Kazalo[Skrij][Pokaži]
- Torej, kaj je nevromorfna tehnologija?
- Kako deluje nevromorfna tehnologija?
- Primeri uporabe nevromorfne tehnologije v resničnem življenju
- Zdaj pa, kaj je umetna inteligenca ali AI?
- Nevromorfna tehnologija proti umetni inteligenci
- Kakšno prihodnost imata nevromorfna tehnologija in umetna inteligenca?
- zaključek
Nevronske mreže so uveljavljen koncept v skupnosti umetne inteligence. In večina praktikov se zaveda znatnih procesnih in energetskih potreb za tako rekoč vsako pomembno usposabljanje nevronske mreže.
To pomeni, da je za napredek področja potrebna nova vrsta strojne opreme. Nekateri strokovnjaki menijo, da kvantni računalnik je ta kos opreme.
Kvantno računanje je tehnologija, ki se bo razvijala še desetletja, kljub dejstvu, da kaže ogromen potencial. Fizikalne teorije še niso dovolj razvite, da bi omogočale ustvarjanje uporabnih in cenovno dostopnih izdelkov.
Tukaj je pomembna uporaba nevromorfne tehnologije.
Z uporabo arhitekture, kjer se čipi obnašajo kot nevroni, nevromorfna tehnologija izkorišča prednosti možganov. Ta članek bo natančno preučil Umetna inteligenca in nevromorfne tehnologije ter njihove razlike in podobnosti.
Torej, kaj je nevromorfna tehnologija?
Nevromorfna tehnologija je tehnika za ustvarjanje računalnikov, ki delujejo bolj kot naši možgani. Vključuje razvoj specializiranih računalniških čipov z enako temeljno strukturo kot naši možganski nevroni in sinapse, ki jih povezujejo.
Ti čipi lahko obdelujejo informacije podobno kot človeških možganov ne, zaradi česar so učinkovitejši pri določenih dejavnostih, kot sta prepoznavanje vzorcev in odločanje.
Preprosto povedano, to je tehnika za ustvarjanje računalnikov, ki lahko »razmišljajo« in se »učijo« več kot ljudje, pri tem pa porabijo manj energije in to počnejo takoj.
Primerljiv je z umetno inteligenco (AI), vendar namesto uporabe prefinjenih algoritmov posnema delovanje naših možganov.
Kako deluje nevromorfna tehnologija?
Da bi nevromorfna tehnologija delovala, je treba zgraditi specializirane računalniške čipe z enako temeljno strukturo kot naši možganski nevroni in sinapse, ki jih povezujejo.
Ti čipi lahko obdelujejo informacije podobno kot človeški možgani, zaradi česar so učinkovitejši pri določenih dejavnostih, kot sta prepoznavanje vzorcev in odločanje.
Preprosto povedano, čip je narejen tako, da deluje kot mreža sinaps, ki povezujejo nevrone v možganih.
Podobno kot možgani obdelujejo informacije, ima čip možnost vzporedne obdelave informacij. Poleg tega, da je energijsko učinkovit, lahko čip analizira podatke in takoj presoja, pri tem pa porabi manj energije kot običajni računalniški procesorji.
Razmislite o uporabi nevromorfne tehnologije za ustvarjanje računalnika, ki lahko prepozna psa na sliki. Vsak umetni nevron v omrežju čipa bi bil zadolžen za skeniranje slike za določeno značilnost, kot so krzno, štiri noge ali rep.
To je pes, signalizirali bi drugemu nevronu, ko bi dovolj teh nevronov videlo enake lastnosti na sliki.
Primeri uporabe nevromorfne tehnologije v resničnem življenju
Danes obstajajo številne praktične uporabe nevromorfne tehnologije, kot so:
Robotika: Gibanje in vedenje robotov je mogoče nadzorovati z nevromorfnimi sistemi, ti sistemi pa robotom omogočajo tudi sprejemanje odločitev na podlagi podatkov senzorjev.
Avtonomni sistemi: nevromorfno tehnologijo je mogoče uporabiti za sprejemanje odločitev v realnem času, načrtovanje in nadzor gibanja ter zaznavanje v samovozečih avtomobilih, dronih in drugih avtonomnih sistemih.
Prepoznavanje slike in glasu: Nevromorfni sistemi so dragoceni v aplikacijah, kot so varnostni sistemi, sistemi za iskanje in pridobivanje slik ter govorno nadzorovane naprave, ker so zelo učinkoviti pri nalogah, kot so prepoznavanje predmetov, prepoznavanje obrazain pretvorbo govora v besedilo.
Internet stvari (IoT): naprave IoT, kot so kamere, mikrofoni in senzorji, lahko lokalno analizirajo podatke z nevromorfno tehnologijo, s čimer odpravijo potrebo po pošiljanju znatnih količin podatkov v oblak.
Zdravstveno varstvo: Nevromorfne sisteme je mogoče uporabiti za izboljšanje podporne tehnologije, kot so protetične okončine in kognitivna pomoč, pa tudi medicinsko slikanje, diagnozo in terapijo.
Finance: Analizo finančnih podatkov v realnem času, odkrivanje goljufivih transakcij in naložbene izbire je mogoče izvesti z nevromorfno tehnologijo.
Zdaj, ko ste dobro spoznali nevromorfno tehnologijo, je čas za pogovor o umetni inteligenci ter razlikah in podobnostih med njimi.
Zdaj pa, kaj je umetna inteligenca ali AI?
Umetna inteligenca ali AI je replikacija človeškega intelekta v strojih, ki so bili zasnovani za razmišljanje in pridobivanje znanja podobno kot ljudje.
Vključuje razvoj računalniških sistemov, ki so sposobni izvajati operacije, ki običajno potrebujejo človeški intelekt, kot je razumevanje govora, prepoznavanje slik, hitro sprejemanje odločitev in reševanje težav.
Tehnologija, ki robotom omogoča, da razmišljajo in se učijo kot ljudje, je znana kot umetna inteligenca (AI).
Lahko se uporablja za ustvarjanje računalnikov in drugih naprav, ki so sposobne opravljati naloge, ki običajno zahtevajo osebo, kot je razumevanje govora, prepoznavanje obrazov in presojanje.
Nevromorfna tehnologija proti umetni inteligenci
Umetna inteligenca (AI) in nevromorfna tehnologija sta tesno povezani, a različni temi.
Cilj nevromorfne tehnologije, podpolja elektronike, je uporaba specializirane strojne opreme za simulacijo dejavnosti človeških možganov.
Nasprotno pa je področje umetne inteligence večje in vključuje široko paleto tehnologij in metod za izdelavo inteligentnih robotov. To lahko vključuje tehnike, kot so umetna inteligenca, računalniški vid in obdelava naravnega jezika.
Dejstvo, da so nevromorfni sistemi ustvarjeni posebej za posnemanje nevronske strukture možganov, medtem ko so sistemi AI lahko zgrajeni na širokem naboru modelov, je ena glavnih razlik med nevromorfno tehnologijo in AI.
To pomeni, da so lahko nevromorfni sistemi pri nekaterih nalogah zmogljivejši od standardnih sistemov umetne inteligence, vendar so lahko hkrati bolj omejeni.
Dejstvo, da so nevromorfni sistemi zaradi svoje zasnove za izvajanje omejenega nabora dejavnosti in morebitnih težav pri hitrem prilagajanju novim nalogam pogosto manj prilagodljivi kot AI, je še ena pomembna razlika.
Vendar imajo nevromorfni sistemi potencial, da so bolj energetsko učinkoviti in dobro delujejo v aplikacijah v realnem času, kjer je potrebno hitro odločanje, na primer pri robotih in samovozečih avtomobilih.
Tu je nekaj pomembnih točk, ki jih je treba upoštevati:
- Medtem ko je umetna inteligenca (AI) bolj splošno področje, ki vključuje različne tehnologije in strategije za izdelavo inteligentnih strojev, je nevromorfna tehnologija podskupina elektronike, ki poskuša posnemati delovanje človeških možganov z uporabo specializirane strojne opreme.
- V dejavnostih, kot so prepoznavanje govora, slikovna identifikacija in odločanje, ki se tradicionalno pripisujejo človeškemu intelektu, so nevromorfni sistemi ustvarjeni tako, da so izjemno učinkoviti. Po drugi strani pa se sistemi AI lahko uporabljajo za opravljanje različnih del, ki tradicionalno potrebujejo človeški intelekt.
- Medtem ko je sisteme AI mogoče zgraditi na širokem naboru modelov, nevromorfna tehnologija uporablja umetne nevrone in sinapse, ki so ustvarjeni za delovanje na način, ki je podoben delovanju pravih nevronov in sinaps.
- V dejavnostih, kot so prepoznavanje govora, identifikacija slike in odločanje, ki se tradicionalno pripisujejo človeškemu intelektu, so nevromorfni sistemi ustvarjeni tako, da so izjemno učinkoviti. Po drugi strani pa lahko sistemi umetne inteligence opravijo različna dela, ki tradicionalno potrebujejo človeški intelekt.
- Nevromorfno tehnologijo je mogoče uporabiti za ustvarjanje inteligentnih sistemov, ki so neverjetno učinkoviti in prilagodljivi, medtem ko je AI mogoče uporabiti za opravljanje nalog, ki jih ljudje težko ali nemogoče opravijo sami.
- Umetno inteligenco (AI) in nevromorfne tehnologije je mogoče uporabiti za ustvarjanje robustnih, inteligentnih sistemov, ki so sposobni opravljati različne naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco.
Kakšno prihodnost imata nevromorfna tehnologija in umetna inteligenca?
Umetna inteligenca (AI) in nevromorfna tehnologija sta dve intrigantni in hitro razvijajoči se področji študija in razvoja.
Pričakuje se, da bo nevromorfna tehnologija v prihodnosti napredovala ter postala učinkovitejša in močnejša.
Posledica tega so lahko nove uporabe za sprejemanje odločitev v realnem času in nizka poraba energije na področjih, vključno z robotiko, samovozečimi avtomobili in avtomatizacijo doma.
Poleg tega se pričakuje, da bodo nevromorfni procesorji uporabljeni v različnih vgrajenih sistemih in pripomočkih IoT, vključno s kamerami in senzorji, za lokalno analizo podatkov in posredovanje le potrebnih podatkov v oblak.
Globoko učenje, okrepljeno učenje in razložljiva umetna inteligenca so tri področja raziskav umetne inteligence, za katera se pričakuje, da bodo v naslednjih letih hitro rasla. Zaradi teh inovacij bodo sistemi AI močnejši, natančnejši in preglednejši.
Pričakuje se tudi, da se bo uporaba umetne inteligence povečala v številnih sektorjih, vključno z zdravstvenim varstvom, bančništvom in logistiko. Umetna inteligenca se lahko na primer uporablja za samodejno odkrivanje goljufivih finančnih transakcij ali za analizo ogromnih količin zdravstvenih podatkov, ki zdravnikom pomagajo pri postavljanju natančnejših diagnoz.
Umetna inteligenca naj bi imela tudi pomembno vlogo pri ustvarjanju in napredku podporne tehnologije, vključno s protezami, kognitivnimi pripomočki in virtualnimi pomočniki.
zaključek
Nazadnje, da bi bil sektor umetne inteligence popolnoma učinkovit, je potrebna nevromorfna strojna oprema nova vrsta tehnologije.
Zdi se, da so najboljša možnost zanjo nevromorfni procesorji in več podjetij poskuša razviti to tehnologijo in prihodnost strojne umetne inteligence.
Upajmo, da bo na tem področju opravljenih več komercialnih raziskav in nevronska mreža strojna oprema bo kmalu na voljo.
Svet se lahko zaradi tega spremeni, zahvaljujoč razvijalcem umetne inteligence. Z nadaljnjim razvojem teh področij lahko pričakujemo vse močnejše in naprednejše sisteme, ki so sposobni izvajati različne dejavnosti, ki tradicionalno zahtevajo človeško inteligenco.
Pustite Odgovori