Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Nevrale nettverk er et etablert konsept i kunstig intelligens-miljøet. Og flertallet av utøvere er klar over de betydelige prosesserings- og energikravene for praktisk talt enhver bemerkelsesverdig nevrale nettverkstrening.
Det vil si at det kreves en ny type maskinvare for at området skal rykke frem. Noen fagfolk mener at kvantecomputer er det utstyret.
Kvanteberegning er en teknologi det vil ta mange tiår å utvikle, til tross for at den viser et enormt potensial. Fysikkteorier er ennå ikke utviklet tilstrekkelig til å tillate å lage nyttige og rimelige produkter.
Det er her bruk av nevromorf teknologi er relevant.
Ved å bruke en arkitektur der brikker oppfører seg som nevroner, gjør nevromorf teknologi bruk av hjernens fordeler. Denne artikkelen vil se nærmere på kunstig intelligens og nevromorfe teknologier, så vel som deres forskjeller og likheter.
Så, hva er nevromorf teknologi?
Nevromorf teknologi er en teknikk for å lage datamaskiner som fungerer mer som hjernen vår. Det innebærer å utvikle spesialiserte databrikker med samme grunnleggende struktur som hjernens nevroner og synapsene som forbinder dem.
Disse brikkene har muligheten til å behandle informasjon på samme måte som hvordan Menneskehjerne gjør, noe som gjør dem mer effektive i spesifikke aktiviteter som mønstergjenkjenning og beslutningstaking.
Enkelt sagt, det er en teknikk for å lage datamaskiner som kan "tenke" og "lære" mer som folk gjør, samtidig som de bruker mindre energi og gjør det umiddelbart.
Det kan sammenlignes med kunstig intelligens (AI), men i stedet for å bruke sofistikerte algoritmer, etterligner det hvordan hjernen vår fungerer.
Hvordan fungerer nevromorfisk teknologi?
For at nevromorf teknologi skal fungere, må det bygges spesialiserte databrikker med samme grunnleggende struktur som hjernens nevroner og synapsene som forbinder dem.
Disse brikkene har evnen til å behandle informasjon på samme måte som den menneskelige hjernen gjør, noe som gjør dem mer effektive ved spesifikke aktiviteter som mønstergjenkjenning og beslutningstaking.
Enkelt sagt er brikken laget for å fungere som et nettverk av synapser som forbinder nevronene i hjernen.
I likhet med hvordan hjernen behandler informasjon, har brikken muligheten til å behandle informasjon parallelt. I tillegg til å være energieffektiv, kan brikken analysere data og foreta vurderinger umiddelbart samtidig som den bruker mindre energi enn konvensjonelle dataprosessorer.
Vurder å bruke nevromorf teknologi for å lage en datamaskin som kan identifisere en hund i et bilde. Hvert kunstig nevron i brikkens nettverk vil være ansvarlig for å skanne bildet for en bestemt egenskap, for eksempel pels, fire ben eller en hale.
Dette er en hund, de ville signalisere til et annet nevron når nok av disse nevronene så de samme funksjonene i bildet.
Reelle brukstilfeller av nevromorfisk teknologi
Det finnes mange praktiske bruksområder for nevromorf teknologi i dag, for eksempel:
Robotikk: Bevegelsen og oppførselen til roboter kan kontrolleres av nevromorfe systemer, og disse systemene gjør det også mulig for roboter å ta avgjørelser basert på sensordata.
Autonome systemer: Nevromorf teknologi kan brukes for sanntids beslutningstaking, bevegelsesplanlegging og kontroll, og persepsjon i selvkjørende biler, droner og andre autonome systemer.
Bilde- og stemmegjenkjenning: Nevromorfe systemer er verdifulle i applikasjoner som sikkerhetssystemer, systemer for bildesøk og gjenfinning og talekontrollerte enheter fordi de er svært effektive i oppgaver som objektgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, og tale-til-tekst-konvertering.
Internet of Things (IoT): IoT-enheter som kameraer, mikrofoner og sensorer kan analysere data lokalt ved hjelp av nevromorf teknologi, noe som eliminerer behovet for å sende betydelige mengder data til skyen.
Helsevesen: Nevromorfe systemer kan brukes til å forbedre hjelpeteknologi som lemmerproteser og kognitiv assistanse, samt medisinsk bildebehandling, diagnose og terapi.
Økonomi: Sanntidsanalyse av finansielle data, oppdagelse av uredelige transaksjoner og investeringsvalg kan gjøres med nevromorf teknologi.
Nå har du den gode eksponeringen for nevromorf teknologi, det er på tide å snakke om kunstig intelligens og forskjellene og likhetene mellom dem.
Nå, hva er kunstig intelligens eller AI?
Kunstig intelligens, eller AI, er replikasjonen av menneskelig intellekt i maskiner som er designet for å resonnere og tilegne seg kunnskap på samme måte som mennesker.
Det innebærer å utvikle datasystemer som er i stand til å utføre operasjoner som vanligvis trenger menneskelig intellekt, for eksempel å forstå tale, identifisere bilder, ta raske beslutninger og løse problemer.
Teknologien som gjør roboter i stand til å tenke og lære som mennesker er kjent som kunstig intelligens (AI).
Den kan brukes til å lage datamaskiner og andre enheter som er i stand til å utføre oppgaver som vanligvis krever en person, for eksempel å forstå tale, identifisere ansikter og gjøre vurderinger.
Nevromorf teknologi vs kunstig intelligens
Kunstig intelligens (AI) og nevromorf teknologi er nært beslektede, men distinkte emner.
Målet med nevromorfisk teknologi, et underfelt av elektronikk, er å bruke spesialisert maskinvare for å simulere aktivitetene til den menneskelige hjernen.
Motsatt er området kunstig intelligens større og inkluderer et bredt spekter av teknologier og metoder for å bygge intelligente roboter. Dette kan involvere teknikker som kunstig intelligens, datasyn og naturlig språkbehandling.
Det faktum at nevromorfe systemer er spesielt skapt for å imitere nevronstrukturen i hjernen mens AI-systemer kan bygges på et bredt spekter av design er en av hovedforskjellene mellom nevromorf teknologi og AI.
Dette innebærer at selv om nevromorfe systemer kan være mer kapable enn standard AI-systemer ved noen oppgaver, kan de samtidig være mer begrenset.
Det faktum at nevromorfe systemer ofte er mindre fleksible enn AI på grunn av deres design for å utføre et begrenset sett med aktiviteter og potensielle vanskeligheter med å raskt tilpasse seg nye oppgaver, er en annen viktig forskjell.
Imidlertid har nevromorfe systemer potensial til å være mer energieffektive og yte godt i sanntidsapplikasjoner der raske beslutninger er nødvendig, for eksempel i roboter og selvkjørende biler.
Her er noen viktige punkter å vurdere:
- Mens kunstig intelligens (AI) er et mer generelt område som inkluderer en rekke teknologier og strategier for å bygge intelligente maskiner, er nevromorfisk teknologi en undergruppe av elektronikk som prøver å etterligne operasjonene til den menneskelige hjernen ved hjelp av spesialisert maskinvare.
- I aktiviteter som talegjenkjenning, bildeidentifikasjon og beslutningstaking, som tradisjonelt tilskrives menneskelig intellekt, er nevromorfe systemer skapt for å være ekstremt effektive. På den annen side kan AI-systemer brukes til å utføre en rekke jobber som tradisjonelt trenger menneskelig intellekt.
- Mens AI-systemer kan bygges på et bredt spekter av design, bruker nevromorf teknologi kunstige nevroner og synapser som er skapt for å fungere på en måte som ligner på hvordan ekte nevroner og synapser fungerer.
- I aktiviteter som talegjenkjenning, bildeidentifikasjon og beslutningstaking, som tradisjonelt tilskrives menneskelig intellekt, er nevromorfe systemer skapt for å være svært effektive. På den annen side kan en rekke jobber som tradisjonelt trenger menneskelig intellekt fullføres av AI-systemer.
- Nevromorf teknologi kan brukes til å lage intelligente systemer som er utrolig effektive og fleksible, mens AI kan brukes til å gjøre oppgaver som er vanskelige eller umulige for folk å fullføre alene.
- Kunstig intelligens (AI) og nevromorfe teknologier kan brukes til å lage robuste, intelligente systemer som er i stand til å utføre en rekke oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens.
Hvilken fremtid har nevromorf teknologi og kunstig intelligens?
Kunstig intelligens (AI) og nevromorf teknologi er to spennende og raskt utviklende studie- og utviklingsfelt.
Det er forventet at nevromorf teknologi vil utvikle seg i fremtiden, og bli mer effektiv og potent.
Dette kan resultere i nye bruksområder for sanntids beslutningstaking og lavt strømforbruk innen felt inkludert robotikk, selvkjørende biler og hjemmeautomatisering.
I tillegg forventes nevromorfe prosessorer å bli brukt i en rekke innebygde systemer og IoT-dingser, inkludert kameraer og sensorer, for å analysere data lokalt og kommunisere akkurat de nødvendige dataene til skyen.
Dyp læring, forsterkende læring og forklarbar AI er tre områder innen AI-forskning som forventes å ha rask vekst de neste årene. Disse innovasjonene vil gjøre AI-systemer sterkere, mer presise og mer gjennomsiktige.
Bruken av AI forventes også å øke på tvers av en rekke sektorer, inkludert helsevesen, bank og logistikk. AI kan for eksempel brukes til automatisk å oppdage uredelige økonomiske transaksjoner eller til å analysere enorme mengder medisinske data for å hjelpe klinikere med å stille mer nøyaktige diagnoser.
AI forventes også å spille en betydelig rolle i etableringen og utviklingen av hjelpeteknologi, inkludert proteser, kognitive hjelpemidler og virtuelle assistenter.
konklusjonen
Til slutt, for at AI-sektoren skal være fullt effektiv, er nevromorf maskinvare en ny type teknologi som kreves.
Det beste alternativet for det ser ut til å være nevromorfe prosessorer, og flere virksomheter prøver å utvikle denne teknologien og fremtiden for kunstig maskinvareintelligens.
Forhåpentligvis vil det bli utført mer kommersiell forskning på dette feltet, og nevrale nettverket maskinvare vil snart være tilgjengelig.
Verden kan endre seg som et resultat, takket være AI-utviklere. Etter hvert som disse domenene utvikler seg videre, kan vi forvente å se stadig mer potente og avanserte systemer som er i stand til å utføre en rekke aktiviteter som tradisjonelt krever menneskelig intelligens.
Legg igjen en kommentar