Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Neurale netwerken zijn een ingeburgerd concept in de kunstmatige-intelligentiegemeenschap. En de meerderheid van de beoefenaars is zich bewust van de aanzienlijke verwerkings- en energievereisten voor vrijwel elke opmerkelijke neurale netwerktraining.
Dat wil zeggen dat er een nieuw soort hardware nodig is om het gebied vooruit te helpen. Sommige professionals zijn van mening dat de kwantumcomputer is dat stuk gereedschap.
Quantum computing is een technologie die vele decennia nodig heeft om zich te ontwikkelen, ondanks het feit dat ze een enorm potentieel vertoont. Natuurkundige theorieën zijn nog niet voldoende ontwikkeld om bruikbare en betaalbare producten te kunnen maken.
Dit is waar het gebruik van neuromorfische technologie relevant is.
Door gebruik te maken van een architectuur waarin chips zich gedragen als neuronen, maakt neuromorfe technologie gebruik van de voordelen van de hersenen. Dit artikel zal aandachtig kijken kunstmatige intelligentie en neuromorfe technologieën, evenals hun verschillen en overeenkomsten.
Wat is neuromorfe technologie?
Neuromorfische technologie is een techniek om computers te maken die meer op onze hersenen lijken. Het omvat de ontwikkeling van gespecialiseerde computerchips met dezelfde fundamentele structuur als de neuronen van onze hersenen en de synapsen die ze met elkaar verbinden.
Deze chips kunnen informatie op dezelfde manier verwerken als de menselijk brein doet, waardoor ze effectiever zijn in specifieke activiteiten zoals patroonherkenning en besluitvorming.
Simpel gezegd, het is een techniek om computers te maken die meer kunnen "denken" en "leren" zoals mensen dat doen, terwijl ze minder energie verbruiken en het meteen doen.
Het is vergelijkbaar met kunstmatige intelligentie (AI), maar in plaats van geavanceerde algoritmen te gebruiken, bootst het na hoe onze hersenen functioneren.
Hoe werkt de neuromorfische technologie?
Om neuromorfe technologie te laten functioneren, moeten gespecialiseerde computerchips worden gebouwd met dezelfde fundamentele structuur als de neuronen van onze hersenen en de synapsen die ze met elkaar verbinden.
Deze chips kunnen informatie op dezelfde manier verwerken als het menselijk brein, waardoor ze effectiever zijn in specifieke activiteiten zoals patroonherkenning en besluitvorming.
Simpel gezegd, de chip is gemaakt om te functioneren als een netwerk van synapsen die de neuronen in de hersenen met elkaar verbinden.
Net zoals de hersenen informatie verwerken, heeft de chip de mogelijkheid om informatie parallel te verwerken. De chip is niet alleen energiezuinig, maar kan ook gegevens analyseren en direct oordelen, terwijl hij minder energie verbruikt dan conventionele computerprocessors.
Overweeg om neuromorfische technologie te gebruiken om een computer te maken die een hond in een afbeelding kan identificeren. Elk kunstmatig neuron in het netwerk van de chip zou verantwoordelijk zijn voor het scannen van het beeld op een bepaald kenmerk, zoals een vacht, vier poten of een staart.
Dit is een hond, ze zouden een signaal geven aan een ander neuron als genoeg van deze neuronen dezelfde kenmerken in het beeld zagen.
Real-life use cases van Neuromorphic-technologie
Er bestaan tegenwoordig tal van praktische toepassingen voor neuromorfe technologie, zoals:
Robotica: De beweging en het gedrag van robots kunnen worden bestuurd door neuromorfe systemen, en deze systemen stellen robots ook in staat om beslissingen te nemen op basis van sensorgegevens.
Autonome systemen: Neuromorfe technologie kan worden gebruikt voor real-time besluitvorming, bewegingsplanning en -controle, en perceptie in zelfrijdende auto's, drones en andere autonome systemen.
Beeld- en spraakherkenning: Neuromorfe systemen zijn waardevol in toepassingen zoals beveiligingssystemen, beeldzoek- en ophaalsystemen en spraakgestuurde apparaten omdat ze zeer efficiënt zijn in taken als objectherkenning, gezichtsherkenning, en conversie van spraak naar tekst.
Internet of Things (IoT): IoT-apparaten zoals camera's, microfoons en sensoren kunnen gegevens lokaal analyseren met behulp van neuromorfische technologie, waardoor het niet meer nodig is om grote hoeveelheden gegevens naar de cloud te sturen.
Gezondheidszorg: Neuromorfe systemen kunnen worden gebruikt om ondersteunende technologie zoals protheses en cognitieve assistentie te verbeteren, evenals medische beeldvorming, diagnose en therapie.
Financiën: real-time analyse van financiële gegevens, de detectie van frauduleuze transacties en investeringskeuzes kunnen allemaal worden gedaan met neuromorfische technologie.
Nu je de goede blootstelling aan neuromorfische technologie hebt gekregen, is het tijd om te praten over kunstmatige intelligentie en het verschil en de overeenkomsten daartussen.
Wat is kunstmatige intelligentie of AI?
Kunstmatige intelligentie, of AI, is de replicatie van menselijk intellect in machines die zijn ontworpen om te redeneren en kennis op te doen op dezelfde manier als mensen.
Het omvat het ontwikkelen van computersystemen die in staat zijn om handelingen uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijk intellect nodig is, zoals het begrijpen van spraak, het identificeren van afbeeldingen, het nemen van snelle beslissingen en het oplossen van problemen.
De technologie die robots in staat stelt om te denken en te leren zoals mensen, wordt kunstmatige intelligentie (AI) genoemd.
Het kan worden gebruikt om computers en andere apparaten te maken die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken een persoon nodig is, zoals het begrijpen van spraak, het identificeren van gezichten en het maken van oordelen.
Neuromorfe technologie versus kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie (AI) en neuromorfische technologie zijn nauw verwante maar verschillende onderwerpen.
Het doel van neuromorfe technologie, een deelgebied van elektronica, is om gespecialiseerde hardware te gebruiken om de activiteiten van het menselijk brein te simuleren.
Het gebied van kunstmatige intelligentie daarentegen is groter en omvat een breed scala aan technologieën en methoden om intelligente robots te bouwen. Dit kunnen technieken zijn zoals kunstmatige intelligentie, computervisie en natuurlijke taalverwerking.
Het feit dat neuromorfe systemen speciaal zijn gemaakt om de neuronale structuur van de hersenen na te bootsen, terwijl AI-systemen op een breed scala aan ontwerpen kunnen worden gebouwd, is een van de belangrijkste verschillen tussen neuromorfe technologie en AI.
Dit houdt in dat hoewel neuromorfe systemen voor sommige taken beter in staat kunnen zijn dan standaard AI-systemen, ze tegelijkertijd meer beperkt kunnen zijn.
Het feit dat neuromorfe systemen vaak minder flexibel zijn dan AI vanwege hun ontwerp om een beperkt aantal activiteiten uit te voeren en mogelijke moeilijkheden om zich snel aan te passen aan nieuwe taken, is een ander belangrijk onderscheid.
Neuromorfe systemen hebben echter het potentieel om energiezuiniger te zijn en goed te presteren in real-time toepassingen waar snelle besluitvorming noodzakelijk is, zoals in robots en zelfrijdende auto's.
Hier zijn enkele belangrijke punten om te overwegen:
- Hoewel kunstmatige intelligentie (AI) een meer algemeen gebied is dat een verscheidenheid aan technologieën en strategieën omvat voor het bouwen van intelligente machines, is neuromorfe technologie een subset van elektronica die probeert de werking van het menselijk brein na te bootsen met behulp van gespecialiseerde hardware.
- Bij activiteiten zoals spraakherkenning, beeldidentificatie en besluitvorming, die traditioneel worden toegeschreven aan het menselijk intellect, worden neuromorfe systemen gecreëerd om buitengewoon effectief te zijn. Aan de andere kant kunnen AI-systemen worden gebruikt om een verscheidenheid aan taken uit te voeren waarvoor traditioneel menselijk intellect nodig is.
- Hoewel AI-systemen op een breed scala aan ontwerpen kunnen worden gebouwd, maakt neuromorfe technologie gebruik van kunstmatige neuronen en synapsen die zijn gemaakt om te functioneren op een manier die vergelijkbaar is met hoe echte neuronen en synapsen werken.
- Bij activiteiten zoals spraakherkenning, beeldidentificatie en besluitvorming, die traditioneel worden toegeschreven aan het menselijk intellect, worden neuromorfe systemen gecreëerd om buitengewoon effectief te zijn. Aan de andere kant kan een verscheidenheid aan taken waarvoor traditioneel menselijk intellect nodig is, worden voltooid door AI-systemen.
- Neuromorfe technologie kan worden gebruikt om intelligente systemen te creëren die ongelooflijk efficiënt en flexibel zijn, terwijl AI kan worden gebruikt om taken uit te voeren die moeilijk of onmogelijk zijn voor mensen om alleen te voltooien.
- Kunstmatige intelligentie (AI) en neuromorfische technologieën kunnen worden gebruikt om robuuste, intelligente systemen te creëren die in staat zijn een verscheidenheid aan taken uit te voeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is.
Welke toekomst hebben neuromorfe technologie en kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie (AI) en neuromorfe technologie zijn twee intrigerende en zich snel ontwikkelende studie- en ontwikkelingsgebieden.
Verwacht wordt dat neuromorfische technologie in de toekomst zal evolueren en effectiever en krachtiger zal worden.
Dit kan resulteren in nieuwe toepassingen voor real-time besluitvorming en een laag stroomverbruik op gebieden als robotica, zelfrijdende auto's en domotica.
Bovendien wordt verwacht dat neuromorfe processors zullen worden gebruikt in een verscheidenheid aan ingebedde systemen en IoT-gadgets, waaronder camera's en sensoren, om gegevens lokaal te analyseren en alleen de benodigde gegevens naar de cloud te communiceren.
Diepe leer, versterkend leren en verklaarbare AI zijn drie gebieden van AI-onderzoek die naar verwachting de komende jaren snel zullen groeien. Deze innovaties zullen AI-systemen sterker, preciezer en transparanter maken.
Het gebruik van AI zal naar verwachting ook toenemen in een aantal sectoren, waaronder de gezondheidszorg, het bankwezen en de logistiek. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om frauduleuze financiële transacties automatisch te detecteren of om enorme hoeveelheden medische gegevens te analyseren om clinici te helpen nauwkeurigere diagnoses te stellen.
AI zal naar verwachting ook een belangrijke rol spelen bij het creëren en verbeteren van ondersteunende technologie, waaronder prothesen, cognitieve hulpmiddelen en virtuele assistenten.
Conclusie
Tot slot, om de AI-sector volledig effectief te laten zijn, is neuromorfe hardware een nieuw soort technologie die nodig is.
De beste optie lijkt neuromorfe processors te zijn, en verschillende bedrijven proberen deze technologie en de toekomst van kunstmatige intelligentie voor hardware te ontwikkelen.
Hopelijk zal er meer commercieel onderzoek op dit gebied worden gedaan, en neuraal netwerk hardware zal binnenkort beschikbaar zijn.
De wereld kan daardoor veranderen, dankzij AI-ontwikkelaars. Naarmate deze domeinen zich verder ontwikkelen, kunnen we anticiperen op steeds krachtigere en geavanceerdere systemen die in staat zijn een verscheidenheid aan activiteiten uit te voeren die traditioneel menselijke intelligentie vereisen.
Laat een reactie achter