Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Neurala nätverk är ett etablerat koncept inom artificiell intelligens. Och majoriteten av utövarna är medvetna om de betydande bearbetnings- och energikraven för praktiskt taget all anmärkningsvärd utbildning i neurala nätverk.
Det vill säga, en ny sorts hårdvara krävs för att området ska avancera. Vissa proffs tror att kvantdator är den utrustningen.
Kvantberäkning är en teknik som kommer att ta många decennier att utveckla, trots att den visar en enorm potential. Fysik teorier är ännu inte tillräckligt utvecklade för att möjliggöra skapandet av användbara och prisvärda produkter.
Det är här användningen av neuromorf teknologi är relevant.
Genom att använda en arkitektur där chips beter sig som neuroner, utnyttjar neuromorf teknologi hjärnans fördelar. Denna artikel kommer att titta närmare på artificiell intelligens och neuromorfa teknologier, såväl som deras skillnader och likheter.
Så, vad är neuromorfisk teknologi?
Neuromorf teknologi är en teknik för att skapa datorer som fungerar mer som våra hjärnor. Det innebär att man utvecklar specialiserade datorchips med samma grundläggande struktur som vår hjärnas neuroner och de synapser som länkar dem.
Dessa marker har förmågan att bearbeta information på samma sätt som hur mänsklig hjärna gör det, vilket gör dem mer effektiva vid specifika aktiviteter som mönsterigenkänning och beslutsfattande.
Enkelt sagt, det är en teknik för att skapa datorer som kan "tänka" och "lära sig" mer som människor gör samtidigt som de förbrukar mindre energi och gör det direkt.
Det är jämförbart med artificiell intelligens (AI), men istället för att använda sofistikerade algoritmer, efterliknar det hur våra hjärnor fungerar.
Hur fungerar neuromorfisk teknologi?
För att neuromorfisk teknologi ska fungera måste specialiserade datachips med samma grundläggande struktur som vår hjärnas neuroner och synapserna som länkar samman dem byggas.
Dessa chips har förmågan att bearbeta information på samma sätt som den mänskliga hjärnan gör, vilket gör dem mer effektiva vid specifika aktiviteter som mönsterigenkänning och beslutsfattande.
Enkelt sagt är chippet gjort för att fungera som ett nätverk av synapser som länkar ihop nervcellerna i hjärnan.
I likhet med hur hjärnan bearbetar information har chippet förmågan att bearbeta information parallellt. Förutom att vara energieffektivt kan chippet analysera data och göra bedömningar direkt samtidigt som det förbrukar mindre energi än konventionella datorprocessorer.
Överväg att använda neuromorf teknologi för att skapa en dator som kan identifiera en hund i en bild. Varje artificiell neuron i chipets nätverk skulle vara ansvarig för att skanna bilden efter en viss egenskap, såsom päls, fyra ben eller en svans.
Det här är en hund, de skulle signalera till en annan neuron när tillräckligt många av dessa neuroner såg samma egenskaper i bilden.
Verkliga användningsfall av neuromorfisk teknologi
Många praktiska användningsområden för neuromorf teknologi finns idag, såsom:
Robotik: Robotars rörelser och beteenden kan styras av neuromorfa system, och dessa system gör det också möjligt för robotar att fatta beslut baserat på sensordata.
Autonoma system: Neuromorf teknologi kan användas för beslutsfattande i realtid, rörelseplanering och kontroll och uppfattning i självkörande bilar, drönare och andra autonoma system.
Bild- och röstigenkänning: Neuromorfa system är värdefulla i applikationer som säkerhetssystem, bildsöknings- och hämtningssystem och talstyrda enheter eftersom de är mycket effektiva vid uppgifter som objektigenkänning, ansiktsigenkänning, och tal-till-text-konvertering.
Internet of Things (IoT): IoT-enheter som kameror, mikrofoner och sensorer kan analysera data lokalt med hjälp av neuromorf teknologi, vilket eliminerar behovet av att skicka betydande mängder data till molnet.
Hälsovård: Neuromorfa system kan användas för att förbättra hjälpteknik som proteser och kognitiv assistans, såväl som medicinsk bildbehandling, diagnos och terapi.
Ekonomi: Analys av finansiell data i realtid, upptäckt av bedrägliga transaktioner och investeringsval kan alla göras med neuromorf teknologi.
Nu har du fått den goda exponeringen för neuromorf teknologi, det är dags att prata om artificiell intelligens och skillnaderna och likheterna mellan dem.
Nu, vad är artificiell intelligens eller AI?
Artificiell intelligens, eller AI, är replikeringen av mänskligt intellekt i maskiner som har designats för att resonera och skaffa kunskap på samma sätt som människor.
Det innebär att utveckla datorsystem som är kapabla att utföra operationer som vanligtvis behöver mänskligt intellekt, såsom att förstå tal, identifiera bilder, fatta snabba beslut och lösa problem.
Tekniken som gör det möjligt för robotar att tänka och lära som människor är känd som artificiell intelligens (AI).
Den kan användas för att skapa datorer och andra enheter som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver en person, som att förstå tal, identifiera ansikten och göra bedömningar.
Neuromorf teknologi kontra artificiell intelligens
Artificiell intelligens (AI) och neuromorf teknologi är nära besläktade men distinkta ämnen.
Målet med neuromorf teknologi, ett underområde av elektronik, är att använda specialiserad hårdvara för att simulera den mänskliga hjärnans aktiviteter.
Tvärtom är området artificiell intelligens större och inkluderar ett brett utbud av teknologier och metoder för att bygga intelligenta robotar. Detta kan involvera tekniker som artificiell intelligens, datorseende och naturlig språkbehandling.
Det faktum att neuromorfa system är speciellt skapade för att imitera hjärnans neuronala struktur medan AI-system kan byggas på ett brett utbud av konstruktioner är en av de viktigaste skillnaderna mellan neuromorf teknologi och AI.
Detta innebär att även om neuromorfa system kan vara mer kapabla än vanliga AI-system vid vissa uppgifter, kan de samtidigt vara mer begränsade.
Det faktum att neuromorfa system ofta är mindre flexibla än AI på grund av deras design för att utföra en begränsad uppsättning aktiviteter och potentiella svårigheter att snabbt anpassa sig till nya uppgifter är en annan viktig distinktion.
Emellertid har neuromorfa system potential att bli mer energieffektiva och prestera bra i realtidsapplikationer där snabbt beslutsfattande är nödvändigt, till exempel i robotar och självkörande bilar.
Här är några viktiga punkter att tänka på:
- Medan artificiell intelligens (AI) är ett mer allmänt område som inkluderar en mängd olika tekniker och strategier för att bygga intelligenta maskiner, är neuromorf teknologi en delmängd av elektronik som försöker efterlikna den mänskliga hjärnans verksamhet med hjälp av specialiserad hårdvara.
- I aktiviteter som taligenkänning, bildidentifiering och beslutsfattande, som traditionellt tillskrivs mänskligt intellekt, skapas neuromorfa system för att vara extremt effektiva. Å andra sidan kan AI-system användas för att utföra en mängd olika jobb som traditionellt behöver mänskligt intellekt.
- Medan AI-system kan byggas på ett brett spektrum av konstruktioner, använder neuromorfisk teknologi artificiella neuroner och synapser som är skapade för att fungera på ett sätt som liknar hur verkliga neuroner och synapser fungerar.
- I aktiviteter som taligenkänning, bildidentifiering och beslutsfattande, som traditionellt tillskrivs mänskligt intellekt, skapas neuromorfa system för att vara oerhört effektiva. Å andra sidan kan en mängd olika jobb som traditionellt kräver mänskligt intellekt utföras av AI-system.
- Neuromorf teknologi kan användas för att skapa intelligenta system som är otroligt effektiva och flexibla, medan AI kan användas för att utföra uppgifter som är svåra eller omöjliga för människor att utföra ensamma.
- Artificiell intelligens (AI) och neuromorfisk teknologi kan användas för att skapa robusta, intelligenta system som kan utföra en mängd olika uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens.
Vilken framtid har neuromorf teknologi och artificiell intelligens?
Artificiell intelligens (AI) och neuromorf teknologi är två spännande och snabbt växande studie- och utvecklingsområden.
Det förväntas att neuromorf teknologi kommer att utvecklas i framtiden och bli mer effektiv och potent.
Detta kan resultera i nya användningsområden för beslutsfattande i realtid och låg energiförbrukning inom områden inklusive robotik, självkörande bilar och hemautomation.
Dessutom förväntas neuromorfa processorer användas i en mängd olika inbyggda system och IoT-prylar, inklusive kameror och sensorer, för att analysera data lokalt och kommunicera bara nödvändig data till molnet.
Djup lärning, förstärkningsinlärning och förklarlig AI är tre områden inom AI-forskning som förväntas ha snabb tillväxt under de kommande åren. Dessa innovationer kommer att göra AI-system starkare, mer exakta och mer transparenta.
Användningen av AI förväntas också öka inom ett antal sektorer, inklusive sjukvård, bank och logistik. AI kan till exempel användas för att automatiskt upptäcka bedrägliga finansiella transaktioner eller för att analysera stora mängder medicinsk data för att hjälpa kliniker att ställa mer exakta diagnoser.
AI förväntas också spela en betydande roll i skapandet och utvecklingen av hjälpmedelsteknik inklusive proteser, kognitiva hjälpmedel och virtuella assistenter.
Slutsats
Slutligen, för att AI-sektorn ska vara fullt effektiv, är neuromorf hårdvara en ny typ av teknik som krävs.
Det bästa alternativet för det verkar vara neuromorfa processorer, och flera företag försöker utveckla denna teknik och framtiden för artificiell intelligens för hårdvara.
Förhoppningsvis kommer mer kommersiell forskning att bedrivas inom detta område, och neurala nätverk hårdvara kommer snart att finnas tillgänglig.
Världen kan förändras som ett resultat, tack vare AI-utvecklare. När dessa domäner utvecklas ytterligare kan vi förvänta oss att se allt mer potenta och avancerade system som är kapabla att utföra en mängd olika aktiviteter som traditionellt kräver mänsklig intelligens.
Kommentera uppropet