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

Силой мысли, или что обещает нам Илон Маск Силой мысли, или что обещает нам Илон Маск

Чего же Маск хотел в сфере нейроинтерфейсов, что сделал и что сможет сделать

Популярная механика
«Жирное заблуждение»: 3 главных мифа о жирах «Жирное заблуждение»: 3 главных мифа о жирах

Отрывок из книги Анны Флек «Жиры против углеводов».

Psychologies
Цифровое бессмертие Цифровое бессмертие

Sensorium Galaxy – VR-платформа, которая способна преобразить нашу жизнь

Популярная механика
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
Ловцы ветра Ловцы ветра

Двухроторный генератор — чисто российское изобретение

Наука
В плену антиутопий В плену антиутопий

Настоящая битва экосистем развернулась между «Яндексом» и «Сбером»

Forbes
Звездный финтех Звездный финтех

Необанки — это далеко уже не игрушка для миллениалов

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

Как вернуть покупку?

CHIP
Может ли цвет настроения стать зелёным? Может ли цвет настроения стать зелёным?

К вопросу о развитии цветообозначений в разных языках

Наука и жизнь
Можем ли мы деградировать обратно в обезьян? Можем ли мы деградировать обратно в обезьян?

Может ли очень старый человек однажды превратиться в обезьяну?

Популярная механика
Не только «Великолепный век»: 10 турецких сериалов, которые ты еще не видела Не только «Великолепный век»: 10 турецких сериалов, которые ты еще не видела

Какие турецкие сериалы стоит посмотреть

Cosmopolitan
Одна вокруг света: оползень на дороге и закрытая граница Эквадора Одна вокруг света: оползень на дороге и закрытая граница Эквадора

151-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко

Forbes
Космическая еда: что едят космонавты Космическая еда: что едят космонавты

Что едят космонавты в космосе?

TechInsider
Проклятье лошади и биологическая война: странные теории заговора об американском аэропорте Проклятье лошади и биологическая война: странные теории заговора об американском аэропорте

Иногда вокруг аэропортов ходит столько слухов, что пора писать об этом книги

Популярная механика
Почему появляются прыщи на попе и что сделать, чтобы их там не было Почему появляются прыщи на попе и что сделать, чтобы их там не было

Прыщи на попе могут оказаться не самым приятным сюрпризом

Cosmopolitan
Чему создатели метавселенных могут поучиться у 3D-игры Second Life Чему создатели метавселенных могут поучиться у 3D-игры Second Life

Какой создатель Second Life видит метавселенную, исходя из своего опыта

VC.RU
«Важно каждые пять лет менять ракурс»: художник Нина Котел о современном искусстве «Важно каждые пять лет менять ракурс»: художник Нина Котел о современном искусстве

Художница Нина Котел — о роли искусства, о свободе и любви

Forbes
Путь белого волка Путь белого волка

Булат Рафиков больше двадцати лет кочует по малонаселенным районам Сибири

Отдых в России
Жан Бодрийяр Жан Бодрийяр

Правила жизни Жана Бодрийяра

Esquire
Война, насилие, абьюз: как травмы влияют на психику и почему важно их проработать Война, насилие, абьюз: как травмы влияют на психику и почему важно их проработать

Отрывок из книги «Травма и исцеление» психиатра и феминистки Джудит Герман

Forbes
«Если есть возможность, нужно пользоваться»: как женщины покоряют архитектурный рынок «Если есть возможность, нужно пользоваться»: как женщины покоряют архитектурный рынок

Женщины составляют меньшинство среди архитекторов, но их положение меняется

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
75 м² 75 м²

Ритмичные линии в проекте Марии Степановой навеяны соседними панельными домами

AD
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
Как питание влияет на кожу и какая косметика поможет от проблем Как питание влияет на кожу и какая косметика поможет от проблем

Какие продукты самые полезные для кожи и что лучше исключить из рациона

РБК
Стать моложе без пластики: как редактор Cosmo избавилась от морщин за 2 месяца Стать моложе без пластики: как редактор Cosmo избавилась от морщин за 2 месяца

Наша сотрудница опробовала инновационный способ экспресс-омоложения

Cosmopolitan
Три в одном: 10 рецептов простых, вкусных и красивых коктейлей на Новый год Три в одном: 10 рецептов простых, вкусных и красивых коктейлей на Новый год

10 рецептов коктейлей, которые можно приготовить дома

Forbes
Психологическое богатство — третий ключ к счастью Психологическое богатство — третий ключ к счастью

Для удовлетворения нам недостаточно благополучия и ощущения своей значимости

Reminder
«Веселое чтиво притягивает как магнит». Почему люди любят «дешевые» книги «Веселое чтиво притягивает как магнит». Почему люди любят «дешевые» книги

Не только о книгах, но и о тех, кто их покупает и читает

СНОБ
Рассказ Людмилы Петрушевской «Черное пальто. Страшные случаи» Рассказ Людмилы Петрушевской «Черное пальто. Страшные случаи»

Рассказ «Фонарик» Людмилы Петрушевской

СНОБ
Открыть в приложении