神经网络是人工智能界的一个既定概念。 大多数从业者都知道几乎所有著名的神经网络训练都需要大量的处理和能量。
也就是说,该领域的进步需要一种新的硬件。 一些专业人士认为, 量子计算机 就是那件装备。
量子计算 是一项需要几十年才能发展起来的技术,尽管它显示出巨大的潜力。 物理理论尚未发展到足以创造有用且负担得起的产品的程度。
这就是使用神经形态技术的相关之处。
通过采用芯片表现得像神经元的架构,神经形态技术可以利用大脑的优势。 本文将深入探讨 人工智能 和神经形态技术,以及它们的异同。
那么,什么是神经形态技术?
神经形态技术是一种用于创建功能更像我们大脑的计算机的技术。 它需要开发专门的计算机芯片,其基本结构与我们大脑的神经元和连接它们的突触相同。
这些芯片具有处理信息的能力,类似于 人类的大脑 确实如此,这使他们在模式识别和决策制定等特定活动中更加有效。
简而言之,它是一种创造计算机的技术,可以像人一样“思考”和“学习”更多,同时消耗更少的能量并立即完成。
它可与人工智能 (AI) 相媲美,但它不是采用复杂的算法,而是模仿我们大脑的运作方式。
神经形态技术如何运作?
为了使神经形态技术发挥作用,必须构建与我们大脑神经元和连接它们的突触具有相同基本结构的专用计算机芯片。
这些芯片具有类似于人脑处理信息的能力,这使得它们在模式识别和决策制定等特定活动中更加有效。
简单地说,该芯片的功能类似于连接大脑神经元的突触网络。
类似于大脑处理信息的方式,芯片具有并行处理信息的能力。 除了节能之外,该芯片还可以分析数据并立即做出判断,同时比传统计算机处理器消耗更少的能量。
考虑使用神经形态技术来创建一台可以识别图像中的狗的计算机。 芯片网络中的每个人工神经元将负责扫描图像以寻找特定特征,例如毛皮、四只腿或尾巴。
这是一只狗,当足够多的这些神经元看到图像中的相同特征时,它们会向另一个神经元发出信号。
神经形态技术的真实用例
如今,神经形态技术有许多实际用途,例如:
机器人技术:机器人的运动和行为可以由神经形态系统控制,这些系统还使机器人能够根据传感器数据做出决策。
自主系统:神经形态技术可用于自动驾驶汽车、无人机和其他自主系统的实时决策、运动规划和控制以及感知。
图像和语音识别:神经形态系统在安全系统、图像搜索和检索系统以及语音控制设备等应用中很有价值,因为它们在物体识别等任务中非常有效, 人脸识别和语音到文本的转换。
物联网 (IoT):摄像头、麦克风和传感器等物联网设备可以使用神经形态技术在本地分析数据,无需将大量数据发送到云端。
医疗保健:神经形态系统可用于改进辅助技术,如假肢和认知辅助,以及医学成像、诊断和治疗。
金融:实时金融数据分析、欺诈交易检测和投资选择都可以用神经拟态技术来完成。
现在,您对神经形态技术有了很好的了解,是时候谈谈人工智能以及它们之间的异同了。
现在,什么是人工智能或 AI?
人工智能或 AI 是人类智力在机器中的复制,这些机器被设计为与人类类似地推理和获取知识。
它需要开发能够执行通常需要人类智力的操作的计算机系统,例如理解语音、识别图片、做出快速决策和解决问题。
使机器人能够像人类一样思考和学习的技术被称为人工智能 (AI)。
它可用于创建能够执行通常需要人完成的任务的计算机和其他设备,例如理解语音、识别面部和做出判断。
神经形态技术与人工智能
人工智能 (AI) 和神经形态技术是密切相关但截然不同的主题。
神经形态技术是电子学的一个子领域,其目标是使用专门的硬件来模拟人脑的活动。
相反,人工智能的领域更大,包括范围广泛的构建智能机器人的技术和方法。 这可能涉及人工智能、计算机视觉和自然语言处理等技术。
神经形态系统是专门为模仿大脑的神经元结构而创建的,而人工智能系统可以建立在广泛的设计之上,这一事实是神经形态技术和人工智能之间的主要区别之一。
这意味着虽然神经形态系统在某些任务上可能比标准人工智能系统更有能力,但它们同时也可能受到更多限制。
事实上,神经形态系统通常不如 AI 灵活,因为它们被设计为执行一组有限的活动,并且在快速适应新任务方面存在潜在困难,这是另一个重要的区别。
然而,神经形态系统有可能更节能,并且在需要迅速做出决策的实时应用中表现良好,例如机器人和自动驾驶汽车。
以下是需要考虑的一些要点:
- 虽然人工智能 (AI) 是一个更普遍的领域,包括用于构建智能机器的各种技术和策略,但神经形态技术是电子学的一个子集,它试图使用专用硬件模拟人脑的操作。
- 在传统上归因于人类智力的语音识别、图片识别和决策等活动中,神经形态系统的创建非常有效。 另一方面,人工智能系统可用于执行传统上需要人类智慧的各种工作。
- 虽然人工智能系统可以建立在广泛的设计基础上,但神经形态技术采用人工神经元和突触,它们的功能类似于真实神经元和突触的运作方式。
- 在语音识别、图像识别和决策等传统上归因于人类智力的活动中,神经形态系统的创建非常有效。 另一方面,传统上需要人类智慧的各种工作都可以由人工智能系统完成。
- 神经形态技术可用于创建极其高效和灵活的智能系统,而 AI 可用于完成人类难以或无法单独完成的任务。
- 人工智能 (AI) 和神经形态技术可用于创建强大的智能系统,这些系统能够执行通常需要人类智能才能完成的各种任务。
神经形态技术和人工智能有什么未来?
人工智能 (AI) 和神经形态技术是两个引人入胜且发展迅速的研究和开发领域。
预计神经形态技术将在未来取得进步,变得更加有效和有力。
这可能会在机器人、自动驾驶汽车和家庭自动化等领域带来实时决策和低功耗的新用途。
此外,预计神经形态处理器将用于各种嵌入式系统和物联网设备,包括相机和传感器,以在本地分析数据并将必要的数据传输到云端。
深入学习、强化学习和可解释的人工智能是人工智能研究的三个领域,预计在未来几年将快速增长。 这些创新将使人工智能系统更强大、更精确、更透明。
预计人工智能在许多领域的使用也会增加,包括医疗保健、银行和物流。 例如,人工智能可用于自动检测欺诈性金融交易或分析大量医疗数据,以帮助临床医生做出更准确的诊断。
人工智能也有望在辅助技术的创造和进步中发挥重要作用,包括假肢、认知辅助和虚拟助手。
结论
最后,为了使人工智能领域充分发挥作用,神经形态硬件是一种必需的新技术。
最好的选择似乎是神经形态处理器,一些企业正试图开发这项技术和硬件人工智能的未来。
希望在这一领域进行更多的商业研究,并且 神经网络 硬件将很快可用。
多亏了 AI 开发人员,世界可以因此而改变。 随着这些领域的进一步发展,我们可以期待看到更加强大和先进的系统,这些系统能够执行传统上需要人类智能的各种活动。
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