神經網絡是人工智能界的一個既定概念。 大多數從業者都知道幾乎所有著名的神經網絡訓練都需要大量的處理和能量。
也就是說,該領域的進步需要一種新的硬件。 一些專業人士認為, 量子計算機 就是那件裝備。
量子計算 是一項需要幾十年才能發展起來的技術,儘管它顯示出巨大的潛力。 物理理論尚未發展到足以創造有用且負擔得起的產品的程度。
這就是使用神經形態技術的相關之處。
通過採用芯片表現得像神經元的架構,神經形態技術可以利用大腦的優勢。 本文將仔細研究 人工智能 和神經形態技術,以及它們的異同。
那麼,什麼是神經形態技術?
神經形態技術是一種用於創建功能更像我們大腦的計算機的技術。 它需要開發專門的計算機芯片,其基本結構與我們大腦的神經元和連接它們的突觸相同。
這些芯片具有處理信息的能力,類似於 人類的大腦 確實如此,這使他們在模式識別和決策制定等特定活動中更加有效。
簡而言之,它是一種創造計算機的技術,可以像人一樣“思考”和“學習”更多,同時消耗更少的能量並立即完成。
它可與人工智能 (AI) 相媲美,但它不是採用複雜的算法,而是模仿我們大腦的運作方式。
神經形態技術如何運作?
為了使神經形態技術發揮作用,必須構建與我們大腦神經元和連接它們的突觸具有相同基本結構的專用計算機芯片。
這些芯片具有類似於人腦處理信息的能力,這使得它們在模式識別和決策制定等特定活動中更加有效。
簡單地說,該芯片的功能類似於連接大腦神經元的突觸網絡。
類似於大腦處理信息的方式,芯片具有並行處理信息的能力。 除了節能之外,該芯片還可以分析數據並立即做出判斷,同時比傳統計算機處理器消耗更少的能量。
考慮使用神經形態技術來創建一台可以識別圖像中的狗的計算機。 芯片網絡中的每個人工神經元將負責掃描圖像以尋找特定特徵,例如毛皮、四隻腿或尾巴。
這是一隻狗,當足夠多的這些神經元看到圖像中的相同特徵時,它們會向另一個神經元發出信號。
神經形態技術的真實用例
如今,神經形態技術有許多實際用途,例如:
機器人技術:機器人的運動和行為可以由神經形態系統控制,這些系統還使機器人能夠根據傳感器數據做出決策。
自主系統:神經形態技術可用於自動駕駛汽車、無人機和其他自主系統的實時決策、運動規劃和控制以及感知。
圖像和語音識別:神經形態系統在安全系統、圖像搜索和檢索系統以及語音控制設備等應用中很有價值,因為它們在物體識別等任務中非常有效, 人臉識別和語音到文本的轉換。
物聯網 (IoT):攝像頭、麥克風和傳感器等物聯網設備可以使用神經形態技術在本地分析數據,無需將大量數據發送到雲端。
醫療保健:神經形態系統可用於改進輔助技術,如假肢和認知輔助,以及醫學成像、診斷和治療。
金融:實時金融數據分析、欺詐交易檢測和投資選擇都可以用神經擬態技術來完成。
現在,您對神經形態技術有了很好的了解,是時候談談人工智能以及它們之間的異同了。
現在,什麼是人工智能或 AI?
人工智能或 AI 是人類智力在機器中的複制,這些機器被設計為與人類類似地推理和獲取知識。
它需要開發能夠執行通常需要人類智力的操作的計算機系統,例如理解語音、識別圖片、做出快速決策和解決問題。
使機器人能夠像人類一樣思考和學習的技術被稱為人工智能 (AI)。
它可用於創建能夠執行通常需要人完成的任務的計算機和其他設備,例如理解語音、識別面部和做出判斷。
神經形態技術與人工智能
人工智能 (AI) 和神經形態技術是密切相關但截然不同的主題。
神經形態技術是電子學的一個子領域,其目標是使用專門的硬件來模擬人腦的活動。
相反,人工智能的領域更大,包括範圍廣泛的構建智能機器人的技術和方法。 這可能涉及人工智能、計算機視覺和自然語言處理等技術。
神經形態系統是專門為模仿大腦的神經元結構而創建的,而人工智能係統可以建立在廣泛的設計之上,這一事實是神經形態技術和人工智能之間的主要區別之一。
這意味著雖然神經形態系統在某些任務上可能比標准人工智能係統更有能力,但它們同時也可能受到更多限制。
事實上,神經形態系統通常不如 AI 靈活,因為它們被設計為執行一組有限的活動,並且在快速適應新任務方面存在潛在困難,這是另一個重要的區別。
然而,神經形態系統有可能更節能,並且在需要迅速做出決策的實時應用中表現良好,例如機器人和自動駕駛汽車。
以下是需要考慮的一些重要要點:
- 雖然人工智能 (AI) 是一個更普遍的領域,包括用於構建智能機器的各種技術和策略,但神經形態技術是電子學的一個子集,它試圖使用專用硬件模擬人腦的操作。
- 在傳統上歸因於人類智力的語音識別、圖片識別和決策等活動中,神經形態系統的創建非常有效。 另一方面,人工智能係統可用於執行傳統上需要人類智慧的各種工作。
- 雖然人工智能係統可以建立在廣泛的設計基礎上,但神經形態技術採用人工神經元和突觸,它們的功能類似於真實神經元和突觸的運作方式。
- 在語音識別、圖像識別和決策等傳統上歸因於人類智力的活動中,神經形態系統的創建非常有效。 另一方面,傳統上需要人類智慧的各種工作都可以由人工智能係統完成。
- 神經形態技術可用於創建極其高效和靈活的智能係統,而 AI 可用於完成人類難以或無法單獨完成的任務。
- 人工智能 (AI) 和神經形態技術可用於創建強大的智能係統,這些系統能夠執行通常需要人類智能才能完成的各種任務。
神經形態技術和人工智能有什麼未來?
人工智能 (AI) 和神經形態技術是兩個引人入勝且發展迅速的研究和開發領域。
預計神經形態技術將在未來取得進步,變得更加有效和有力。
這可能會在機器人、自動駕駛汽車和家庭自動化等領域帶來實時決策和低功耗的新用途。
此外,預計神經形態處理器將用於各種嵌入式系統和物聯網設備,包括相機和傳感器,以在本地分析數據並將必要的數據傳輸到雲端。
深入學習、強化學習和可解釋的人工智能是人工智能研究的三個領域,預計在未來幾年將快速增長。 這些創新將使人工智能係統更強大、更精確、更透明。
預計人工智能在許多領域的使用也會增加,包括醫療保健、銀行和物流。 例如,人工智能可用於自動檢測欺詐性金融交易或分析大量醫療數據,以幫助臨床醫生做出更準確的診斷。
人工智能也有望在輔助技術的創造和進步中發揮重要作用,包括假肢、認知輔助和虛擬助手。
結論
最後,為了使人工智能領域充分發揮作用,神經形態硬件是一種必需的新技術。
最好的選擇似乎是神經形態處理器,一些企業正試圖開發這項技術和硬件人工智能的未來。
希望在這一領域進行更多的商業研究,並且 神經網絡 硬件將很快可用。
多虧了 AI 開發人員,世界可以因此而改變。 隨著這些領域的進一步發展,我們可以期待看到更加強大和先進的系統,這些系統能夠執行傳統上需要人類智能的各種活動。
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