Во второй части мы говорили о том, насколько удивительным и сложным является человеческий мозг. Как он работает совсем не так, как наши устройства (компьютеры), мы далее обсудили, как он может быть очень мощным вычислительным органом, поскольку он превосходит вычислительную производительность компьютеров с низким энергопотреблением.
ПОЧЕМУ МЫ НЕ ВЗЯТЬ ЭТУ УДИВИТЕЛЬНУЮ СЛОЖНУЮ АРХИТЕКТУРУ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА И ПОСТАВИТЬ ЕЕ В ТВЕРДОЕ СОСТОЯНИЕ (аппаратное обеспечение наших устройств)? ИЛИ ЭТО ВООБЩЕ ВОЗМОЖНО?!
Нейроморфные вычисления, оборудование, которое работает как мозг!
Угадайте, что! Да, это возможно! ,иэто именно то, что сделали ученые, создав новую эволюционную аппаратную технологию под названиемНейроморфные вычисления.
Внутри нейроморфного компьютера есть совершенно другой основной компонент — электронный мозг; Искусственный, но физически аналог нейронов и синапсов, общающихся с помощью электрических сигналов, который намного ближе, быстрее и гораздо более энергоэффективен, чем аппаратная эмуляция биологического мозга.
Мемристоры
Чтобы сделать чипы на синаптической основе, ответ дает мемристор, это устройство, состоящее из двух металлических электродов, разделенных тонкой пленкой диоксида титана. или TiO2.
К преимуществам мемристорной технологии относятся следующие:
- Мемристоры не потребляют энергию в режиме ожидания и удобны для CMOS-интерфейсов.
- Плотность позволяет сохранять дополнительную информацию.
- Позволит ускорить загрузку, поскольку информация не теряется при выключении устройства.
- Мемристор = жесткий диск + оперативная память.
- Он потребляет меньше энергии и выделяет меньше тепла.
Узнайте больше о том, как работают мемристоры → здесь.
Подходит ли нейроморфный метод для машинного обучения с помощью нейронных сетей?
Тесты показали увеличение производительности на 10 миллионов для машинного обучения, поскольку физическая архитектура использует нейроморфную парадигму, которая намного ближе к абстракциям.
Нейронные сети — это настоящие нейронные сети, основанные на электронном оборудовании.
Итак, с мемристорами и технологией нейроморфной инженерии наступает конец одной эры… и начало другой… эры мощных нейронных сетей и машинного обучения!
Обе архитектуры очаровательны, первая — одна из самых сложных систем в этой вселенной, где даже ученые не могут ни понять и охватить ее, ни разгадать тайну ее функции, чтобы лучше понять, как она работает на самом деле и что делает ее очень мощной. конкурентный процессор и отличный контейнер памяти.
Этот орган является созданием второй архитектуры, его концепция может показаться простой, но это один из самых сложных объектов, когда-либо созданных людьми, поэтому он является причиной, которая привела к существованию новую человеческую революцию.
И человеческий мозг получает балл за это.
возможно
Я хотел бы рассказать о том, как человеческий мозг может быть уязвимым для многих вещей, которые могут повлиять на его работу. >паника Под давлением события
Большинство из нас беспокоятся о том, как нас видят другие, о том, куда направляется наша карьера, и о важных вещах в нашей жизни. что мы забыли. Мы жаждем любви, но беспечны и нечувствительны к тем, кто рядом с нами.
Наши тела имеют ряд постыдных привычек и уязвимых мест…. это то, что делает нас людьми! Но мы не можем отрицать, что у компьютеров нет таких уязвимостей.
По этой причине компьютеры получают балл за это.
Сказав это, мы сейчас поговорили о том, как сложный орган помог улучшить аппаратное обеспечение компьютеров, и с этим улучшением взамен наш мозг получил много преимуществ!
«Лучшее понимание человеческого мозга — действительно одна из задач 21 века. У нас растет количество людей, страдающих нейродегенеративными заболеваниями, страдающих большой депрессией, другими психическими заболеваниями. Нам нужны новые инструменты для диагностики и более эффективные методы лечения этих заболеваний головного мозга. А поскольку мы живем в условиях стареющего населения, эти болезни, безусловно, будут играть большую роль в будущем».
ТЕХНОЛОГИЯ ИНТЕРФЕЙСА МОЗГ-КОМПЬЮТЕР, ТЕХНОЛОГИЯ, КОТОРАЯ ИЗМЕНИТ ВСЕ…
Интерфейс мозг-компьютер (BCI) — это технология, которая связывает человеческий мозг с машиной, используя данные/сигналы мозга или нейросистемы для управления или выполнения определенной деятельности. это может звучать как какая-то технология из фантастического фильма, но это реально.
Эта технология позволяет людям управлять многими устройствами, просто подумав об этом, как здорово, правда?
BCI помогает при ограниченных возможностях человека (функциональных и физических), а также при заболеваниях головного мозга и психических заболеваниях, а также при коммуникативных трудностях, способ улучшить человеческую жизнь и еще больше изменить ход человеческой эволюции.
Как же работает эта технология?
В системе BCI есть 3 компонента:
1- Физическое оборудование: отвечает за сбор ДАННЫХ из мозга/нейросистемы.
Физическое оборудование может быть инвазивным или неинвазивным. большинствонеинвазивных систем BCI используютсигналы электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для обнаружения электрической активности в головном мозге с помощью небольших металлических дисков (электродов), прикрепленных к коже головы. .
Этот метод проще, безопаснее и безболезненнее. в этом случае устройство BCI представляет собой портативную и носимую гарнитуру.
Инвазивные BCI, с другой стороны, внедряются непосредственно в серое вещество мозга, для этого требуется нейрохирургия, а реализованное устройство представляет собой чипы с тысячами штифтов/электродов для обнаружения мозга. сигналов и передавать данные на компьютеры по беспроводной сети.
Этот метод более эффективен в считывании сигналов, поэтому он производит качественные и точные сигналы мозга, однако он сложен и может быть небезопасным даже при использовании передовых роботизированных хирургических технологий.
Самой известной инвазивной технологией BCI является новая компания Илона МАСКА NEUROLINK».
2- Программное обеспечение: для обработки собранных данных (с использованием алгоритмов обработки сигналов и машинного обучения).
Различные полосы частот мозга (классифицированные в зависимости от того, какую деятельность пользователь выполняет в данный момент) являются входными характеристиками для алгоритмов глубокого обучения или машинного обучения, и цель состоит в том, чтобы декодировать нейронные сигналы.
Чтобы узнать больше об алгоритмах глубокого и машинного обучения BCI: https://www.hindawi.com/journals/sp/2020/5762149/
3- Действие: развертывание программного обеспечения на машинах, которые преобразуют результаты программного обеспечения в действия.
Как только алгоритм может переводить входные данные с помощью ИИ, программное обеспечение может генерировать некоторые выходные данные, например, движение механической руки, письмо и текстовые сообщения (концепция проекта Facebook (Meta) BCI), управление роботами, игра в видеоигры, а также возможно, контроль воспоминаний и мыслей (NEUROLINKбудущая цель)…
Компьютер здесь многое сделал для нас, в данном случае мы можем согласиться, что дело в компьютере [Компьютер 3–3 мозг]
На этом конкуренция не заканчивается, и это может показаться несправедливым, поскольку человеческий мозг развивался тысячи лет, но, с другой стороны, компьютеры, аппаратное и программное обеспечение находятся в новом, но постоянном развитии и совершенствовании!
Но, не забывая, ученые все еще пытаются понять, как триллионы нейронов связаны внутри нашего мозга, и по мере того, как мы узнаем, человеческие технологии также будут улучшаться.
