Заменят ли искусственные нейронные сети обычные процессоры?

В 1965 году Гордон Мур, инженер и основатель Intel, заметил, что каждый год количество транзисторов в новых моделях процессоров удваивалось. Через десять лет он уточнил оценку: к 1975 году количество транзисторов удваивалось каждые два года.

Но бесконечно наращивать количество транзисторов невозможно. Чтобы преодолеть это ограничение, нужен принципиально новый подход.

Все современные компьютеры используют архитектуру фон Неймана, что подразумевает перемещение данных в линейной последовательности между центральным процессором и чипами памяти. Данный метод подразумевает строгое выполнение заложенных программных инструкций. Построение нейронных сетей с использованием данной архитектуры возможно, но сопряжено со значительными трудностями. Например, инженерам Google понадобилось для этого 16 000 процессоров. В данном случае, была предпринята попытка эмулировать поведение мозга человека на традиционной архитектуре, вместо того, чтобы смоделировать структуру самого процессора как можно ближе к структуре мозга.

Подобно человеческому мозгу, который параллельно решает различные задачи, нейроморфные процессоры откликаются на внешние раздражители аналогичным образом. По ходу поступления новой информации нейроны могут меняться в соответствии с изменениями звуков, изображений и других раздражителей.

Благодаря технологиям распределенной обработки данных задачи решаются иначе, и для работы с большими массивами информации используется значительно меньшее количество процессоров. Кроме того, нейронные сети можно обучать и добиться более эффективной реакции на действия пользователей. Несмотря на то, что новые нейроморфные чипы еще очень далеки от возможностей мозга, они все равно намного более производительны, чем современные компьютеры. До настоящего времени, нейронные сети строились на обычных кремниевых процессорах, но недавно все изменилось: в Китае был создан первый нейроморфный процессор.

Итак, нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются, следовательно, профессию программиста ждут очень большие перемены. В настоящее время нечто отдаленно похожее можно наблюдать в эвристических алгоритмах, когда компьютер выбирает подходящее решение, хотя однозначная правильность выбранного подхода к решению задачи не доказана.

Помимо потенциальной возможности создания искусственного интеллекта, нейроморфные сети могут применяться для решения различных задач. Например, беспилотные аппараты смогут более эффективно действовать в автономном режиме и принимать решения в связи с постоянно меняющийся обстановкой. Системы жизнеобеспечения, которые лучше анализируют информацию и выдают правильные рекомендации, анализ погоды, управление дорожным движением и многое другое. Нейронные чипы найдут применение даже в медицине, они помогут врачу ставить правильный диагноз на основе анализа всех симптомов пациента и результатов диагностических исследований.

Источник: geekbrains.ru

Комментарии: