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

Пассажирский сверхзвук: каким путем пойдут новые поколения? Пассажирский сверхзвук: каким путем пойдут новые поколения?

Коммерческая сверхзвуковая авиация сможет существовать, если изменится

Наука
Неизвестный гоминин прогулялся по вулканическому пеплу 3,6 миллиона лет назад Неизвестный гоминин прогулялся по вулканическому пеплу 3,6 миллиона лет назад

Биологи и антропологи повторно исследовали следы, обнаруженные в Танзании

N+1
Алгоритмические войны Алгоритмические войны

Как битвы будущего видят по ту сторону океана

Популярная механика
Полный вперед Полный вперед

Дизайнеры снова размышляют о будущем, думают, сбылись ли прошлые модные прогнозы

Vogue
Судоходная Арктика Судоходная Арктика

Беспрецедентное по масштабам строительство судов ледового класса в России

Популярная механика
Больше не первая: как живет Мелания Трамп после отставки мужа-президента Больше не первая: как живет Мелания Трамп после отставки мужа-президента

Как поживает экс-первая леди Мелания Трамп.

Cosmopolitan
Больше, чем транспорт: как велосипед превратился в идейный символ Больше, чем транспорт: как велосипед превратился в идейный символ

Как люди развивали велосипед и превращали его в символ своих идей

Популярная механика
«Превосходным руководителем можно стать вне зависимости от пола» «Превосходным руководителем можно стать вне зависимости от пола»

Женщины-CEO — о том, как решать вопрос с гендерным равенством в бизнесе

РБК
Верхом на вихре Верхом на вихре

Возможное будущее гражданской авиации

Популярная механика
Инвазивных мартышек уличили в разорении гнезд вымирающих дроздов Инвазивных мартышек уличили в разорении гнезд вымирающих дроздов

Мартышки мона разоряли фальшивые гнезда дроздов и интересовались настоящим

N+1
15 неочевидных знаков природы, что грядет жуть 15 неочевидных знаков природы, что грядет жуть

Иногда небо, животные, море изо всех сил намекают тебе, что надо спасаться

Maxim
Как Билли Айлиш в 20 лет пережила эйджизм и бодишейминг Как Билли Айлиш в 20 лет пережила эйджизм и бодишейминг

Почему стиль Билли Айлиш всегда был лакмусовой бумажкой для общественности

РБК
Какими были новогодние подарки в СССР (много фото) Какими были новогодние подарки в СССР (много фото)

Вспоминаем популярные и желанные подарки в СССР

Maxim
Ошибка Google Play: как исправить проблему Ошибка Google Play: как исправить проблему

Как избавиться от ошибки Google Play без особых усилий

CHIP
Фотоионизация молекулы через резонанс формы потребовала более точной теории Фотоионизация молекулы через резонанс формы потребовала более точной теории

Физики применили технику реконструкции аттосекундных биений

N+1
«Мы собрали одну из самых больших «Мы собрали одну из самых больших

Как Apple создает новые продукты?

VC.RU
Старомодная женственность — способ (не) похоронить отношения: мнение женщин Старомодная женственность — способ (не) похоронить отношения: мнение женщин

Женственность в мире, где многие больше не хотят следовать стереотипам

Psychologies
Сумасшедший Назимов Сумасшедший Назимов

Три произведения, которым удалось вернуть правильные имена лишь спустя много лет

Дилетант
Рагнар Кьяртанссон: Возвращение «Санта-Барбары» Рагнар Кьяртанссон: Возвращение «Санта-Барбары»

Художник Рагнар Кьяртанссон стал главной звездой Дома культуры ГЭС-2

СНОБ
Звезда Немезида: тайный близнец Солнца мог привести к массовому вымиранию и гибели динозавров Звезда Немезида: тайный близнец Солнца мог привести к массовому вымиранию и гибели динозавров

Где-то на задворках нашей звездной системы прячется "отторгнутый" близнец Солцна

Популярная механика
Шипучий кумир Америки: история «Coca-Cola» Шипучий кумир Америки: история «Coca-Cola»

Вот уже 120 лет этот газированный напиток считается одним из символов Америки

Популярная механика
Как запустить процесс коллективного воображения и эффективно генерировать идеи Как запустить процесс коллективного воображения и эффективно генерировать идеи

Отрывок из книги «Машина воображения» — о том, как генерировать идеи

СНОБ
Таштыкскую могилу с погребальными куклами и мумиями датировали III–IV веком Таштыкскую могилу с погребальными куклами и мумиями датировали III–IV веком

Археологи исследовали органические материалы из Оглахтинского могильника

N+1
Биоархеологи заподозрили в древних жителях России грибников Биоархеологи заподозрили в древних жителях России грибников

Они провели анализ стабильных изотопов населения IV–III тысячелетий до нашей эры

N+1
Торговое оборудование Торговое оборудование

Как друзья из Ростова-на-Дону создали соцсеть для трейдеров стоимостью $3 млрд

Forbes
Hic sunt dracones Hic sunt dracones

Птерозавр размером с истребитель — как выглядел и летал кетцалькоатль

N+1
Как увеличить губы без уколов при помощи тейпов — новый тренд соцсетей Как увеличить губы без уколов при помощи тейпов — новый тренд соцсетей

Тейп-липс — рассказываем о новом бьюти-поветрии из инстаграма

Cosmopolitan
Три в одном: 10 рецептов простых, вкусных и красивых коктейлей на Новый год Три в одном: 10 рецептов простых, вкусных и красивых коктейлей на Новый год

10 рецептов коктейлей, которые можно приготовить дома

Forbes
Убытки, наркотики и драки: в клубе Haçienda зародился британский эйсид-хаус, но он приносил владельцам одни проблемы Убытки, наркотики и драки: в клубе Haçienda зародился британский эйсид-хаус, но он приносил владельцам одни проблемы

Haçienda — пример того, как предпринимателям не стоит управлять клубом

VC.RU
Водителей штрафуют, когда они просто стоят в пробке. Подробности и фото Водителей штрафуют, когда они просто стоят в пробке. Подробности и фото

Нередко появляются жалобы на штрафы за так называемое «стояние в пробке»

РБК
Открыть в приложении