Texnologiya

İnsan beynini oxşayan 3 kompüter

Hansı Film GörməK Üçün?
 

Mənbə: Thinkstock

İllərdir tədqiqatçılar iddialı bir elmi fantastik filmdən səslənən bir konsepsiya üzərində işləyirlər: insan beyninin funksiyalarını və quruluşunu təqlid edən kompüterlər. Hər gün istifadə etdiyimiz kompüterlər sürət, yaddaş və qabiliyyət baxımından uzun bir yol qət etsələr də, daha çox insan beyninə bənzəyən kompüterlər, işləyən robotlar, sensorlar və ya pilotsuz təyyarələr kimi yeni tapşırıqları yerinə yetirə bilər və kompleks analitik tapşırıqları həll edir. kompüterlərin bu anda edə bilmədikləri.

İnsan beyninin funksiyalarını təqlid etməyə cəhd göstərmiş bəzi kompüterlər və insan beyni haqqında artan anlayışımızın nəticədə daha bacarıqlı və daha səmərəli kompüterlərə yol aça biləcək yeni maşın tiplərinə necə ilham verdiyini öyrənmək üçün oxuyun.

DeepMind, beynin işləyən yaddaşını təqlid edən bir Sinir Turing Maşın istehsal edir

Google’ın DeepMind, Turing maşını kimi xarici yaddaşı əldə edə bilən bir sinir şəbəkəsi qurdu. MIT’s Technology Review-un verdiyi məlumata görə, kompüter beynin bəzi xüsusiyyətlərini təqlid etməyi hədəfləyir qısamüddətli iş yaddaş . Kompüter xarici yaddaşla işləməyə uyğunlaşdırılmış yeni bir sinir şəbəkəsidir. Xatirələri saxladıqca öyrənir və məntiqi tapşırıqları yerinə yetirmək üçün onları daha sonra ala bilər - bu, öyrədildiyi vəzifələrdən kənar olan vəzifələr.

odell beckhamın kiçik uşaqları var

George Miller adlı bir bilişsel psixoloq 1950-ci illərdə insan beyninin qısamüddətli yaddaşını təyin edən şeyin içindəki məlumat miqdarı olmadığını kəşf etdi. Bunun əvəzinə, Millerin nəzəriyyəsinə görə, işləyən yaddaş təxminən yeddi 'hissə' məlumat saxlaya bilər.

Millerin araşdırması ilə məşğul olan “hissələr” tək rəqəm və ya hərfdən kiçik bir söz qrupuna qədər dəyişdi. Çox az miqdarda məlumatdan mürəkkəb bir fikrə qədər daha böyük bir məlumat miqdarına bərabər olan hər şeyi təmsil edə bilər və bu da beyinə çoxlu məlumatları xatırlamaq üçün qısa yol verir.

Technology Review bildirir ki, idrak elmində bir cümlənin tərkib hissələrini anlamaq və işləyən yaddaşda saxlamaq qabiliyyətinə “dəyişən bağlama” deyilir. Bu qabiliyyət beynin məlumat parçaları almasını və işləyən yaddaşdakı bir yerə təyin etməsini təmin edir. Beyin bunu dəfələrlə edir.

1990-2000-ci illərdə kompüter alimləri insan beyninin iş yaddaşını təqlid edə biləcək alqoritmlər, sxemlər və sinir şəbəkələri dizayn etməyə başladılar. Beyinə bənzər bir qabiliyyətə sahib bir kompüter, sadə bir cümləni aktyora, bir hərəkətə və hərəkətin qəbuledicisinə bölərək təhlil edə bilər. DeepMind’in yeni sinir şəbəkəsi bu vəzifəni yerinə yetirir, eyni zamanda sinir şəbəkəsinin əsas təbiətini də dəyişdirir.

Ənənəvi olaraq, xarici girişə əsaslanan əlaqələrinin gücünü dəyişə bilən birləşdirilmiş “neyronlar” naxışlarından bir sinir şəbəkəsi qurulmuşdur. Ancaq hesablama prosesi zamanı oxuna və yazılı ola bilən xarici bir yaddaşa - hesablama prosesinin əsasına sahibdirlər. Beləliklə, DeepMind-də Alex Graves, Greg Wayne və Ivo Danihelka, daha sonra Sinir Turing Machine adlandırdıqları sinir şəbəkəsinə xarici bir yaddaş əlavə etdilər.

Sinir Turing Machine, adi bir sinir şəbəkəsi kimi xarici girişdən öyrənərkən eyni zamanda məlumatları saxlamağı və almağı da öyrənir. Nümunə məlumatlardan sadə alqoritmləri öyrənə bilər və sonra bu alqoritmlərdən istifadə etdiyi ərazidən çox kənarda ümumiləşdirmək üçün istifadə edə bilər. Bu bacarıq, kompüterlərin insan beyninə əvvəlki heç olmasa daha çox bənzəməsi üçün əhəmiyyətli bir addımdır.

Növbəti addımlardan biri də beynin başqa bir qabiliyyətinin öhdəsindən gəlmək ola bilər: beynin mürəkkəb dəlilləri anlamasına imkan verən bir müddətdə Millerin danışdığı çoxsaylı məlumatları tək bir hissəyə yenidən yazmaq. Miller bu kodlaşdırma qabiliyyətini süni zəkanın açarı hesab edir və bir kompüterin onu çoxalda bilməyincə, heç vaxt insan beyninin göstəriciləri ilə uyğun gəlməyəcəyinə inanırdı.

Stanford tədqiqatçıları, insan beynindən ilhamlanan Neurogrid dövrəsini inkişaf etdirirlər

Nisan ayında Stanford Universiteti xəbər xidməti biyomühendislerin olduğunu bildirdi yeni bir dövrə hazırladı insan beyni üzərində qurulmuşdur. Kwabena Boahen və tədqiqatçılar qrupu, 1 milyon neyron və milyardlarla sinaptik əlaqəni simulyasiya edə bilən 16 'Neurocore' çipdən ibarət olan Neurogrid adlı bir elektron kart inkişaf etdirdilər. Təxminən iPad ölçüsündə olan Neurogrid cihazı, planşeti işlətmək üçün lazım olan güclə digər beyin təqlid edən kompüterlərin edə biləcəyindən daha çox “daha ​​çox neyron və sinaps əmri” ni simulyasiya edə bilər.

Boahen, Neurogridin qurulma xərclərini endirməyi və daha sonra nevrologiya biliyi olmayan mühəndislərin və ya kompüter elm adamlarının, Neurogrid ilə humanoid bir robotun idarə edilməsi kimi problemləri həll etmələrini təmin edəcək bir proqram yaratmağı planlaşdırır.

İndiki formada tədqiqatçılar insan beyninin 40.000 dollarlıq prototipi proqramlaşdırmaq üçün necə işlədiyini bilməlidirlər. Xəbər buraxılışında qeyd edildiyi kimi: “Sürəti və aşağı güc xüsusiyyətləri Neurogrid-i insan beynini modelləşdirməkdən daha çox şey üçün ideal edir. Boahen, digər Stanford alimləri ilə birlikdə iflic olan insanlar üçün neyrokore kimi bir çiplə idarə ediləcək protez əzalarını inkişaf etdirmək üçün çalışır. ”

Tədqiqatlarda geniş şəkildə istifadə edilə bilən bir sistemi əlverişli etmək üçün Boahen, hər biri 65.536 neyronu dəstəkləyən - 16 yaşındakı istehsal texnikasına əsaslanan 16 Nörokorun istehsal prosesini dəyişdirəcəkdir. Daha müasir istehsal proseslərinə keçərək fişləri böyük həcmdə hazırlayaraq, bir Neurocore’un 100 qat maliyyət qazana biləcəyini və nəzəri olaraq hər nüsxəsi üçün 400 dollar qarşılığında bir milyon neyron lövhə düzəldə biləcəyini düşünür.

IBM’in SyNAPSE layihəsi neyrosinaptik TrueNorth çipini verir

IBM’in SyNAPSE layihəsində - Sistemlər Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics üçün qısadır - tədqiqatçılar neyronların sinaptik əlaqələr qurma qabiliyyətini təkrarlamaq üçün kompüter çiplərini yenidən hazırlamaq vəzifəsini öz üzərinə götürdülər. O vaxt CNET-in verdiyi xəbərə görə, IBM, avqust ayında dünyanın ilk neyrosinaptik kompüter çipi adlandırdığını, insan beynini təqlid edən bir prosessorunu təqdim etdi. qabiliyyətlər və güc səmərəliliyi .

Təxminən poçt markası ölçüsündə olan TrueNorth çipi 5.4 milyard tranzistor, 1 milyon proqramlaşdırıla bilən neyron və 256 milyon programlanabilen sinaps daxildir. Bu rəqəmlər insan beynindəki 100 milyard nörondan və 100 trilyondan 150 trilyon qədər aşağı olsa da, çip superkompüterə bənzər qabiliyyətləri daha kiçik, daha təsirli bir mikrosessora uyğunlaşdırır.

IBM-in əsas müstəntiqi və baş meneceri Dharmendra Modha CNET-ə bildirib ki, TrueNorth-un sunami xəbərdarlıqlarını, neft tökülməsinin tam monitorinqini və ya nəqliyyat zolaqlı qaydaları tətbiq edə bilən cihazları çalışdırmaq üçün kifayət qədər neyron və sinaps var, hamısı da istifadə olunan eyni gücdə çalışır. bir eşitmə cihazı tərəfindən.

CNET xəbər verir ki, TrueNorth çipi problemləri kobud güclə riyazi hesablamalar yolu ilə həll etmək əvəzinə, mühitini anlamaq, qeyri-müəyyənliyi idarə etmək və real vaxtda hərəkətə keçmək üçün hazırlanmışdır. Potensial tətbiqetmələrə axtarış-xilasetmə robotlarının gücləndirilməsi, görmə qüsurlu insanların təhlükəsiz hərəkət etməsinə kömək etmək və ya bir iclasdakı səslər arasında fərq qoyulması və hər bir spiker üçün dəqiq transkriptlər yaratmaq daxildir.

TrueNorth çipi hələ prototip mərhələsində olsa da, ilk kommersiya istifadəsindən yalnız iki ilə üç il keçə bilər. TrueNorth çipi və ya buna bənzər bir yeniliyin, 1948-ci ildən bəri yaradılan demək olar ki, hər kompüterin əsasını təşkil edən von Neumann arxitekturasının məhdudiyyətlərini aşmağa kömək edə biləcəyi mümkündür.

Turing maşınından fərqli olaraq, von Neumann arxitekturasına əsaslanan bir maşın hər əməliyyatda istənilən yaddaş yerini oxumaq və yazma imkanı verən təsadüfi giriş yaddaşına (RAM) malikdir. Eyni zamanda məlumatları saxlayan bir və ya daha çox qeydiyyatdan keçirilmiş mərkəzi işləmə bölməsinə (CPU) malikdir. Prosessor və yaddaş ayrı olduğundan və məlumatlar daima aralarında hərəkət etdiyindən gecikmələr qaçılmazdır. Bir prosessor nə qədər tez işləyə bilsə də, maşının performansı prosessorla yaddaş arasında ötürmə sürəti ilə məhdudlaşır.

New York Times, IBM TrueNorth'u təqdim edərkən yazdığı kimi, neyron şəbəkələrin məlumatların işlənməsi üçün faydalı bir vasitə ola biləcəyi fikri 1940-cı illərdən bəri, müasir kompüterlərin icadından əvvəl mövcuddur, lakin bu yaxınlarda - yaddaş tutumu və işlənməsindəki qazanc sayəsində. sürət - sinir şəbəkələri halına gəldi güclü hesablama vasitələri . Google, Microsoft və Apple, səs tanıma və foto təsnifatı kimi xidmətləri yaxşılaşdırmaq üçün sinir şəbəkələri tərəfindən idarə olunan model tanıma istifadə etdilər.

TrueNorth ilə IBM, kompüterləri tipik 'sol beyin' riyazi tapşırıqlarının öhdəsindən çox az güclə 'sağ beyin' duyusal işləmə funksiyalarını başa çatdırmaq istəyir. Avtomobillərdə və ya smartfonlarda quraşdırılmış çiplərin İnternetə qoşulmadan real vaxtda hesablamalar aparmasına imkan verəcəkdir.

Hal-hazırda beyindən ilhamlanan bir çox başqa layihə həyata keçirilir

Digər bir sıra başqa layihələr də insan beyninin funksiyalarını kompüterlə təqlid etmək üçün müxtəlif mərhələlərdədir. Avropa Birliyi İnsan Beyni Layihəsi məsələn, nöromorfik hesablama və neyrorobotik sistemlərin inkişafı, həmçinin insan beyninin superkompüterdə simulyasiyası da daxil olmaqla hədəfləri olan 10 illik bir işdir. ABŞ-ın beyin layihəsi - İnkişaf Etən İnnovativ Neyroteknologiyalar vasitəsilə Beyin Araşdırması qısadır - elm adamlarına beyindəki minlərlə, hətta milyonlarla neyronun fəaliyyətini oxumaq və mürəkkəb fəaliyyət qaydaları ilə yazmaq üçün yeni alətlər hazırlamağa çağırır.

ZDNet, Melbourne’nun RMIT Universitetindəki tədqiqatçıların bir məlumat saxlama nano quruluşu insan saçından 10.000 qat daha incə oksid materialından istifadə edərək insan beynini təqlid edir. Yaddaşın davranışı keçmiş təcrübələrindən asılıdır və tədqiqat flaş yaddaşın miqyaslandırma hədlərinə yaxınlaşdıqca yeni materialların araşdırılmasına qapı açmağa kömək etməkdir.

Heidelberg Universitetinin BrainScales layihəsi çərçivəsində tədqiqatçılar neyronların və sinapsların davranışını təqlid edən analoq çiplər inkişaf etdirirlər. HICANN çipi - Yüksək Giriş Sayısı Analog Sinir Şəbəkəsi üçün qısadır - beyin simulyasiyalarını sürətləndirəcəkdir ki, bu da tədqiqatçılara əks təqdirdə aylar keçə biləcək dərman qarşılıqlı təsirlərini simulyasiya etməyə imkan verəcəkdir.

ComputerWorld olaraq bildirildi May ayında Sandia National Laboratories-də tədqiqatçılar, emal və yaddaşı vahid bir arxitekturaya birləşdirəcək, beləliklə məlumatları maşının eyni komponentləri tərəfindən işlənib saxlanılan neyro ilhamlı kompüterlərin istehsalı üçün uzunmüddətli bir layihə həyata keçirirlər. Sandia, tədqiqatçıların bu arxitekturanı yaxın bir neçə ildə yarada biləcəklərini, ancaq ticarət tətbiqetmələrin hələ çox illər olduğunu söylədi.

Gizmodo, Sürix Universiteti və ETH Sürixdəki tədqiqatçıların 2 0 millimetr-2 millimetrlik bir silikon parçası üzərində 11011 elektrod qurduqlarını, insan beynini təqlid edən bir mikroçip yaratdığını və 'hiss edə bilən' bir kompleks meydana gətirdiyini bildirdi. şəbəkənin idrak qabiliyyətlərindən istifadə edərək sensorimotor tapşırıqlar.

Həqiqətən insan beyni kimi davrana bilən bir kompüter yaratmaq möhtəşəm bir vəzifə olmasına baxmayaraq, müxtəlif fənlər və mənşəli elm adamları problemin öhdəsindən gəldiklərini sübut etdilər. Hal-hazırda həyata keçirilən layihələrin əhatə dairəsi və ehtirası genişdir və insan beynini təqlid edən kompüterlər yaratmaq üçün qlobal səylər, ehtimal ki, kompüterləri daha güclü və bacarıqlı etmək üçün yeni arxitektura və materiallara dair maraqlı ixtiralar və fikirlər verməyə davam edəcəkdir.

Tech Cheat Sheet-dən daha çox:

  • Kvant kompüteri nədir və niyə Google bir qurur?
  • Chromebook kompüterinizi əvəz edə bilərmi?
  • Arzu etdiyimiz Filmlərdə canlandırılan 10 Xəyal Texnologiyası