Kunstlik intelligents (AI) ja inimlik mõtlemine võivad mõlemad töötada elektri baasil, aga siin sarnasused ka lõppevad. Kuigi AI tugineb ränikivi ja metallist skeemitöötlusele, tekib inimese kognitsioon keeruliste elusrakkude tulemusena. Nende süsteemide vahelise arhitektuuri fundamentaalsed erinevused aitavad kaasa AI ebapiisavale loomusele.
Praegused AI mudelid töötavad tavalistel arvutitel, mis salvestavad ja töötlevad teavet eraldi komponentides, mis viib suure energiatarbimiseni. Tegelikult moodustavad andmekeskused üksi olulise osa globaalsest elektritarbimisest. Kuid teadlased on juba pikka aega püüdnud välja arendada seadmeid ja materjale, mis suudavad jäljendada aju arvutuslikku tõhusust.
Nüüd, Mark Hersami juhitud uurijate meeskonna poolt läbimurre Northwesterni ülikoolis viib meid selle eesmärgi saavutamisele lähemale. Nad on ümber kujundanud transistori, elektrontehnika põhilise ehitusploki, et see toimiks rohkem nagu neuron. Need uued moiré sünapsiga transistorid, mis ühendavad mälu protsessimisega, vähendavad energiatarbimist ja võimaldavad AI süsteemidel minna kaugemale lihtsast mustrite tuvastamisest.
Selle saavutamiseks pöördusid uurijad kahe mõõtmeteooriale vastava ainete poole, millel on ainulaadne aatomiline ülesehitus, mis moodustab võlusad mustrid, mida nimetatakse moiré superstruktuurideks. Need materjalid võimaldavad täpset juhtimist elektrivoolu voogamiseks ja saavad andmeid salvestada eriliste kvantsete omaduste tõttu ilma pideva elektritoiteallikata.
Erinevalt varasematest katsetest moiré transistoritega, mis töötasid ainult äärmiselt madalatel temperatuuridel, töötab see uus seade toatemperatuuril ja tarbib 20 korda vähem energiat. Kuigi selle kiirust pole veel täielikult testitud, viitab integreeritud disain sellele, et see on kiirem ja energiatõhusam kui traditsiooniline arvutiarhitektuur.
Selle uuringu lõppeesmärk on muuta AI mudelid rohkem inimaju sarnaseks. Need aju sarnased skeemid suudavad õppida andmetest, luua ühendusi, tuvastada mustreid ja teha seoseid. Seda võimekust, mida nimetatakse assotsiatiivseks õppeks, on praegu traditsioonilistel AI mudelitel eraldi mälu ja protsessimiskomponentidega raske saavutada.
Uut aju sarnast skeemistikku kasutades saavad AI mudelid signaali ja müra vahel tõhusamalt eristada, võimaldades neil teha keerulisi ülesandeid. Näiteks isejuhtivatel sõidukitel saab see tehnoloogia aidata AI pilootidel navigeerida keerulistes teeoludes ja teha vahet reaalsete takistuste ja ebaoluliste objektide vahel.
Kuigi neuromorfoloogiliste transistorite suuremahulise tootmise arendamises on veel tööd teha, on lootusi tõhusamate ja võimsamate AI süsteemide potentsiaaliks. AI ja inimliku kognitsiooni vahelise lõhe ületamisega avab see uurimustöö põnevaid võimalusi kunstliku intelligentsi tuleviku jaoks.
Kunstlik intelligents (AI) viitab masinate või arvutisüsteemide võimele täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimintelligentsi, nagu õppimine, probleemide lahendamine ja otsustamine.
Inimlik kognitsioon viitab vaimsetele protsessidele ja võimetele, mis võimaldavad inimestel omandada teadmisi, mõista, tajuda, mõelda ja suhelda.
Ränikivi ja metallist skeemitöötlus viitab tavalistele arvutitele kasutatavatele materjalidele ja komponentidele, mis töötlevad ja edastavad elektrisignaale.
Arhitektuur selles kontekstis viitab süsteemi või seadme struktuurile ja korraldusele.
Energiatarbimine viitab süsteemi või seadme energiakasutusele selle funktsioonide täitmiseks.
Andmekeskused on rajatised, kus asuvad arvutisüsteemid ja -seadmed, sealhulgas serverid ja salvestusruumid, suurte andmete hoiustamiseks, töötlemiseks ja levitamiseks.
Moiré superstruktuurid on võlusad mustrid, mis tekivad teatud kahe mõõtmeteooriale vastavate materjalide ainulaadse aatomilise korralduse tulemusena.
Kvantomadused viitavad materjali ja energia omadustele ja käitumisele aatomite ja subatomaarsete tasemete juures, nagu seda kirjeldavad kvantmehaanika põhimõtted.
Mustrite tuvastamine viitab süsteemi või seadme võimele tuvastada ja eristada mustreid või omadusi andmetes.
Transistor on elektrontehnika põhiline ehitusplokk, mis vastutab elektrivoolu juhtimise ja signaalide võimendamise või lülitamise eest.
Mälu selles kontekstis viitab süsteemi või seadme võimele infot salvestada ja taastada.
Töötlus viitab andmete või info manipuleerimisele ja arvutamisele süsteemi või seadme poolt.
Assotsiatiivne õpe viitab süsteemi või seadme võimele teha seoseid ja ühendusi erinevate kontseptsioonide või andmete vahel.
Signaal ja müra viitavad tähendusrikka informatsiooni (signaal) ja ebaoluliste või soovimatute andmete või segajate (müra) eristamisele.
Skaleeritavad tootmisviisid viitavad protsessidele ja tehnikatele, mis saavad hõlpsasti laieneda või kohanduda suuremate toodete või seadmete koguste tootmiseks.
Neuromorfoloogilised transistorid on transistorid, mis on kavandatud jäljendama inimaju neuronite arhitektuuri ja funktsionaalsust.
Soovitatud seonduv link: Northwesterni ülikool
The source of the article is from the blog yanoticias.es