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

Гидрофойл для миллионов Гидрофойл для миллионов

Гидрофойл – доска на подводных крыльях для серфинга

Популярная механика
Как Генри Кавилл полюбил польский фольклор и превратился в образцового Ведьмака Как Генри Кавилл полюбил польский фольклор и превратился в образцового Ведьмака

Данил Леховицер поговорил с исполнителем главной роли Генри Кавиллом

Esquire
Транспорт будущего Транспорт будущего

Вот уже шесть лет мы пишем про летающие автомобили и стоим рядом с прототипами

ТехИнсайдер
«Никаких посиделок с друзьями»: как живет семья с пятерняшками из Приморья «Никаких посиделок с друзьями»: как живет семья с пятерняшками из Приморья

Больше всего родителей пятерняшек раздражает вопрос: «Как вы справляетесь?»

Cosmopolitan
Сила мысли Сила мысли

Какими способностями наделяют людей «умные» экзоскелеты

РБК
Наказать жертву: как в Китае борются с харассментом Наказать жертву: как в Китае борются с харассментом

Почему Секс-скандалы в Китае приводят к тому, что под ударом оказываются жертвы?

Forbes
Новая Москва Новая Москва

Мы давно хотели поговорить с главным архитектором столицы Сергеем Кузнецовым

ТехИнсайдер
77 м² 77 м²

Квартира с круговой планировкой по проекту Анастасии Хальчицкой

AD
Rosetti Emocean Rosetti Emocean

Rosetti Emocean — яхта-победитель конкурса World Superyacht Awards 2022

Y Magazine
Новая сексуальная жизнь в новом году Новая сексуальная жизнь в новом году

Полезны советы про секс или вредны — рассказывает семейный психолог

Psychologies
Трудности доказательного перехода Трудности доказательного перехода

Как данные, собираемые университетами, могут быть полезны

Наука
10 необычных примеров противостояния растений и насекомых 10 необычных примеров противостояния растений и насекомых

Вокруг нас каждую секунду кипит битва, на которую мы обычно не обращаем внимания

Популярная механика
Ученые нашли способ сделать ОКТ в разы эффективнее Ученые нашли способ сделать ОКТ в разы эффективнее

Оптическая когерентная томография может отображать структуры под кожей

Популярная механика
Немецкие физики сообщили о возможном открытии тетранейтрона Немецкие физики сообщили о возможном открытии тетранейтрона

Группа физиков сообщила об обнаружении частицы, состоящей из четырех нейтронов

N+1
Рассказ Людмилы Петрушевской «Черное пальто. Страшные случаи» Рассказ Людмилы Петрушевской «Черное пальто. Страшные случаи»

Рассказ «Фонарик» Людмилы Петрушевской

СНОБ
Перемещает курсор и так помогает обхитрить программы мониторинга: как изобрели «двигатель мышки» Перемещает курсор и так помогает обхитрить программы мониторинга: как изобрели «двигатель мышки»

Вырос рынок приспособлений, которые помогают обмануть корпоративные трекеры

VC.RU
Физики разобрались с резонансными и нерезонансными задержками фотоионизации молекулы Физики разобрались с резонансными и нерезонансными задержками фотоионизации молекулы

Физики исследовали однофотонную фотоионизацию молекулы NO

N+1
«Зеленая Амазонка»: как Франсуаза д’Обонн придумала экофеминизм «Зеленая Амазонка»: как Франсуаза д’Обонн придумала экофеминизм

Активистка, которая сформулировала термин «экофеминизм»

Forbes
Тепловую индуктивность создали при комнатной температуре Тепловую индуктивность создали при комнатной температуре

Физики изучили тепловую индуктивность при комнатной температуре

N+1
Культурные коды экономики: можно ли доверять большинству людей в стране Культурные коды экономики: можно ли доверять большинству людей в стране

С чего начинается экономическое чудо?

Forbes
Китайцев уличили в подделке палеолитических подвесок из зубов животных Китайцев уличили в подделке палеолитических подвесок из зубов животных

Археологи провели исследование артефактов из Верхней пещеры Чжоукоудяня

N+1
9 вещей, которые радуют и раздражают владельцев Toyota 9 вещей, которые радуют и раздражают владельцев Toyota

Легендарная надежность, часы из 1980-х — самые характерные черты Toyota

РБК
5 ошибок CEO SETTERS EDUCATION Александры Жарковой 5 ошибок CEO SETTERS EDUCATION Александры Жарковой

Метод проб и ошибок CEO SETTERS EDUCATION Александры Жарковой

Inc.
Гонка за орбитальный кинематограф Гонка за орбитальный кинематограф

Зачем снимать кино в космосе, если есть компьютерная графика?

Популярная механика
Тайный роман, 2 свадьбы, выкидыш, тюрьма: история любви Софи Лорен и Карло Понти Тайный роман, 2 свадьбы, выкидыш, тюрьма: история любви Софи Лорен и Карло Понти

Софи Лорен и Карло Понти прожили в браке более 40 лет, а были вместе еще дольше

Cosmopolitan
Аллергия на алкоголь: что это такое и как ее лечить Аллергия на алкоголь: что это такое и как ее лечить

Что такое аллергия на алкоголь и как с ней жить

РБК
Поменяться местами. Чем опасны сексуальные двойные стандарты Поменяться местами. Чем опасны сексуальные двойные стандарты

Как за мужчинами и женщинами закрепились роли в сексе

СНОБ
Теплое оружие: лютейшие клинки, которые не запрещены законом Теплое оружие: лютейшие клинки, которые не запрещены законом

Почему одни клинки считаются холодным оружием, а другие нет?

Maxim
Как справляться с тревожностью на вечеринках Как справляться с тревожностью на вечеринках

Как справиться с социальной тревожностью в незнакомых компаниях?

Psychologies
Черви выбрали пищевое поведение с помощью простой нейронной цепи Черви выбрали пищевое поведение с помощью простой нейронной цепи

Нематоды выбрали между подвижностью и оседлостью по запаху еды

N+1
Открыть в приложении