Bạn đã bao giờ đặt câu hỏi làm thế nào bộ não con người giao tiếp và xử lý thông tin hiệu quả như vậy chưa?
Điện toán hình thái thần kinh là một nhánh của điện toán lấy cảm hứng từ bộ não con người.
Bài viết này sẽ đi sâu vào lĩnh vực tính toán mô phỏng thần kinh.
Và, nó sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng về cách thức hoạt động của nó. Bạn sẽ khám phá cách nó có thể được sử dụng, cũng như những lợi ích và hạn chế của nó.
Chúng tôi đã thu thập mọi thứ bạn cần biết.
Lấy cảm hứng từ bộ não con người
Sản phẩm bộ não con người là một hệ thống xử lý thông tin vô cùng phức tạp. Nó bao gồm hàng tỷ tế bào thần kinh được liên kết bởi các khớp thần kinh. Các tế bào thần kinh tương tác với nhau. Một mạng lưới các tế bào thần kinh và khớp thần kinh xác định các mẫu.
Nhờ hệ thống này, chúng ta có thể xử lý ngôn ngữ và đưa ra quyết định.
Điện toán mô phỏng thần kinh mô phỏng cấu trúc và chức năng của bộ não con người.
Thay vì các hệ thống điện toán điển hình dựa trên logic kỹ thuật số và mã nhị phân, điện toán mô phỏng thần kinh thực hiện các phép tính sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo và khớp thần kinh. Và, các tế bào thần kinh và khớp thần kinh nhân tạo này hoạt động tương tự như các đối tác sinh học của chúng.
Mục tiêu ở đây là tạo ra các hệ thống máy tính hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng hơn các hệ thống máy tính tiêu chuẩn. Các nhà khoa học và kỹ sư cố gắng vượt qua những hạn chế của các hệ thống máy tính hiện có.
Nó hoạt động như thế nào?
Nhân tạo mạng thần kinh được dựa trên mạng lưới các tế bào thần kinh trong não người. Thông tin được xử lý theo cách phân tán.
Điều này làm cho quá trình xử lý nhanh chóng và hiệu quả có thể. Không giống như điện toán cổ điển, sử dụng một đơn vị xử lý trung tâm để tiến hành tính toán, điện toán mô phỏng thần kinh sử dụng một số lượng lớn các bộ xử lý nhỏ, chuyên dụng. Và, những bộ xử lý này hợp tác để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Ứng dụng tính toán thần kinh
Nhận dạng hình ảnh và giọng nói
Điện toán mô phỏng thần kinh có khả năng chuyển đổi nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Vì vậy, các nhà khoa học đang cố gắng giới thiệu một phương pháp mới để xử lý và nhận dạng mẫu. Ví dụ, các hệ thống mô phỏng thần kinh có thể được huấn luyện để phát hiện các đối tượng trong ảnh.
Hoặc, chúng ta có thể để nó chuyển giọng nói thành văn bản với độ chính xác cao hơn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Điện toán thần kinh đang cố gắng xây dựng các phương pháp NLP mới và mạnh mẽ hơn. Để hiểu ý nghĩa và bối cảnh của thông tin được truyền đạt, các thuật toán này có thể được sử dụng để đánh giá văn bản, giọng nói và các hình thức giao tiếp khác.
Xe tự hành
Điện toán mô phỏng thần kinh ngày càng trở nên quan trọng trong quá trình phát triển ô tô tự lái. Các hệ thống mô phỏng thần kinh có thể thu thập và giải thích dữ liệu cảm biến trong thời gian thực. Vì vậy, những chiếc xe tự trị có thể đưa ra phán đoán. Và, họ có thể tiến hành các hành động để đáp ứng với môi trường của họ.
Lợi ích của điện toán thần kinh
Khả năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc và ồn ào
Nó có thể quản lý dữ liệu phi cấu trúc. Trái ngược với các hệ thống máy tính truyền thống, cần dữ liệu sạch và có cấu trúc, các hệ thống thần kinh học được xây dựng để đối phó với dữ liệu bẩn và phi cấu trúc. Điều này làm cho chúng trở nên hoàn hảo để xử lý và giải thích dữ liệu trong thế giới thực.
Cực song song
Các hệ thống máy tính mô phỏng thần kinh có thể thực hiện đồng thời một số phép tính. Điều này khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực. Do đó, nó lý tưởng cho các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và giọng nói cũng như mô phỏng khoa học.
Sự tiêu thụ ít điện năng
Một trong những lợi ích chính của điện toán mô phỏng thần kinh là nó tiêu thụ rất ít điện năng. Các hệ thống máy tính thần kinh được thiết kế để hoạt động bằng cách sử dụng ít năng lượng hơn nhiều. Nó tốt hơn nhiều so với các máy tính thông thường vốn sử dụng lượng năng lượng khổng lồ. Do đó, chúng hoàn hảo cho các hệ thống nhúng như cảm biến và máy bay không người lái.
Những hạn chế của máy tính thần kinh
Mặc dù có rất nhiều lợi ích, điện toán thần kinh vẫn đang ở giai đoạn sơ khai. Và, nó phải đối mặt với một số rào cản làm chậm quá trình sử dụng chính của nó. Ví dụ, hiện đang thiếu các thuật toán và công cụ được tiêu chuẩn hóa. Điều này làm cho việc làm việc với các hệ thống mô phỏng thần kinh trở thành vấn đề đối với các học giả và nhà phát triển.
Hơn nữa, phần cứng cần thiết cho điện toán thần kinh vẫn còn khá đắt. Nó có thể nằm ngoài tầm với của nhiều cá nhân. Bên cạnh đó, các hệ thống mô phỏng thần kinh không tương thích với các nền tảng máy tính hiện tại.
Điều này đang hạn chế khả năng giao tiếp với cơ sở hạ tầng hiện có của họ.
Vì những hạn chế này, cộng đồng điện toán thần kinh phải xây dựng các thuật toán tiêu chuẩn hóa. Điều này sẽ làm cho điện toán thần kinh trở nên dễ tiếp cận và thiết thực hơn cho mọi người.
Những tiến bộ thực tế trong điện toán thần kinh
Vì vậy, chúng ta đang ở đâu ngay bây giờ với những tiến bộ?
Chà, chúng ta có TrueNorth. Nó là một loại bộ xử lý thần kinh do IBM chế tạo để thực hiện các tính toán khó trong thời gian thực. Nó sử dụng một thiết kế độc đáo được thiết kế để tiêu thụ điện năng thấp. Ngoài ra, nó tái tạo cấu trúc của bộ não con người.
Nền tảng Zeroth của Qualcomm là một ví dụ khác trong trường hợp này.
Đây là một nền tảng AI sử dụng các phương pháp điện toán thần kinh để tạo ra AI hiệu suất cao, năng lượng thấp. Nền tảng này kết hợp phần cứng và phần mềm để cung cấp các giải pháp có thể mở rộng cho các ứng dụng AI. Nó nhằm mục đích làm cho trí tuệ nhân tạo Dễ tiếp cận hơn.
Tương lai giữ gì?
Tương lai của Điện toán thần kinh có vẻ tươi sáng. Đó là một cách tiếp cận sáng tạo để sử dụng máy tính. Chúng tôi hy vọng nó sẽ cách mạng hóa trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, nó có thể xử lý thông tin nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Các nhà khoa học có thể tích hợp công nghệ này với tính toán cạnh. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể xử lý cục bộ thay vì được chuyển đến một vị trí trung tâm.
Sự kết hợp giữa Điện toán hình thái thần kinh với Điện toán biên sẽ dẫn đến những tiến bộ thú vị trong AI và người máy. Ví dụ, robot sẽ có thể đưa ra phán đoán và phản ứng với môi trường xung quanh trong thời gian thực.
Công nghệ này cũng sẽ có giá trị trong các ngành như ngân hàng, nghiên cứu và y tế, những ngành mà việc xử lý và ra quyết định theo thời gian thực là rất quan trọng.
Tổng kết
Tóm lại, tính toán mô phỏng thần kinh là một môn học đang phát triển nhanh chóng. Nó có thể tái tạo hiệu quả của bộ não con người trong điện toán.
Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang phát triển, nhưng nó đã phải đối mặt với một số khó khăn.
Để điện toán mô phỏng thần kinh trở nên được sử dụng rộng rãi và dễ tiếp cận hơn, điều quan trọng đối với cộng đồng là tiếp tục thúc đẩy các thuật toán được tiêu chuẩn hóa và phần cứng thân thiện với người dùng hơn.
Bình luận