmumus un atrisināt problēmas.
Tehnoloģija, kas ļauj robotiem domāt un mācīties kā cilvēkiem, ir pazīstama kā mākslīgais intelekts (AI).
To var izmantot, lai izveidotu datorus un citas ierīces, kas spēj veikt uzdevumus, kas parasti ir nepieciešami personai, piemēram, saprast runu, identificēt sejas un pieņemt spriedumus.
Neiromorfā tehnoloģija pret mākslīgo intelektu
Mākslīgais intelekts (AI) un neiromorfās tehnoloģijas ir cieši saistītas, bet atšķirīgas tēmas.
Neiromorfās tehnoloģijas, elektronikas apakšnozares, mērķis ir izmantot specializētu aparatūru, lai simulētu cilvēka smadzeņu darbības.
Pretēji tam, mākslīgā intelekta joma ir lielāka un ietver plašu tehnoloģiju un metožu klāstu viedo robotu veidošanai. Tas var ietvert tādas metodes kā mākslīgais intelekts, datorredze un dabiskās valodas apstrāde.
Fakts, ka neiromorfās sistēmas ir īpaši izveidotas, lai atdarinātu smadzeņu neironu struktūru, savukārt mākslīgā intelekta sistēmas var veidot, izmantojot plašu dizainu klāstu, ir viena no galvenajām atšķirībām starp neiromorfo tehnoloģiju un AI.
Tas nozīmē, ka, lai gan dažos uzdevumos neiromorfās sistēmas var būt spējīgākas nekā standarta AI sistēmas, tās vienlaikus var būt vairāk ierobežotas.
Vēl viena svarīga atšķirība ir fakts, ka neiromorfās sistēmas bieži ir mazāk elastīgas nekā mākslīgais intelekts, jo tās ir konstruētas tā, lai tās veiktu ierobežotu darbību kopumu un iespējamas grūtības ātri pielāgoties jauniem uzdevumiem.
Tomēr neiromorfām sistēmām ir potenciāls būt energoefektīvākām un labi darboties reāllaika lietojumprogrammās, kur ir nepieciešama tūlītēja lēmumu pieņemšana, piemēram, robotos un pašbraucošās automašīnās.
Šeit ir daži svarīgi punkti, kas jāņem vērā:
- Kamēr mākslīgais intelekts (AI) ir vispārīgāka joma, kas ietver dažādas tehnoloģijas un stratēģijas viedo mašīnu veidošanai, neiromorfā tehnoloģija ir elektronikas apakškopa, kas mēģina līdzināties cilvēka smadzeņu darbībām, izmantojot specializētu aparatūru.
- Tādos pasākumos kā runas atpazīšana, attēlu identificēšana un lēmumu pieņemšana, kas tradicionāli tiek attiecināti uz cilvēka intelektu, neiromorfās sistēmas tiek radītas, lai tās būtu ārkārtīgi efektīvas. No otras puses, AI sistēmas var izmantot, lai veiktu dažādus darbus, kuriem tradicionāli ir nepieciešams cilvēka intelekts.
- Lai gan AI sistēmas var veidot, izmantojot plašu dizainu klāstu, neiromorfiskajā tehnoloģijā tiek izmantoti mākslīgie neironi un sinapses, kas ir radīti, lai darbotos līdzīgi tam, kā darbojas īstie neironi un sinapses.
- Tādos pasākumos kā runas atpazīšana, attēlu identificēšana un lēmumu pieņemšana, kas tradicionāli tiek attiecināti uz cilvēka intelektu, neiromorfās sistēmas tiek radītas, lai tās būtu ārkārtīgi efektīvas. No otras puses, mākslīgā intelekta sistēmas var paveikt dažādus darbus, kuriem tradicionāli ir nepieciešams cilvēka intelekts.
- Neiromorfo tehnoloģiju var izmantot, lai izveidotu inteliģentas sistēmas, kas ir neticami efektīvas un elastīgas, savukārt AI var izmantot, lai veiktu uzdevumus, kurus cilvēkiem ir grūti vai neiespējami paveikt vienam.
- Mākslīgo intelektu (AI) un neiromorfās tehnoloģijas var izmantot, lai radītu spēcīgas, inteliģentas sistēmas, kas spēj veikt dažādus uzdevumus, kam parasti nepieciešams cilvēka intelekts.
Kāda ir neiromorfo tehnoloģiju un mākslīgā intelekta nākotne?
Mākslīgais intelekts (AI) un neiromorfās tehnoloģijas ir divas intriģējošas un ātri attīstošas studiju un attīstības jomas.
Paredzams, ka neiromorfās tehnoloģijas nākotnē attīstīsies, kļūstot efektīvākas un iedarbīgākas.
Tas var radīt jaunus lietojumus reāllaika lēmumu pieņemšanai un zemu enerģijas patēriņu tādās jomās kā robotika, pašbraucošie automobiļi un mājas automatizācija.
Turklāt ir paredzēts, ka neiromorfiskie procesori tiks izmantoti dažādās iegultās sistēmās un IoT sīkrīkos, tostarp kamerās un sensoros, lai analizētu datus lokāli un paziņotu tikai nepieciešamos datus mākonī.
Dziļa mācīšanās, mācīšanās pastiprināšana un izskaidrojams AI ir trīs AI pētniecības jomas, kurām nākamajos gados gaidāma strauja izaugsme. Šīs inovācijas padarīs AI sistēmas spēcīgākas, precīzākas un pārredzamākas.
Paredzams, ka mākslīgā intelekta izmantošana palielināsies arī vairākās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, banku darbībā un loģistikā. AI var izmantot, piemēram, lai automātiski atklātu krāpnieciskus finanšu darījumus vai analizētu milzīgus medicīnisko datu apjomus, lai palīdzētu ārstiem noteikt precīzākas diagnozes.
Paredzams, ka AI arī spēlēs nozīmīgu lomu palīgtehnoloģiju, tostarp protēžu, kognitīvo palīglīdzekļu un virtuālo asistentu, izveidē un attīstībā.
Secinājumi
Visbeidzot, lai AI nozare būtu pilnībā efektīva, neiromorfā aparatūra ir jauna veida tehnoloģija, kas ir nepieciešama.
Šķiet, ka labākais risinājums tam ir neiromorfiskie procesori, un vairāki uzņēmumi mēģina attīstīt šo tehnoloģiju un aparatūras mākslīgā intelekta nākotni.
Cerams, ka šajā jomā tiks veikti vairāk komerciālu pētījumu, un neironu tīklu aparatūra drīz būs pieejama.
Pateicoties AI izstrādātājiem, pasaule var mainīties. Šīm jomām attīstoties tālāk, mēs varam sagaidīt arvien spēcīgākas un progresīvākas sistēmas, kas spēj veikt dažādas darbības, kas tradicionāli prasa cilvēka inteliģenci.
Atstāj atbildi