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

Иллюзия успеха Иллюзия успеха

Четыре истории о талантливых мастерах пускать пыль в глаза

Популярная механика
35 м² 35 м²

Бетонная квартира основателя студии Geometrium Алексея Иванова

AD
Гидрофойл для миллионов Гидрофойл для миллионов

Гидрофойл – доска на подводных крыльях для серфинга

Популярная механика
Сплошная Санта-Барбара: как конструктивно решать конфликты в компании Сплошная Санта-Барбара: как конструктивно решать конфликты в компании

Вот что мы в Elbrus Bootcamp делаем, чтобы решать конфликты конструктивно

Inc.
Голова профессора Витгенштейна: история величайшего философа XX века Голова профессора Витгенштейна: история величайшего философа XX века

Человечеству Людвиг Витгенштейн запомнился как величайший философ XX века

Maxim
Как вернуть себе устойчивость, когда проживаешь измену Как вернуть себе устойчивость, когда проживаешь измену

Мы переживаем измену как серьезную психологическую травму

Psychologies
Летящая на волне Летящая на волне

История о том, как летал один из самых необычных сверхзвуковых самолетов

Популярная механика
Букет в цветочном горшке Букет в цветочном горшке

Красивые комнатные растения с недолгим сроком жизни

Наука и жизнь
Убийца внутри вас Убийца внутри вас

Как не дать самому себе убить себя

Men’s Health
Русская музыка: подкаст о главных именах современной академической сцены. Интервью с композиторами Олегом Крохалевым и Александрой Филоненко Русская музыка: подкаст о главных именах современной академической сцены. Интервью с композиторами Олегом Крохалевым и Александрой Филоненко

Русские композиторы: о Второй мировой и неуверенной в себе музыке

СНОБ
Девятое искусство Девятое искусство

Почему комиксы — это серьезно, рассказывает переводчик Михаил Хачатуров

Seasons of life
Все слышали про белый шум. Но что такое розовый, коричневый и синий шум? Все слышали про белый шум. Но что такое розовый, коричневый и синий шум?

Сколько цветов шума существует в мире и как они действуют на людей?

Популярная механика
Вика Одинцова: 50 горячих фото и личная жизнь модели Вика Одинцова: 50 горячих фото и личная жизнь модели

Если у тебя еще нет в подписках этой горячей красотки, ты многое упускаешь

Playboy
Так и есть: что имеет смысл добавить, а что – убрать из новогоднего меню? Так и есть: что имеет смысл добавить, а что – убрать из новогоднего меню?

Как трансформировать праздничное меню в трапезу продуманного зожника

Esquire
Курсом на восход Курсом на восход

Яхтенный туризм набирает все большую популярность в России

Отдых в России
Извержение как конец света: 10 фактов о супервулканах Извержение как конец света: 10 фактов о супервулканах

Извержение супервулкана: мыслимый конец света, который нельзя предотвратить

Популярная механика
Синий тигровый попугай Синий тигровый попугай

Но тут на нашем жизненном пути попался идеальный вариант: синий тигровый попугай

Weekend
Как вернуть некачественный товар: о законах простыми словами Как вернуть некачественный товар: о законах простыми словами

Как вернуть покупку?

CHIP
Как 29-летний белорус построил «единорога» в США, помогая детям с аутизмом Как 29-летний белорус построил «единорога» в США, помогая детям с аутизмом

Elemy — «единорог», который помогает детям с аутизмом получать терапию

Forbes
Су-34: долгая история новейшего российского бомбардировщика Су-34: долгая история новейшего российского бомбардировщика

История Су-34 — тактического фронтового бомбардировщика

Популярная механика
Как понять, что тобой манипулируют: главный признак, о котором надо знать всем Как понять, что тобой манипулируют: главный признак, о котором надо знать всем

Психологическое насилие может быть столь же опасным, как и физическое

Cosmopolitan
Шестое чувство Шестое чувство

Психолог Ирина Млодик — об умении дружить и о том, как изменилась дружба

Seasons of life
Краш с «Евровидения», фитнес-Бузова — эти блогеры выглядят копиями звезд! Краш с «Евровидения», фитнес-Бузова — эти блогеры выглядят копиями звезд!

Популярные и малоизвестные блогеры, которых можно перепутать со звездами

VOICE
«Спенсер»: как королевская семья, еда и любовница Чарльза свели с ума принцессу Диану «Спенсер»: как королевская семья, еда и любовница Чарльза свели с ума принцессу Диану

«Спенсер» — анти-байопик о том, как Рождество довело принцессу Диану до безумия

Forbes
Умер Дмитрий Зимин. Вспоминаем его высказывания о патриотизме, власти и молодежи Умер Дмитрий Зимин. Вспоминаем его высказывания о патриотизме, власти и молодежи

Цитаты Дмитрия Зимина, основатель компании «Вымпелком»

СНОБ
«Теремок» с секретом. Что ставят в Саратовском театре кукол «Теремок» с секретом. Что ставят в Саратовском театре кукол

О чем мечтают актеры Саратовского театра кукол «Теремок»

СНОБ
Премия ВРАЛ: грустный рептилоид для Премия ВРАЛ: грустный рептилоид для

Торжественная церемония награждения авторов самых популярных лженаучных теорий

Популярная механика
Демна Гвасалия, Трэвис Скотт и Раф Симонс: главные итоги года в индустрии моды Демна Гвасалия, Трэвис Скотт и Раф Симонс: главные итоги года в индустрии моды

Главное, что случилось в мире моды за последний год

Forbes
Милые нахлебники: тренд с животными из TikTok, которые снизят твою тревожность (видео) Милые нахлебники: тренд с животными из TikTok, которые снизят твою тревожность (видео)

Ученые сказали, что мимимишные ролики с животными снижают уровень стресса

Playboy
Собиратели древних тайн Собиратели древних тайн

Где еще искать древние легенды и обычаи народа, как не на рязанской земле?

Отдых в России
Открыть в приложении