Αυτοί οι δύο τύποι τεχνητών νευρώνων φέρνουν επανάσταση στην επιστήμη: ένα βασικό βήμα προς την μίμηση του ανθρώπινου εγκεφάλου

Στο σταυροδρόμι βιολογίας και τεχνολογίας, δύο τεχνητοί νευρώνες ανοίγουν το δρόμο για μια νέα νοημοσύνη, εμπνευσμένη από τα μυστήρια του ανθρώπινου εγκεφάλου.

 21/11/2024

Οι ερευνητές εργάζονται για την αναπαραγωγή του ανθρώπινου εγκεφάλου με τις λεγόμενες «νευρομορφικές» μηχανές!

Δύο τύποι τεχνητών νευρώνων αναδύονται για να φέρουν επανάσταση στην κατανόησή μας για τον εγκέφαλο και να μεταμορφώσουν το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης.

Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, οι νέες τεχνολογικές εξελίξεις φέρνουν επανάσταση στην κατανόησή μας για τις ικανότητες του εγκεφάλου. Οι ερευνητές εργάζονται για την αναπαραγωγή του ανθρώπινου εγκεφάλου με τις λεγόμενες «νευρομορφικές» μηχανές, οι οποίες ενσωματώνουν εκατομμύρια τεχνητούς νευρώνες. Αλλά πώς λειτουργούν στην πραγματικότητα αυτοί οι τεχνητοί νευρώνες και πώς θα μπορούσαν να μεταμορφώσουν το μέλλον μας;

Τα μυστικά του ανθρώπινου εγκεφάλου: νευρώνες και συνάψεις

Ο ανθρώπινος φλοιός, αυτό το λεπτό στρώμα που καλύπτει τον εγκέφαλό μας, φιλοξενεί δισεκατομμύρια νευρώνες. Αυτά τα κρίσιμα κύτταρα επεξεργάζονται πληροφορίες με την μορφή δυναμικών δράσης, που ονομάζονται επίσης «ακίδες». Αυτά τα ηλεκτρικά σήματα ταξιδεύουν κατά μήκος των αξόνων, σχηματίζοντας ένα σύνθετο, διασυνδεδεμένο δίκτυο νευρώνων.

Οι συνάψεις είναι τα σημεία σύνδεσης μεταξύ των νευρώνων. Επιτρέπουν την διέλευση αιχμών από τον έναν νευρώνα στον άλλο, παίζοντας βασικό ρόλο στην μνήμη και την μάθηση. Η πλαστικότητα των συνάψεων τους επιτρέπει να τροποποιούν την ένταση των μεταδιδόμενων σημάτων, προσθέτοντας μια δυναμική διάσταση στον εγκέφαλό μας.

Οι φλοιώδεις στήλες, οι μονάδες επεξεργασίας του φλοιού, είναι οργανωμένες με τρόπο που να επιτρέπει ιεραρχικές συνδέσεις. Διευκολύνουν τόσο αναλυτικές όσο και προγνωστικές διαδικασίες, προσφέροντας ένα συναρπαστικό μοντέλο για την τεχνητή νοημοσύνη.

Ένα πολύπλοκο δίκτυο βιολογικών νευρώνων αποκαλύπτει τον ηλεκτρικό χορό των δυναμικών δράσης, ή «αιχμές», που μεταφέρουν μηνύματα για την ζωή. -Πηγή:Alain Cappy.

 

Η αρχιτεκτονική ενός νευρωνικού δικτύου «τροφοδοσίας» εκτείνεται σε διαδοχικά επίπεδα, κάθε επίπεδο διασυνδεδεμένο σύμφωνα με συγκεκριμένους κανόνες. Μοντέλα όπως το ResNet της Microsoft, με περισσότερα από 150 επίπεδα, απεικονίζουν την κλίμακα των σύγχρονων δικτύων. -Πηγή:Alain Cappy

 

Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα δημιουργούν βρόχους ανάδρασης όπου ο χρόνος γίνεται βασική διάσταση, καταγράφοντας τη δυναμική των διαδοχικών δεδομένων. -Πηγή:Alain Cappy

Προσομοίωση νευρωνικών δικτύων με προηγμένο λογισμικό

Το λογισμικό προσομοίωσης νευρωνικών δικτύων βασίζεται σε μαθηματικά μοντέλα για να μιμηθεί την συμπεριφορά των νευρώνων και των συνάψεων. Αυτά τα μοντέλα, ενώ ποικίλλουν σε πολυπλοκότητα, επιδιώκουν να αναπαραστήσουν πιστά τις βιολογικές διεργασίες βελτιστοποιώντας παράλληλα τους υπολογιστικούς πόρους.

Σε ένα δίκτυο ανατροφοδότησης, οι πληροφορίες ρέουν από το ένα στρώμα νευρώνων στο άλλο, χωρίς ανάδραση. Αντίθετα, τα επαναλαμβανόμενα δίκτυα εισάγουν βρόχους ανατροφοδότησης, προσθέτοντας προκλήσεις στις διαδικασίες μάθησης. Η πρόκληση παραμένει η ακριβής μοντελοποίηση αυτών των πολύπλοκων αλληλεπιδράσεων για μεγάλα δίκτυα.

Η εποπτευόμενη και χωρίς επίβλεψη μάθηση διαδραματίζουν ουσιαστικό ρόλο στην προσαρμογή των «συναπτικών βαρών». Αυτά τα βάρη καθορίζουν την ένταση της μετάδοσης του σήματος, επηρεάζοντας έτσι την ικανότητα του δικτύου να εκτελεί καθορισμένες εργασίες.

Δημιουργήστε δίκτυα υλικού για απαράμιλλη απόδοση

Οι νευροεπεξεργαστές υλοποιούν τις έννοιες των τεχνητών νευρώνων και συνάψεων σε φυσικά συστατικά. Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία CMOS, αυτές οι συσκευές μιμούνται πολύπλοκες λειτουργίες του εγκεφάλου, ενώ παρέχουν σημαντικά κέρδη ενέργειας.

Καινοτόμα έργα, όπως το TrueNorth της IBM, καταδεικνύουν την ικανότητα των νευρομορφικών τσιπ να ενσωματώνουν εκατομμύρια νευρώνες και συνάψεις. Η ενεργειακή τους απόδοση ξεπερνά κατά πολύ αυτή των παραδοσιακών μικροεπεξεργαστών, ανοίγοντας τον δρόμο για επαναστατικές εφαρμογές στην τεχνητή νοημοσύνη.

Προς μια σύγκλιση προσεγγίσεων υλικού και λογισμικού

Το νευρωνικό λογισμικό έχει αποδείξει την αποτελεσματικότητά του στην επεξεργασία εικόνων και ήχων, αλλά παλεύει με τα επαναλαμβανόμενα δίκτυα. Η υπολογιστική ισχύς που απαιτείται για γιγάντια δίκτυα, όπως αυτά που χρησιμοποιούνται από το GPT-3, είναι αστρονομική.

Οι νευροεπεξεργαστές ξεχωρίζουν για την ενεργειακή τους απόδοση, αλλά συναντούν εμπόδια στην κατασκευαστική κλίμακα. Η λύση θα μπορούσε να βρίσκεται σε μια ενοποίηση προσεγγίσεων, συνδυάζοντας την αποτελεσματικότητα του λογισμικού με την απόδοση του υλικού.

Αυτή η συνένταξη υπόσχεται να επαναπροσδιορίσει την επεξεργασία πληροφοριών, ανοίγοντας τον δρόμο για πιο αποτελεσματική και ενεργειακά αποδοτική τεχνητή νοημοσύνη. Πώς όμως αυτή η συμβίωση υλικού και λογισμικού θα διαμορφώσει το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης; - Πηγή