Микрочипы постепенно приближаются к человеческому мозгу

НаукаHi-Tech

Искусственный интеллект и нейроморфные вычисления: второе дыхание

В 1950–1960 годах, когда первые компьютеры начали появляться в крупных компаниях, ученые пытались моделировать строение мозга с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ). Но всерьез о возможностях ИИ заговорили только ближе к концу XX века, когда Гарри Каспаров в 1997 году проиграл в шахматы суперкомпьютеру IBM Big Blue.

Юлия Сандомирская, старший научный сотрудник в лаборатории нейроморфных вычислений Intel Labs

Компактная нейроморфная USB-система Kapoho Bay с 262 тыс. нейронов

Существенные изменения произошли в 2010х годах, когда ИИ на базе нейронных сетей обучили делать выводы на основе анализа данных после предвари тельной «тренировки». Сегодня такие системы применяются, например, для подсчета пассажиров в автобусе или фиксации номера автомобиля нарушителя ПДД. Даже смартфоны со временем обзавелись ИИ — например, для обработки изображений или видео.

Согласно прогнозам компании IDC, выручка глобального рынка технологий ИИ, включая программы, оборудование и услуги, по итогам 2021 года достигнет $327,5 млрд, и уже в 2024 году превысит $500 млрд. В России аналитики IDC оце нили рынок ИИ по итогам 2020 года в $291 млн.

Современные технологии ИИ прогрессируют с большой скоростью, но все еще значительно уступают «естественному» интеллекту: человеческий мозг универсальнее, лучше обучаем, более гибок в анализе и принятии решений на основе разрозненной и неполной информации, к тому же потребляет значительно меньше энергии.

Следующее поколение технологий ИИ, над которым, в частности, работа ют в Intel Labs (научно-исследовательское подразделение компании, которое изучает перспективные идеи работы с данными), будет использовать алгоритмы, более точно имитирующие работу биологического мозга, в том числе в части интерпретации (трактовки в правильном кон тексте) и автономной адаптации (улуч шенное представление данных без взаимодействия с внешней средой) для реагирования на непредвиденные ситуации и различные абстракции.

Нейроморфные вычисления на основе цифровых нейронов, применяемые для этих целей, довольно точно моделируют поведение своих биологических аналогов. Вместе с вероятностными алгоритмами обработки неопределенных и про тиворечивых данных они являются одним из наиболее перспективных вариантов развития ИИ. Сегодня нейроморфные вычисления все еще на стадии исследований, однако им предсказывают большое будущее. Например, по прогнозу iMicronews, только в США этот рынок ожидает рост с $69 млн в 2024 году до $5 млрд в 2029 году и $21,3 млрд к 2034 году.

Механизм работы нейроморфных вычислений

Сегодня для ускорения работы ИИ используются отдельные микросхемы или модули процессоров, чипы для глубокого машинного обучения или отдельных функций — например, для машинного зрения, а также видео карты, архитектура которых, в частности, справляется с параллельными вычислениями лучше центральных процессоров.

Все эти примеры далеки от нейроморфных вычислений, поскольку построены на традиционной последовательной вычислительной архитектуре фон Неймана с разделенным процессором и памятью. Ней роны мозга, в свою очередь, способны и хранить, и обрабатывать информацию.

Нейроморфные процессоры, создаваемые на стыке биологии, физики, математики, информатики и полупроводникового производства, строятся из привычных транзисторов, но с иной организацией архитектуры, подобно строению нейронов биологического мозга. По аналогии с биологическим образцом искусственный нейрон имеет один выход (аксон), сигнал с которого может поступать на большое количество входов других нейронов и тем самым изменять их состояние.

Искусственные нейроны объединяются по модели импульсных ней ронных (спайковых) сетей (Spiking neural network, SNN), особенно стью которых является передача данных с помощью разнесенных по времени коротких импульсов равной амплитуды, а не за счет меняю щихся по времени значений, как в нейросетях предыдущих поколе ний. Благодаря кодированию данных импульсами и временными промежутками между ними импульсные нейросети моделируют естественные процессы передачи сигналов, которые также управляют процессами обучения с динамическим переназначением синапсов между нейронами в ответ на стимулы.

Нейросеть класса SNN обеспечивает крайне высокую скорость и производительность, а ее структура может обучаться непосредственно во время работы. Она может обрабатывать динамические задачи — например, рас познавать запахи, речь или изображения в видеоряде. Многозадачность спайковых нейронных сетей позволяет обучать группы нейронов для решения различных проблем и осуществлять распознавание с предсказанием по неполным данным.

В настоящее время изучением вопросов применения импульсных нейросетей для моделирования функций мозга занимается множество науч ных групп и компаний во всем мире. Корпорация Intel вместе с экосистемой партнеров решает задачи в области нейроморфных вычислений комплексно — от фундаментальных теоретических разработок и создания алгоритмов до разработки и производства нейроморфных процес соров.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Выживут только инфорги Выживут только инфорги

«Инфорги» — люди, которые придут на смену Homo Sapiens

Популярная механика
«Муж заразил меня ВИЧ»: я научилась жить с диагнозом и совершенно счастлива «Муж заразил меня ВИЧ»: я научилась жить с диагнозом и совершенно счастлива

История Анны Тарасовой: как справиться с осознанием, что у тебя ВИЧ

Cosmopolitan
Новый главный Новый главный

Самый большой, сложный и мощный космический телескоп в истории

Популярная механика
Рукоделие для снятия стресса: новичкам и любителям Рукоделие для снятия стресса: новичкам и любителям

Эти виды рукоделия станут не только приятным занятием, но «разгрузят мозг»

Psychologies
Полетим Полетим

Уже в 2030-х можно будет добраться за город на летающем такси

ТехИнсайдер
Что такое гиалуроновая кислота и как она работает Что такое гиалуроновая кислота и как она работает

Гиалуроновая кислота: как с ее помощью сделать кожу красивее и здоровее?

РБК
Что мы пьем: 8 популярных вопросов о питьевой воде Что мы пьем: 8 популярных вопросов о питьевой воде

Эксперты разрушили самые распространенные заблуждения о водопроводной воды

Популярная механика
Чем больше секса - тем ты успешнее: психолог объясняет, как активная половая жизнь влияет на твой доход Чем больше секса - тем ты успешнее: психолог объясняет, как активная половая жизнь влияет на твой доход

Внешность и сексуальность связана с успешностью на работе

Playboy
Тайна форсажного пламени Тайна форсажного пламени

Что такое форсаж?

Популярная механика
Грязь как полотно Грязь как полотно

Добро пожаловать в Dirty Car Art

Playboy
Жизнь в стиле эко Жизнь в стиле эко

5 шагов, которые помогут прийти к более осознанному потреблению

Playboy
«Имени такого-то»: роман Линор Горалик об эвакуации психиатрической больницы «Имени такого-то»: роман Линор Горалик об эвакуации психиатрической больницы

Роман Линор Горалик об эвакуации психиатрической больницы «имени такого-то»

Forbes
Небогатые жители Помпей могли позволить себе яйца куриц и куропаток Небогатые жители Помпей могли позволить себе яйца куриц и куропаток

Антропологи изучили состав найденной в Помпеях скорлупы от птичьих яиц

N+1
«Искренность – это новая роскошь» «Искренность – это новая роскошь»

Дмитрий Брейтенбихер о том, почему банковский бизнес – это не скучно

Robb Report
«Дом Gucci»: семейный портрет в интерьере «Дом Gucci»: семейный портрет в интерьере

Черная комедия, замечательная сатира, высмеивающая высшее общество и его нравы

GQ
Тебе это не кажется: как понять, что он тебя разлюбил Тебе это не кажется: как понять, что он тебя разлюбил

Разбираемся, как понять, что мужчина разлюбил женщину

VOICE
Герасим и топор, или Преступление без наказания Герасим и топор, или Преступление без наказания

Вероятно, это самое знаменитое описание преступления в мировой литературе

Дилетант
Какао-масло помогло напечатать растительное мясо на 3D-принтере Какао-масло помогло напечатать растительное мясо на 3D-принтере

Ученые напечатали аналог мяса из смеси на основе соевого белка и глютена

N+1
«Эй вы там, наверху»: что делать, если у соседей ремонт «Эй вы там, наверху»: что делать, если у соседей ремонт

Как быть, если ремонт соседей затянулся и не дает вам жить?

Psychologies
Доминирование через еду, или кто такие фидеры и зачем они откармливают своих женщин до необъятных размеров Доминирование через еду, или кто такие фидеры и зачем они откармливают своих женщин до необъятных размеров

Рассказываем о пугающем фетише «фидеризм»

Playboy
Измученная мать и папа-дебошир: быт и расходы семьи вундеркиндов Тепляковых Измученная мать и папа-дебошир: быт и расходы семьи вундеркиндов Тепляковых

Почему родителям так важно было отправить ребенка в институт раньше времени

Cosmopolitan
Зуб на зуб: 7 звезд, которые превратили неидеальную улыбку в свою фишку Зуб на зуб: 7 звезд, которые превратили неидеальную улыбку в свою фишку

Звезды, которые не подчинились моде на голливудскую улыбку

Cosmopolitan
Blini и другие Blini и другие

Северная кухня, как и любая другая, не знает границ

Bones
Химики завернули молекулу в ленту Мебиуса Химики завернули молекулу в ленту Мебиуса

Макроцикл с закрученными цепочками атомов проявил необычные свойства в растворе

N+1
Химики разобрались в отрицательных зарядах на каплях гидрофобных жидкостей в воде Химики разобрались в отрицательных зарядах на каплях гидрофобных жидкостей в воде

Почему поверхность капель жидких углеводородов в воде имеет отрицательный заряд

N+1
GPT-3 научили искать ответы в интернете и подкреплять их ссылками на источники GPT-3 научили искать ответы в интернете и подкреплять их ссылками на источники

GPT-3 научили нейросеть собирать информацию из разных источников

N+1
Как победить прокрастинацию в обучении Как победить прокрастинацию в обучении

Заядлых прокрастинаторов не пугают даже серьезные последствия их решений

Популярная механика
От «Фаворитки» до «Железной леди»: байопики о женщинах в политике От «Фаворитки» до «Железной леди»: байопики о женщинах в политике

Женщин в политике меньшинство, и биографических фильмов о них тоже немного

Forbes
«По психологии я крот» «По психологии я крот»

За «Лучшие роли второго плана» — интервью с актером Иваном Макаревичем

OK!
Биткоин как индикатор общественных настроений: почему российские инвесторы любят криптовалюты Биткоин как индикатор общественных настроений: почему российские инвесторы любят криптовалюты

Интерес российских инвесторов к биткоинам — показатель доверия к власти

Популярная механика
Открыть в приложении