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

Этого не может быть Этого не может быть

Самые удивительные гипотезы в биологии

ТехИнсайдер
Первую многоножку с более чем тысячью ног назвали в честь Персефоны Первую многоножку с более чем тысячью ног назвали в честь Персефоны

Многоножка с более, чем тысячью ног, обитает под землей в Западной Австралии

N+1
Автобудущее Автобудущее

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

Популярная механика
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
«Ломтик» от Feadship «Ломтик» от Feadship

Feadship показывает, что бывают яхты без низких потолков и темных интерьеров

Y Magazine
Самая сложная головоломка в мире. Попробуешь разгадать? Самая сложная головоломка в мире. Попробуешь разгадать?

Мы приготовили для тебя задачку, которую называют самой сложной в мире

Cosmopolitan
Нюрнбергские расовые законы Нюрнбергские расовые законы

Антисемитизм лежал в основе нацистской идеологии

Дилетант
Скрученный двойной бислой трииодида хрома удивил физиков ферромагнетизмом Скрученный двойной бислой трииодида хрома удивил физиков ферромагнетизмом

Физики обнаружили ферромагнитный порядок

N+1
Арктический город будущего Арктический город будущего

Реальные технологии строительства в Арктике приходили из Норильска

ТехИнсайдер
Если тебя нет в инстаграме, значит тебя нет: куда нас приведут соцсети и экономика внимания Если тебя нет в инстаграме, значит тебя нет: куда нас приведут соцсети и экономика внимания

Почему человеческое внимание теперь ценится больше человеческой жизни

Esquire
Зачем пить горячую воду: 5 важных причин носить с собой термос с кипятком Зачем пить горячую воду: 5 важных причин носить с собой термос с кипятком

Почему полезно пить горячую воду и может ли она заменить лекарства?

Cosmopolitan
Топ игр для слабых ПК: чем занять себя в свободное время Топ игр для слабых ПК: чем занять себя в свободное время

Экшены, шутеры и гонки для слабых ПК — выбирай на свой вкус!

Playboy
Робот лепит роботят. Угрожают ли человечеству созданные им организмы Робот лепит роботят. Угрожают ли человечеству созданные им организмы

«Живые роботы», способные размножаться — технология будущего или конец света?

СНОБ
Долгие разговоры с незнакомцами могут иметь удивительные последствия Долгие разговоры с незнакомцами могут иметь удивительные последствия

Ожидания людей относительно их взаимодействия с незнакомцами ошибочны

Популярная механика
«Третья волна»: история самого жестокого школьного эксперимента «Третья волна»: история самого жестокого школьного эксперимента

Учитель даже представить себе не мог, чем закончится его небольшая постановка

Cosmopolitan
Как продать машину быстро, правильно и безопасно: инструкция Как продать машину быстро, правильно и безопасно: инструкция

Казалось бы, чтобы продать автомобиль, нужно всего лишь разместить объявление...

РБК
Волшебная банка: вся правда о протеине Волшебная банка: вся правда о протеине

Протеин — кому, когда и сколько надо

Playboy
Пора украшать дом к Новому году — вот несколько простых идей Пора украшать дом к Новому году — вот несколько простых идей

Если хочется праздничного настроения, а пластиковой мишуры не хочется

Esquire
Северное сияние Северное сияние

Современная арктическая кухня базируется продуктах Кольского полуострова

Bones
Как собрать майнинг ферму Как собрать майнинг ферму

Что представляет собой майнинг ферма, как она работает и как её собрать

CHIP
55 м² 55 м²

Апартаменты с открытой планировкой, оформленные Мариной Кутузовой

AD
60 м² 60 м²

Дизайнеры ZZBuro позаботились не только о хозяевах квартиры, но и об их корги

AD
Девятое искусство Девятое искусство

Почему комиксы — это серьезно, рассказывает переводчик Михаил Хачатуров

Seasons of life
Неприличные удовольствия приличных людей Неприличные удовольствия приличных людей

Любимые произведения Джейн Остен, Льва Толстого, Стэнли Кубрика и других

Weekend
Профессия репортерка: как американская журналистка Нелли Блай покупала младенца Профессия репортерка: как американская журналистка Нелли Блай покупала младенца

Отрывок из книги «Профессия: репортерка» — сборника статей Элизабет Джейн Кокран

Forbes
Как не мерзнуть в мороз? Как не мерзнуть в мороз?

Одежда с электроподогревом. Что это такое?

Maxim
Как Ульяна Суздалкина ушла из рекламы и стала шеф-поваром с рекомендацией Michelin Как Ульяна Суздалкина ушла из рекламы и стала шеф-поваром с рекомендацией Michelin

Ульяна Суздалкина решила все бросить, чтобы стать шеф-поваром

Forbes
«У сильных желаний нет обстоятельств». Как люди с ограниченными возможностями исполняют свои мечты «У сильных желаний нет обстоятельств». Как люди с ограниченными возможностями исполняют свои мечты

Что помогает людям с ограниченными возможностями добиваться желаемого

СНОБ
Приглашение на корпоратив Приглашение на корпоратив

Благотворительность в России превратилась в полноценный рыночный сектор

Robb Report
Гадание на воске: как гадать и расшифровать значение фигур Гадание на воске: как гадать и расшифровать значение фигур

Гадание на воске дошло до нас практически в неизменном с древних времен виде

Cosmopolitan
Открыть в приложении