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

Будущее батарей близко Будущее батарей близко

Литий-ионные батареи вполне заслужили почетную пенсию

Популярная механика
Гаргульи Гарибальди Гаргульи Гарибальди

Готический замок в селе Хрящевка притягивает тысячи туристов

Отдых в России
Гидрофойл для миллионов Гидрофойл для миллионов

Гидрофойл – доска на подводных крыльях для серфинга

Популярная механика
Чем короче юбка — тем меньше счет: 5 заведений, которые предлагают необычные скидки Чем короче юбка — тем меньше счет: 5 заведений, которые предлагают необычные скидки

Гении ресторанного креатива

Playboy
Жизнь животных Митихи Ромацуоки Жизнь животных Митихи Ромацуоки

Японский мастер вспоминает детство, создавая зверей-киборгов из глины и меди

ТехИнсайдер
Богатство выбора: что не так с новым исследованием неравенства в мире и в России Богатство выбора: что не так с новым исследованием неравенства в мире и в России

Обновленная база данных о ситуации с неравенством в современном мире

Forbes
5 решений для активного отдыха на воде, о которых вы могли не знать 5 решений для активного отдыха на воде, о которых вы могли не знать

Поймайте волну на озере, прокатитесь на велосипеде по морю

Популярная механика
Время первой Время первой

История Зендеи, которой удалось покорить мир в кратчайшие сроки

Cosmopolitan
Новый Вавилон Новый Вавилон

В любой непонятной ситуации нужно строить что-нибудь колоссальное

ТехИнсайдер
Рита Дакота о психологах, харрасменте и лучшем свидании Рита Дакота о психологах, харрасменте и лучшем свидании

Рита Дакота рассказала своей любви к Новосибирску, макияжу и медитациям

Cosmopolitan
Рожденная в семье нацистов: как жила Одри Хепбёрн во время войны Рожденная в семье нацистов: как жила Одри Хепбёрн во время войны

Мало кто знает, но Одри Хепбёрн родилась в семье… нацистов. Да-да, именно так!

Cosmopolitan
TikTok и Instagram: почему цифровая зависимость опасна для детей и как этому противостоять TikTok и Instagram: почему цифровая зависимость опасна для детей и как этому противостоять

Видео, игры и скроллинг соцсетей действуют на мозг детей как наркотик

Популярная механика
На Большом адронном коллайдере впервые измерили время жизни бозона Хиггса На Большом адронном коллайдере впервые измерили время жизни бозона Хиггса

Время жизни бозона Хиггса совпало с предсказанием Стандартной модели

N+1
Подарок из Мессины Подарок из Мессины

В эрмитажной коллекции хранится много документальных экспонатов прошлых веков

Дилетант
Что такое дрожжи и почему их не надо бояться? Что такое дрожжи и почему их не надо бояться?

Что же такое дрожжи? Как они были «одомашнены»?

Популярная механика
Открытие сезона Открытие сезона

Зарина Догузова, руководитель Ростуризма, посетила с рабочим визитом Кузбасс

Отдых в России
«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
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
Даня Милохин — Forbes: «Я изменился. Стал паинькой, спортсменом и зожником» Даня Милохин — Forbes: «Я изменился. Стал паинькой, спортсменом и зожником»

Даня Милохин о том, кто следит за его деньгами и почему он бросил техникум

Forbes
Волшебная банка: вся правда о протеине Волшебная банка: вся правда о протеине

Протеин — кому, когда и сколько надо

Playboy
Портрет новой российской науки: Артем Акшинцев — эколог, который нашел микропластик в московском водопроводе Портрет новой российской науки: Артем Акшинцев — эколог, который нашел микропластик в московском водопроводе

Эколог Артем Акшинцев: мы уничтожаем не планету, а комфортную среду

Esquire
7 самых неудачливых героев фильмов ужасов 7 самых неудачливых героев фильмов ужасов

У этих героев каждый день — пятница, 13-е

Maxim
Великие земляки Великие земляки

Борьба с «низкопоклонством перед Западом»

Дилетант
Разгадали знак «бесконечность» Разгадали знак «бесконечность»

Что поможет нам оставаться молодыми и каковы наши шансы на бессмертие?

Vogue
EdTech-стартап основателя Softline привлек $4 млн на экспансию за рубежом EdTech-стартап основателя Softline привлек $4 млн на экспансию за рубежом

Платформа для дистанционного обучения Educate Online привлекла $4 млн

Forbes
Ритуал викингов «Кровавый орёл» был анатомически возможен Ритуал викингов «Кровавый орёл» был анатомически возможен

«Кровавый орёл» — выдумка или реально существовавший ритуал?

Популярная механика
Портрет новой российской науки: Иван Клочков — физик, который делает алмазы из газа Портрет новой российской науки: Иван Клочков — физик, который делает алмазы из газа

Физик Иван Клочков: наука — это возможность по-новому взглянуть проблему

Esquire
16 лучших эфирных масел от простуды и заложенности носа. Как их использовать? 16 лучших эфирных масел от простуды и заложенности носа. Как их использовать?

Эфирные масла могут облегчить симптомы простуды

Cosmopolitan
Семейные ценности Семейные ценности

Самый громкий скандал разразился из-за наследства Олега Бурлакова

Forbes
C-25: как создавалась первая советская система ПРО C-25: как создавалась первая советская система ПРО

С-25 – одна из первых в мире систем объектовой противовоздушной обороны

Популярная механика
Открыть в приложении