Нейроморфные вычисления — новое мышление ИИ. Что такое «нейроморфные процессоры» и что они считают
Логическая структура процессоров нового типа имитирует структуру головного мозга — изменят ли они мир компьютеров?
Д
исциплина, известная как «нейроморфный инжиниринг», уже несколько десятилетий ставит перед собой задачу воспроизвести, хотя бы частично, структуру человеческого мозга в виде электронных схем. Сама задача довольно старая, разработки (в том числе и вполне успешные) ведутся очень давно. (Классическая модель нейросети — перцептрон — была разработана еще в шестидесятых годах прошлого века.) Одно время нейроморфные системы имели шанс стать мейнстримным направлением в вычислительной кибернетике, но потом классическая «фон Неймановская» архитектура победила, и мы имеем то, что имеем. Однако вполне вероятно, что пришло время для ренессанса нейроморфизма в вычислительных системах, потому что для новых задач он подходит лучше «классики».
Что же это за задачи?
Думай, как человек, считай, как машина!
В пределе развития компьютерных систем, начиная с их первых шагов и до наших дней, стоит задача создания настоящего Искусственного Интеллекта — машины, которая не только может решать отдельные задачи, но и ставить перед собой новые. Достижима ли эта цель в принципе, стоит ли ее достигать, и не получим ли мы при этом больше проблем, чем выгод — вопрос дискуссионный. Однако промежуточные бонусы на этом направлении разработок настолько привлекательны, что свернуть с него никому в голову не приходит.
Пока ИИ далек от стадии «создать «Скайнет» и убить всех человеков», на пути к нему маячат весьма практичные и понятные новации «ближнего прицела». Это, в первую очередь, системы машинного обучения и нейросетевые алгоритмы. Они решают такие практические задачи, как проблема распознавания — букв, цифр, образов — и различения объектов. Уже сейчас нейрос делает это настолько хорошо, что, например, в медицинской сфере может ставить диагноз лучше (или, как минимум, раньше), чем обычный доктор, распознав в тысяче рентгеновских снимков один с характерным признаком опухоли.