Tehnologija

3 računala koja oponašaju ljudski mozak

Koji Film Vidjeti?
 

Izvor: Thinkstock

Godinama su istraživači marljivo radili na konceptu koji zvuči kao nešto iz ambicioznog znanstveno-fantastičnog filma: računala koja oponašaju funkcije i strukturu ljudskog mozga. Iako su računala koja svakodnevno koristimo daleko dogurala u svojoj brzini, memoriji i sposobnostima, računala koja funkcioniraju više poput ljudskog mozga mogla bi izvršiti novi niz zadataka poput rukovanja robotima, senzorima ili dronovima i rješavanja složenih analitičkih zadataka koje računala trenutno ne mogu poduzeti.

Čitajte dalje da biste saznali više o nekim računalima koja su pokušala oponašati funkcije ljudskog mozga i kako je naše rastuće razumijevanje ljudskog mozga nadahnulo nove tipove strojeva koji bi na kraju mogli dovesti do sposobnijih i učinkovitijih računala.

DeepMind izrađuje Neural Turingov stroj koji oponaša radnu memoriju mozga

Googleov DeepMind izgradio je neuronsku mrežu koja može pristupiti vanjskoj memoriji, poput Turingova stroja. Kako izvještava MIT’s Technology Review, računalo želi oponašati neka svojstva mozga kratkotrajna radna memorija . Računalo je nova vrsta neuronske mreže, prilagođena radu s vanjskom memorijom. Uči dok pohranjuje uspomene i kasnije ih može dovršiti kako bi dovršio logične zadatke - zadatke izvan onih za koje je obučeno.

Kognitivni psiholog po imenu George Miller otkrio je pedesetih godina prošlog stoljeća da ono što definira kratkoročno pamćenje ljudskog mozga nije količina informacija koju sadrži. Umjesto toga, prema Milerovoj teoriji, radna memorija može sadržavati približno sedam 'komadića' informacija.

'Komadi' s kojima se bavilo Millerovo istraživanje kretali su se od jednoznamenkastih ili slova do male skupine riječi. Mogli bi predstavljati bilo što, od vrlo male količine informacija do složene ideje, što je ekvivalent mnogo većoj količini informacija, učinkovito dajući mozgu prečac da pamti velike količine informacija.

Technology Review izvještava da se u kognitivnoj znanosti sposobnost razumijevanja sastavnica rečenice i spremanja u radnu memoriju naziva 'vezivanje varijabli'. Ta sposobnost omogućuje mozgu da prima informacije i raspoređuje ih na mjesto u radnoj memoriji. Mozak to radi više puta.

U 1990-ima i 2000-ima računalni znanstvenici počeli su pokušavati dizajnirati algoritme, sklopove i neuronske mreže koji bi mogli oponašati radnu memoriju ljudskog mozga. Računalo s takvom sposobnošću nalik mozgu moglo bi raščlaniti jednostavnu rečenicu, dijeleći je na glumca, radnju i primatelja radnje. Nova neuronska mreža DeepMinda preuzima ovaj zadatak, ali također mijenja temeljnu prirodu neuronske mreže.

koliko zarađuje kirk herbstreit

Tradicionalno, neuronska mreža izgrađena je od obrazaca povezanih 'neurona' koji mogu promijeniti snagu svojih veza na temelju vanjskog unosa. No, nedostaje im vanjska memorija - osnova procesa računanja - koja se može čitati i upisivati ​​tijekom procesa izračuna. Tako su Alex Graves, Greg Wayne i Ivo Danihelka iz DeepMind-a dodali vanjsku memoriju na neuronsku mrežu, koju su potom nazvali Neural Turing Machine.

Dok Neuralni Turingov stroj uči iz vanjskog unosa poput uobičajene neuronske mreže, također uči pohranjivati ​​i dohvaćati informacije. Na primjerima podataka može naučiti jednostavne algoritme, a zatim ih koristiti za generaliziranje daleko izvan svog područja obuke. Ta sposobnost predstavlja važan korak ka tome da računala više nalikuju ljudskom mozgu nego ikad prije.

Jedan od sljedećih koraka mogao bi biti rješavanje druge sposobnosti mozga: prekodiranje više dijelova informacija o kojima je Miller govorio u jedan komad, u procesu koji mozgu omogućuje da shvati složene argumente. Miller je ovu sposobnost prekodiranja smatrao ključnom za umjetnu inteligenciju i vjerovao je da dok je računalo ne može reproducirati, nikad se neće podudarati s performansama ljudskog mozga.

Istraživači sa Stanforda razvijaju krug Neurogrid, nadahnut ljudskim mozgom

U travnju je novinska služba Sveučilišta Stanford izvijestila da bioinženjeri razvio novi sklop po uzoru na ljudski mozak. Kwabena Boahen i njegov tim istraživača razvili su Neurogrid, pločicu koja se sastoji od 16 čipova 'Neurocore' koji mogu simulirati milijun neurona i milijarde sinaptičkih veza. Uređaj Neurogrid, veličine približno iPad-a, može simulirati više 'redova veličine više neurona i sinapsi' nego što su to u mogućnosti druga računala koja oponašaju mozak, a sve to snagom potrebnom za pokretanje tableta.

Boahen planira smanjiti troškove izgradnje Neurogrid-a, a zatim stvoriti softver koji će inženjerima ili informatičarima bez znanja neuroznanosti omogućiti rješavanje problema poput upravljanja humanoidnim robotom s Neurogridom.

U svom sadašnjem obliku, istraživači moraju znati kako funkcionira ljudski mozak kako bi programirao prototip od 40.000 dolara. Kao što se u priopćenju za vijesti napominje: „Karakteristike njegove brzine i male snage čine Neurogrid idealnim za više od samog modeliranja ljudskog mozga. Boahen surađuje s drugim znanstvenicima sa Stanforda na razvoju protetskih udova za paralizirane ljude kojima bi upravljao čip sličan Neurocoreu. '

Kako bi sustav učinio dovoljno pristupačnim da se može široko koristiti u istraživanjima, Boahen bi promijenio proizvodni postupak za 16 Neurocores - koji podržavaju 65.536 neurona - koji se oslanjao na 15 godina stare tehnike izrade. Preusmjeravanjem na modernije proizvodne procese i izradu čipova u velikim količinama, on predviđa da bi Neurocore mogao koštati 100 puta i teoretski izgraditi ploču od milijun neurona za samo 400 dolara po kopiji.

IBM-ov projekt SyNAPSE daje neurosinaptički TrueNorth čip

U IBM-ovom projektu SyNAPSE - skraćenici od Sustavi neuromorfne prilagodljive plastične skalabilne elektronike - istraživači su preuzeli zadatak preoblikovanja računalnih čipova kako bi replicirali sposobnost neurona da stvaraju sinaptičke veze. Kao što je CNET tada izvijestio, IBM je u kolovozu predstavio ono što je nazvao prvim neurosinaptičkim računalnim čipom na svijetu, procesorom koji oponaša ljudski mozak sposobnosti i energetsku učinkovitost .

Čip TrueNorth, otprilike veličine poštanske marke, sadrži 5,4 milijarde tranzistora, milijun programabilnih neurona i 256 milijuna programabilnih sinapsi. Iako su te brojke niže od 100 milijardi neurona i 100 bilijuna do 150 bilijuna u ljudskom mozgu, čip uklapa superračunalne sposobnosti u mnogo manji, učinkovitiji mikroprocesor.

Glavni istražitelj i viši menadžer IBM-a Dharmendra Modha rekao je za CNET da TrueNorth ima dovoljno neurona i sinapsi za pokretanje uređaja koji mogu proaktivno izdavati upozorenja za tsunami, dovršiti nadzor izlijevanja nafte ili provesti pravila o brodskim trakama, a sve dok radi na približno istoj količini energije koja se koristi slušnim aparatom.

CNET izvještava da je TrueNorth umjesto rješavanja problema grubim matematičkim proračunima dizajniran za razumijevanje svog okruženja, rješavanje nejasnoća i akciju u stvarnom vremenu. Potencijalne aplikacije mogu uključivati ​​napajanje robota za traženje i spašavanje, pomaganje osobama s oštećenjima vida da se sigurno kreću ili razlikovanje glasova na sastanku i stvaranje točnih prijepisa za svakog govornika.

Iako je TrueNorth čip još uvijek u fazi prototipa, od prve komercijalne upotrebe mogle bi proći samo dvije do tri godine. Moguće je da bi TrueNorth čip ili inovacija poput njega mogla pomoći u prevladavanju ograničenja von Neumannove arhitekture, koja je činila jezgru gotovo svakog računala stvorenog od 1948. godine.

Za razliku od Turingovog stroja, stroj zasnovan na von Neumannovoj arhitekturi ima memoriju sa slučajnim pristupom (RAM), što omogućava svakoj operaciji čitanje ili pisanje bilo kojeg memorijskog mjesta. Također ima središnju procesorsku jedinicu (CPU), s jednim ili više registara koji sadrže podatke kojima se upravlja. Budući da su procesor i memorija odvojeni, a podaci se neprestano kreću između njih, kašnjenja su neizbježna. Bez obzira koliko brzo procesor može raditi, performanse stroja ograničene su brzinom prijenosa između procesora i memorije.

Kao što je The New York Times izvijestio kada je IBM predstavio TrueNorth, ideja da bi neuronske mreže mogle biti koristan alat za obradu informacija postoji od 1940-ih, prije izuma modernih računala, ali tek nedavno - zahvaljujući povećanju kapaciteta memorije i obradi brzina - jesu li neuronske mreže postale moćni računalni alati . Google, Microsoft i Apple svi su koristili prepoznavanje uzoraka koje pokreću neuronske mreže za poboljšanje usluga poput prepoznavanja glasa i klasifikacije fotografija.

S TrueNorthom, IBM želi potisnuti računala izvan tipičnih matematičkih zadataka 'lijevog mozga' kako bi dovršio funkcije senzorne obrade 'desnog mozga' s vrlo malo snage. To bi čipovima instaliranim u automobilima ili pametnim telefonima omogućilo izvršavanje proračuna u stvarnom vremenu, bez veze s Internetom.

Trenutno su u tijeku mnogi drugi projekti nadahnuti mozgom

Razni drugi projekti također su u različitim fazama nastojanja da računarom oponašaju funkcije ljudskog mozga. Europske unije Projekt ljudskog mozga , na primjer, desetogodišnji je posao s ciljevima koji uključuju razvoj neuromorfnih računarskih i neurorobotičkih sustava, kao i simulaciju ljudskog mozga na superračunalu. Američki projekt BRAIN - kratica od Brain Research kroz unapređivanje inovativnih neurotehnologija - izaziva znanstvenike da razviju nove vrste alata za očitavanje aktivnosti tisuća ili čak milijuna neurona u mozgu i pisanje složenih obrazaca aktivnosti.

koliko zarađuje Julian Edelman

ZDNet izvještava da su istraživači sa Sveučilišta RMIT u Melbourneu izgradili a nano struktura za pohranu podataka koji oponaša ljudski mozak, koristeći film oksidnog materijala više od 10 000 puta tanji od ljudske kose. Ponašanje memorije ovisi o njezinim prošlim iskustvima, a cilj istraživanja je pomoći otvoriti vrata istraživanju novih materijala kako se flash memorija približava granicama skaliranja.

U sklopu projekta BrainScales sa Sveučilišta Heidelberg istraživači razvijaju analogne čipove koji oponašaju ponašanje neurona i sinapsi. Čip HICANN - skraćenica od Analogna neuronska mreža s visokim unosom - ubrzao bi simulacije mozga, što bi omogućilo istraživačima da simuliraju interakcije s lijekovima kojima bi u protivnom mogli potrajati mjeseci.

Kao ComputerWorld izvijestio u svibnju istraživači iz Sandia National Laboratories poduzimaju dugoročni projekt izgradnje računala nadahnutih neurom, koja bi objedinila obradu i memoriju u jedinstvenu arhitekturu, pa bi podaci obrađivali i pohranili isti dijelovi stroja. Sandia kaže da će istraživači moći stvoriti tu arhitekturu u sljedećih nekoliko godina, ali da će komercijalne primjene vjerojatno još uvijek biti daleko.

Gizmodo je izvijestio da su istraživači sa Sveučilišta u Zürichu i ETH u Zürichu izgradili 11.011 elektroda na komadu silicija od 2 milimetara sa 2 milimetra, stvarajući mikročip koji oponaša ljudski mozak kako bi stvorio mikročip koji može 'osjetiti' i dovršiti kompletan senzomotorički zadaci pomoću kognitivnih sposobnosti mreže.

Iako će biti monumentalni zadatak stvoriti računalo koje uistinu može djelovati poput ljudskog mozga, znanstvenici iz različitih disciplina i pozadine pokazali su da su spremni za izazov. Opseg i ambicija projekata koji se trenutno izvode široki su, a globalni napori na izgradnji računala koja oponašaju ljudski mozak vjerojatno će i dalje donositi fascinantne izume i uvide u nove arhitekture i materijale kako bi računala učinila moćnijima i sposobnijima.

Više od Tech Cheat Sheet:

  • Što je kvantno računalo i zašto ga Google gradi?
  • Može li Chromebook zamijeniti vaše računalo?
  • 10 izmišljenih tehnologija predstavljenih u filmovima za koje želimo da su stvarni