Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Mạng lưới thần kinh là một khái niệm đã được thiết lập trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Và phần lớn các học viên đều nhận thức được các yêu cầu năng lượng và xử lý quan trọng đối với hầu như bất kỳ hoạt động đào tạo mạng thần kinh đáng chú ý nào.
Điều đó có nghĩa là, một loại phần cứng mới là cần thiết để khu vực này phát triển. Một số chuyên gia tin rằng Máy tính lượng tử là phần thiết bị đó.
Tính toán lượng tử là một công nghệ sẽ mất nhiều thập kỷ để phát triển, mặc dù thực tế là nó cho thấy tiềm năng to lớn. Các lý thuyết vật lý chưa được phát triển đầy đủ để cho phép tạo ra các sản phẩm hữu ích và giá cả phải chăng.
Đây là nơi có liên quan đến việc sử dụng công nghệ mô phỏng thần kinh.
Bằng cách sử dụng một kiến trúc trong đó các con chip hoạt động giống như tế bào thần kinh, công nghệ biến đổi thần kinh tận dụng các lợi thế của bộ não. Bài viết này sẽ xem xét kỹ trí tuệ nhân tạo và công nghệ thần kinh, cũng như sự khác biệt và tương đồng của chúng.
Vậy, công nghệ Neuromorphic là gì?
Công nghệ mô phỏng thần kinh là một kỹ thuật để tạo ra các máy tính hoạt động giống với bộ não của chúng ta hơn. Nó đòi hỏi phải phát triển các chip máy tính chuyên dụng có cấu trúc cơ bản giống như tế bào thần kinh của não chúng ta và các khớp thần kinh liên kết chúng.
Những con chip này có khả năng xử lý thông tin tương tự như cách bộ não con người điều này làm cho chúng hiệu quả hơn trong các hoạt động cụ thể như nhận dạng mẫu và ra quyết định.
Nói một cách đơn giản, đó là một kỹ thuật để tạo ra những chiếc máy tính có thể “nghĩ” và “học” nhiều hơn như con người trong khi tiêu tốn ít năng lượng hơn và thực hiện ngay lập tức.
Nó có thể so sánh với Trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng thay vì sử dụng các thuật toán phức tạp, nó bắt chước cách thức hoạt động của bộ não chúng ta.
Công nghệ Neuromorphic hoạt động như thế nào?
Để công nghệ biến đổi thần kinh hoạt động, các chip máy tính chuyên dụng có cấu trúc cơ bản giống như tế bào thần kinh của não chúng ta và các khớp thần kinh liên kết chúng phải được xây dựng.
Những con chip này có khả năng xử lý thông tin tương tự như cách bộ não con người thực hiện, giúp chúng hoạt động hiệu quả hơn trong các hoạt động cụ thể như nhận dạng mẫu và ra quyết định.
Nói một cách đơn giản, con chip được tạo ra để hoạt động giống như một mạng lưới các khớp thần kinh liên kết các tế bào thần kinh trong não.
Tương tự như cách bộ não xử lý thông tin, con chip có khả năng xử lý thông tin song song. Ngoài việc tiết kiệm năng lượng, con chip này có thể phân tích dữ liệu và đưa ra phán đoán ngay lập tức trong khi tiêu thụ ít năng lượng hơn so với bộ xử lý máy tính thông thường.
Cân nhắc sử dụng công nghệ biến đổi thần kinh để tạo một máy tính có thể nhận dạng một con chó trong hình ảnh. Mỗi nơ-ron nhân tạo trong mạng của chip sẽ chịu trách nhiệm quét hình ảnh để tìm một đặc điểm cụ thể, chẳng hạn như lông, bốn chân hoặc đuôi.
Đây là một con chó, chúng sẽ báo hiệu cho một nơ-ron khác khi đủ các nơ-ron này nhìn thấy các đặc điểm giống nhau trong hình ảnh.
Các trường hợp sử dụng thực tế của công nghệ Neuromorphic
Nhiều ứng dụng thực tế cho công nghệ mô phỏng thần kinh tồn tại ngày nay, chẳng hạn như:
Người máy: Chuyển động và hành vi của người máy có thể được điều khiển bởi các hệ thống mô phỏng thần kinh và những hệ thống này cũng cho phép người máy đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cảm biến.
Hệ thống tự trị: Công nghệ thần kinh học có thể được sử dụng để ra quyết định theo thời gian thực, lập kế hoạch và kiểm soát chuyển động cũng như nhận thức trong ô tô tự lái, máy bay không người lái và các hệ thống tự trị khác.
Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: Các hệ thống thần kinh học có giá trị trong các ứng dụng như hệ thống bảo mật, hệ thống tìm kiếm và truy xuất hình ảnh cũng như các thiết bị điều khiển bằng giọng nói vì chúng rất hiệu quả trong các tác vụ như nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặtvà chuyển đổi lời nói thành văn bản.
Internet of Things (IoT): Các thiết bị IoT như máy ảnh, micrô và cảm biến có thể phân tích dữ liệu cục bộ bằng cách sử dụng công nghệ mô phỏng thần kinh, loại bỏ nhu cầu gửi khối lượng dữ liệu đáng kể lên đám mây.
Chăm sóc sức khỏe: Các hệ thống mô phỏng thần kinh có thể được sử dụng để cải thiện công nghệ hỗ trợ như chân tay giả và hỗ trợ nhận thức, cũng như hình ảnh, chẩn đoán và trị liệu y tế.
Tài chính: Phân tích dữ liệu tài chính theo thời gian thực, phát hiện các giao dịch gian lận và lựa chọn đầu tư đều có thể được thực hiện bằng công nghệ mô phỏng thần kinh.
Bây giờ, bạn đã tiếp xúc tốt với công nghệ biến đổi thần kinh, đã đến lúc nói về trí tuệ nhân tạo và sự khác biệt & tương đồng giữa chúng.
Bây giờ, Trí tuệ nhân tạo hay AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo, hay AI, là sự tái tạo trí tuệ của con người trong những cỗ máy được thiết kế để suy luận và tiếp thu kiến thức tương tự như con người.
Nó đòi hỏi phải phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các hoạt động thường cần đến trí tuệ của con người, chẳng hạn như hiểu lời nói, nhận dạng hình ảnh, đưa ra quyết định nhanh chóng và giải quyết vấn đề.
Công nghệ cho phép robot suy nghĩ và học hỏi như con người được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI).
Nó có thể được sử dụng để tạo ra máy tính và các thiết bị khác có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu một người, chẳng hạn như hiểu lời nói, nhận dạng khuôn mặt và đưa ra phán đoán.
Công nghệ thần kinh Vs Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ biến đổi thần kinh là những chủ đề liên quan chặt chẽ nhưng khác biệt.
Mục tiêu của công nghệ mô phỏng thần kinh, một lĩnh vực phụ của điện tử, là sử dụng phần cứng chuyên dụng để mô phỏng các hoạt động của bộ não con người.
Ngược lại, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo rộng lớn hơn và bao gồm nhiều loại công nghệ và phương pháp chế tạo robot thông minh. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật như trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Thực tế là các hệ thống mô phỏng tế bào thần kinh được tạo ra đặc biệt để bắt chước cấu trúc tế bào thần kinh của não trong khi các hệ thống AI có thể được xây dựng trên nhiều loại thiết kế là một trong những điểm khác biệt chính giữa công nghệ mô phỏng thần kinh và AI.
Điều này ngụ ý rằng mặc dù các hệ thống biến đổi thần kinh có thể có nhiều khả năng hơn các hệ thống AI tiêu chuẩn ở một số nhiệm vụ, nhưng đồng thời chúng có thể bị hạn chế hơn.
Thực tế là các hệ thống mô phỏng thần kinh thường kém linh hoạt hơn AI do thiết kế của chúng nhằm thực hiện một số hoạt động hạn chế và khả năng khó thích ứng nhanh với các nhiệm vụ mới là một điểm khác biệt quan trọng khác.
Tuy nhiên, các hệ thống biến đổi thần kinh có tiềm năng tiết kiệm năng lượng hơn và hoạt động tốt trong các ứng dụng thời gian thực, nơi cần đưa ra quyết định nhanh chóng, chẳng hạn như trong rô-bốt và ô tô tự lái.
Dưới đây là một số điểm quan trọng cần xem xét:
- Trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực tổng quát hơn bao gồm nhiều công nghệ và chiến lược khác nhau để chế tạo máy móc thông minh, thì công nghệ thần kinh học là một tập hợp con của thiết bị điện tử cố gắng mô phỏng hoạt động của bộ não con người bằng phần cứng chuyên dụng.
- Trong các hoạt động như nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh và ra quyết định, theo truyền thống được cho là do trí tuệ con người, các hệ thống mô phỏng thần kinh được tạo ra để cực kỳ hiệu quả. Mặt khác, các hệ thống AI có thể được sử dụng để thực hiện nhiều công việc khác nhau mà theo truyền thống cần trí tuệ con người.
- Mặc dù các hệ thống AI có thể được xây dựng trên nhiều loại thiết kế, nhưng công nghệ biến đổi thần kinh sử dụng các nơ-ron và khớp thần kinh nhân tạo được tạo ra để hoạt động theo cách tương tự như cách hoạt động của các nơ-ron và khớp thần kinh thực.
- Trong các hoạt động như nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh và ra quyết định, theo truyền thống được cho là do trí tuệ con người, các hệ thống mô phỏng thần kinh được tạo ra để cực kỳ hiệu quả. Mặt khác, nhiều loại công việc theo truyền thống cần trí tuệ con người có thể được hoàn thành bởi các hệ thống AI.
- Công nghệ thần kinh học có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống thông minh cực kỳ hiệu quả và linh hoạt, trong khi AI có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó hoặc không thể hoàn thành một mình.
- Trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ biến đổi thần kinh có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống thông minh, mạnh mẽ có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người.
Công nghệ biến đổi thần kinh và trí tuệ nhân tạo nắm giữ tương lai nào?
Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ thần kinh học là hai lĩnh vực nghiên cứu và phát triển hấp dẫn và đang phát triển nhanh chóng.
Người ta dự đoán rằng công nghệ biến đổi thần kinh sẽ phát triển trong tương lai, trở nên hiệu quả và mạnh mẽ hơn.
Điều này có thể dẫn đến những ứng dụng mới cho việc ra quyết định theo thời gian thực và mức tiêu thụ điện năng thấp trong các lĩnh vực bao gồm người máy, ô tô tự lái và tự động hóa gia đình.
Ngoài ra, các bộ xử lý mô phỏng thần kinh dự kiến sẽ được sử dụng trong nhiều hệ thống nhúng và thiết bị IoT, bao gồm cả máy ảnh và cảm biến, để phân tích dữ liệu cục bộ và chỉ truyền dữ liệu cần thiết lên đám mây.
Học kĩ càng, học tăng cường và AI có thể giải thích được là ba lĩnh vực nghiên cứu về AI được dự đoán sẽ có tốc độ phát triển nhanh chóng trong những năm tới. Những đổi mới này sẽ làm cho các hệ thống AI mạnh mẽ hơn, chính xác hơn và minh bạch hơn.
Việc sử dụng AI cũng được dự đoán sẽ tăng lên trong một số lĩnh vực, bao gồm chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và hậu cần. Chẳng hạn, AI có thể được sử dụng để tự động phát hiện các giao dịch tài chính gian lận hoặc phân tích khối lượng lớn dữ liệu y tế để hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng đưa ra chẩn đoán chính xác hơn.
AI cũng được dự đoán sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra và phát triển công nghệ hỗ trợ bao gồm các bộ phận giả, hỗ trợ nhận thức và trợ lý ảo.
Kết luận
Cuối cùng, để lĩnh vực AI có hiệu quả hoàn toàn, phần cứng mô phỏng thần kinh là một loại công nghệ mới cần phải có.
Lựa chọn tốt nhất cho nó dường như là bộ xử lý thần kinh và một số doanh nghiệp đang cố gắng phát triển công nghệ này và tương lai của trí tuệ nhân tạo phần cứng.
Hy vọng rằng, nhiều nghiên cứu thương mại sẽ được tiến hành trong lĩnh vực này, và mạng lưới thần kinh phần cứng sẽ sớm có sẵn.
Kết quả là thế giới có thể thay đổi nhờ các nhà phát triển AI. Khi các lĩnh vực này phát triển hơn nữa, chúng ta có thể dự đoán sẽ thấy các hệ thống tiên tiến và mạnh mẽ hơn bao giờ hết có khả năng thực hiện nhiều hoạt động khác nhau mà theo truyền thống đòi hỏi trí thông minh của con người.
Bình luận