Компьютерные чипы, которые имитируют человеческий мозг
Даже лучшие суперкомпьютеры сегодняшнего дня не могут посоперничать с хитроумным человеческим мозгом. Компьютеры линейные, движут данные туда и обратно между микросхемами памяти и центральным процессором по высокоскоростной сети. Мозг же, с другой стороны, полностью расчерчен дорожками нейронов, которые образуют миллиарды связей с плотностью, в миллиарды раз превышающей плотность современных компьютеров. Нейроморфные чипы разрабатываются с целью обработки информации фундаментально отличным от традиционного аппаратного обеспечения способом, имитируя архитектуру мозга со скорость и реакцией компьютера.
Миниатюризация обычной вычислительной мощности продолжается долгие годы, но узкое бутылочное горлышко, в которое пытаются протиснуться данные, снующие между накопителем и центральным процессором, потребляет большое количество энергии и вырабатывает много тепла, ограничивая дальнейшие усовершенствования. В отличие от этого, нейроморфные чипы могут быть более энергоэффективными и мощными, совмещая хранение данных и обрабатывающие данные компоненты в тех же соединенных между собой модулях. С этой позиции, система нейроморфного чипа копирует сеть нейронов в человеческом мозге.
Нейроморфные технологии будут следующим этапом в развитии мощной вычислительной техники, будут быстрее обрабатывать данные и обладать большим объемом хранения данных для машинного обучения. Чип из миллиона нейронов TrueNorth был представлен IBM в качестве прототипа в августе 2014 года, и некоторые задачи он уже выполняет со скоростью, в сотни раз превосходящей скорость обычного CPU. Нейроморфные чипы повышенной мощности обеспечат переход машин в наномасштабы и развитие искусственного интеллекта.
Потенциальные применения включают следующее: дроны будут лучше обрабатывать визуальные подсказки и реагировать на них; камеры и смартфоны станут умнее; обработка крупных объемов данных позволит проводить анализ финансового рынка или прогнозировать климат. Компьютеры будут способны предвидеть и учиться, а не просто реагировать на заранее запрограммированные шаги.
