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

Билет в один конец Билет в один конец

Илон Маск мечтает умереть на Марсе, и он по-своему прав

Популярная механика
10 признаков высокого интеллекта в обычной жизни 10 признаков высокого интеллекта в обычной жизни

Умного видно, даже если он не рассуждает о теории вероятности

Maxim
Автобудущее Автобудущее

Мы находимся на пороге одних из самых быстрых перемен в работе транспорта

Популярная механика
Страшные мысли наших детей: можем ли мы помочь? Страшные мысли наших детей: можем ли мы помочь?

Душевное состояние детей и подростков вызывает серьезнейшие опасения

Psychologies
Вторые на Луне Вторые на Луне

Как продвигается работа над космической программой Artemis?

ТехИнсайдер
Чисто английский юмор. Как шутят настоящие джентльмены? Чисто английский юмор. Как шутят настоящие джентльмены?

Можно ли научиться шутить как истинный эсквайр «пришельцам» из других стран?

Популярная механика
Как будущий американский самолет может доминировать в воздухе Как будущий американский самолет может доминировать в воздухе

Технологии стелс у российских Су-57, китайских J-20 и американских NGAD

Популярная механика
Farus Beta: спорткар, который не знал конкурентов Farus Beta: спорткар, который не знал конкурентов

Farus Beta — необычный спорткар из Бразилии

Популярная механика
Приручение скорости Приручение скорости

Национальные и мировые рекорды в автогонках на льду Байкала

Robb Report
Как сменить профессию и не пожалеть об этом. 3 совета от хедхантера Алены Владимирской Как сменить профессию и не пожалеть об этом. 3 совета от хедхантера Алены Владимирской

Как найти новую специальность?

СНОБ
От мрачных окраин Петропавловска ко всемирному триумфу: исповедь би-боя Амира Закирова От мрачных окраин Петропавловска ко всемирному триумфу: исповедь би-боя Амира Закирова

Встречайте драматическую историю успеха Амира Закирова, достойную экранизации

GQ
ТОП-10 лучших книг за 2021 год в жанре фантастика ТОП-10 лучших книг за 2021 год в жанре фантастика

Лучшие книги и произведениях в жанре фэнтези и фантастики

Популярная механика
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
90 м² 90 м²

Ирина Граве сделала для себя фактурный интерьер и наполнила его искусством

AD
Азиатские штучки Азиатские штучки

Паназиатская кухня: почему её так сложно уместить под крышей одного ресторана?

Bones
Преступления лондонского расчленителя кошек приписали лисицам-падальщицам Преступления лондонского расчленителя кошек приписали лисицам-падальщицам

Ученые выяснили, кто стоит за волной расчленений кошек, охватившей Лондон

N+1
Археологи нашли в Казахстане погребение девушки в царском облачении Археологи нашли в Казахстане погребение девушки в царском облачении

Девушка в царском облачении принадлежала к кочевой элите V–VI веков нашей эры

N+1
Ринопластика и «уколы красоты»: эксперт составил список бьюти-манипуляций Зендаи Ринопластика и «уколы красоты»: эксперт составил список бьюти-манипуляций Зендаи

Какие корректировки внесла в свою внешность Зендая

Cosmopolitan
Какой макияж сделать на Новый год: вдохновляемся звёздными примерами Какой макияж сделать на Новый год: вдохновляемся звёздными примерами

Самые эффектные виды макияжа для зимних праздников

Cosmopolitan
5 ошибок основателей Planner 5D Сергея Носырева и Алексея Шереметьева 5 ошибок основателей Planner 5D Сергея Носырева и Алексея Шереметьева

Самые болезненные ошибки основателей сервиса Planner 5D

Inc.
Можно ли управлять эмоциональным «похмельем»? Объясняет психолог Можно ли управлять эмоциональным «похмельем»? Объясняет психолог

Что такое эмоциональное «похмелье» и как им управлять?

Inc.
Грязь как полотно Грязь как полотно

Добро пожаловать в Dirty Car Art

Playboy
80 м² 80 м²

Квартира, спроектированная Ольгой Манаковой для дочери заказчицы

AD
Главный специалист по продуктивности Google назвала 4 стратегии эффективного управления временем Главный специалист по продуктивности Google назвала 4 стратегии эффективного управления временем

Четыре совета, которые помогут вам усилить свой тайм-менеджмент

Inc.
Профессиональный интерес Профессиональный интерес

Почему компания Fendi не отказывается от использования натурального меха?

Grazia
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
Почему так сложно выйти из токсичных отношений Почему так сложно выйти из токсичных отношений

Почему прекратить абьюзивные отношения бывает крайне непросто?

Psychologies
Кто обитает в Большом мусорном пятне: путешествие на горах пластика Кто обитает в Большом мусорном пятне: путешествие на горах пластика

Морские животные осваивают мусорный биом, созданный деятельностью человека

Популярная механика
Трудности доказательного перехода Трудности доказательного перехода

Как данные, собираемые университетами, могут быть полезны

Наука
Биоархеологи нашли древнейшие свидетельства использования угля в Европе Биоархеологи нашли древнейшие свидетельства использования угля в Европе

Ученые обнаружили следы использования угля во II тысячелетии до нашей эры

N+1
Открыть в приложении