նախընտրելի դարձնել
Սեպտեմբերի վերջին կորեական ընկերության մասնագետները Հարվարդի համալսարանի գիտնականների հետ միասին ներկայացրել են կիսահաղորդչային չիպերի միջոցով մարդու ուղեղը ընդօրինակելու հայեցակարգ, գրել է «Լենտա.ռու»-ն:
Ինժեներներին հաջողվել է նկարագրել ուղեղի կառուցվածքը նեյրոմորֆային չիպի մեջ պատճենելու եւ փոխանցելու եղանակը: Ապագայի նման չիպը թույլ կտա վերարտադրել յուրահատուկ հաշվողական բնութագրեր` ադապտացում շրջակա միջավայրին, սովորելու դյուրինություն, էներգիայի ցածր սպառում, ինքնավարություն եւ ճանաչողություն:
Տեղեկատվության հետ աշխատելու ձեւով նեյրոմորֆային չիպերը տարբերվում են սովորական չիպերից: Այս տեսակի պրոցեսորները տվյալները մշակում են նույն կերպ, ինչպես մարդու ուղեղն է արձագանքում մուտքային տվյալներին` միլիարդավոր նեյրոնների համատեղ աշխատանքի շնորհիվ: Նեյրոնների միջեւ կապերն անընդհատ փոխվում են՝ որպես արձագանք արտաքին գրգռիչների: Փորձագետների կարծիքով՝ լիարժեք արհեստական բանականություն ստեղծելու համար անհրաժեշտ են նեյրոմորֆային պրոցեսորներ:
Տեսականորեն հնարավոր է ստեղծել այնպիսի գերհամակարգիչ, որը կկառուցվեր նեյրոնների աշխատանքը ընդօրինակող տրանզիստորներից: Դրա համար գոյություն ունի այնպիսի ոլորտ, ինչպիսին է նեյրոմորֆային ինժեներիան, որը նվիրված է թվային լուծման տեսքով մարդու ուղեղի անալոգային հաշվարկների փոխանցմանը եւ վերարտադրմանը:
Այս ոլորտում ամենավառ եւ հաջողակ օրինակներից է TrueNorth մոդուլային համակարգը, որը ստեղծվել է 2014 թվականին IBM-ի կողմից DARPA-ի պատվերով: Այն իրենից արհեստական ցանց է ներկայացնում, որը կառուցված է մի քանի պրոցեսորների հիման վրա: Ուղեղի աշխատանքի սկզբունքը հնարավորինս ճշգրիտ պատճենելու համար ճարտարագետներին հաջողվել է էներգաարդյունավետ ցանց ստեղծել: Այսպիսով, եթե Intel պրոցեսորի աշխատանքի համար անհրաժեշտ է մոտ 140 վտ էներգիա, ապա TrueNorth-ը սպառում է ընդամենը 70 միլիավատ:
Մարդու ուղեղի հիմնական առանձնահատկությունը տեղեկատվության մշակումն ու փոխանցումն է քիմիական միացությունների միջոցով: Եթե կան միլիարդավոր նեյրոններ, ապա դրանց միջեւ սինապտիկ կապերը մեկ կարգ բարձր են: Հետեւաբար, դեռեւս հնարավոր չէ պատճենել մարդկային մտածողությունը եւ վերափոխել այն թվերի: Samsung-ի ինժեներները ենթադրում են, որ ուղեղը բաղկացած է 100 միլիարդ նեյրոններից եւ սինապտիկ կապերի նույնիսկ ավելի մեծ քանակից, ուստի դրա թվայնացման համար կպահանջվի մի քանի տրիլիոն միավոր հիշողություն:
Կենդանի ուղեղը արհեստականորեն ադապտացնելու գործընթացը այնքան բարդ է, որ բացի ինֆորմատիկայից, գիտնականները դիմում են կենսաբանությանը, մաթեմատիկային, էլեկտրոնային ճարտարագիտությանը եւ ֆիզիկային:
Ժամանակակից համակարգիչների մեծ մասի ճարտարապետությունը հիմնված է այն հայեցակարգի վրա, որը մշակվել է հունգարա-ամերիկյան մաթեմատիկոս Ջոն ֆոն Նեյմանի կողմից 20-րդ դարի կեսերին: Այն նկարագրում է հրամանների եւ տվյալների համատեղ պահպանման սկզբունքը համակարգչի հիշողության մեջ: «Ֆոն Նեյմանի ճարտարապետությունը» կառուցվում է հիշողության միատարրության, թիրախավորման եւ ծրագրային վերահսկման սկզբունքների վրա, սակայն այն ունի սահմանափակումներ: Ըստ նյարդային ցանցերի փորձագետ Քեթրին Շումանի՝ իսկական նեյրոմորֆային համակարգ ստեղծելու համար անհրաժեշտ է հեռանալ ֆոն Նեյմանի սկզբունքներից եւ ավելի շատ ապավինել նյարդագիտությանը:
Նեյրոինժեներիան երկու հիմնական խնդիր ունի՝ ստեղծել մեխանիզմ, որը կարող է սովորել կենդանի բանականության նման եւ բացահայտել մարդու ուղեղի աշխատանքի գաղտնիքը:
Էվոլյուցիան մարդկային ուղեղը դարձրել է գրեթե կատարյալ օպտիմիզացված համակարգ: Նախ՝ ուղեղը լիովին անկախ է արտաքին միջավայրից, եւ երկրորդ՝ շատ քիչ էներգիա է սպառում: Եթե խնդիրը լուծելու համար ֆոն Նեյմանի հայեցակարգի վրա հիմնված համակարգիչը բազմիցս տեղեկատվություն է փոխանցում տարբեր բաղադրիչների միջեւ, ապա ուղեղը որոշակի գործընթացի համար ընտրում է նեյրոնների առանձին խումբ: Նյարդաբանների կարծիքով՝ ուղեղին աշխատելու համար անհրաժեշտ է մոտ 20 վտ էներգիա, ինչը կրկնակի պակաս է ժամանակակից նոթբուքին անհրաժեշտ էներգիայի քանակից: Երրորդ՝ տեղեկատվությունը պահվում է մի քանի տեղերում:
Չորրորդ՝ կազմակերպվածության բարձր աստիճան ունեցող բանականությունը ճկուն է եւ ունակ է միաժամանակ մի քանի գործողություններ իրականացնել: Ի տարբերություն մեքենայի՝ մարդը կարողանում է արագ հարմարվել նոր պայմաններին եւ լուծել նոր տեսակի խնդիրներ:
Եթե ապագայում գիտնականները կարողանան կրկնել մարդու ուղեղի կառուցվածքը միկրոպրոցեսորային մակարդակում, ապա արհեստական բանականության ոլորտում հեղափոխություն տեղի կունենա:
Օգտագործելով ուղեղի լավագույն որակները (այն է ՝ տեղեկատվությունը ինքնուրույն եւ զուգահեռ մշակելու ունակությունը), մեքենան ձեռք կբերի ավելի մեծ ազատություն խնդիրների լուծման եւ գործողությունների ավելի լայն շրջանակի մեջ:
Ունենալով ավելի շատ ազատություն՝ խելացի տան գաջեթները կդառնան ավելի ինքնուրույն եւ անկախ: Տեղեկատվության տեղական վերլուծության որակը չի զիջի արտաքին համակարգերի միջոցով տվյալների մշակման որակին:
