Eylül ayının sonlarına doğru, Koreli şirketin uzmanları, Harvard Üniversitesi'nden bilim insanları ile birlikte, yarı iletken çipler kullanarak insan beynini taklit etme kavramının yolunu bulduğunu açıkladı.
Mühendisler, beynin yapısını kopyalayıp nöromorfik bir çipe aktarmanın bir yolunu tanımlayabildi. Geleceğin böyle bir çipi, benzersiz bilgi işlem özelliklerinin yeniden üretilmesine izin verecektir - çevreye uyum, öğrenme kolaylığı, düşük güç tüketimi, özerklik ve biliş. "Lenta.ru", beyni neden kopyalayıp fiziksel belleğe aktarılması gerektiğini, insan zihninin neden en güçlü bilgisayardan üstün olduğunu ve yapay zekanın gelişmesini neyin engellediğini anlatıyor.
Nöromorfik çipler nelerdir?
Nöromorfik çipler, bilgi ile çalışma biçimleri bakımından geleneksel çiplerden farklılık gösteriri. Bu tür işlemciler, verileri insan beyninin gelen verilere tepki verdiği şekilde işler. Nöronlar arasındaki bağlantılar, dış uyaranlara yanıt olarak sürekli değişmektedir - öğrenme bu şekilde gerçekleşir. Uzmanlara göre, tam teşekküllü bir yapay zeka oluşturmak için nöromorfik işlemciler gereklidir.
Nöronların çalışmasını taklit eden transistörlerden yapılacak böyle bir süper işlemci oluşturmak teorik olarak mümkündür. Bunun için, insan beyninin analog hesaplamalarının dijital bir çözüm biçiminde aktarılmasına ve çoğaltılmasına adanmış nöromorfik mühendislik gibi bir alan var.
Beyin Kopyalanabilir mi?
İnsan beyninin önemli özelliklerinden biri de, kimyasal bileşikler aracılığıyla bilginin işlenmesi ve iletilmesidir. Milyarlarca nöron varsa, aralarında çok daha fazla sinaptik bağlantı vardır. Dolayısıyla sözde insan düşüncesinin saf haliyle kopyalanması ve dijital ortama aktarılması henüz mümkün değildir. Samsung mühendisleri, beynin yüz milyar nörondan ve hatta daha fazla sinaptik bağlantıdan oluştuğunu tahmin ediyor, bu yüzden onu sayısallaştırmak için birkaç trilyon birim bağımsız bellek gerekecek.
Canlı bir beynin yapay bir biçimde uyarlanması süreci o kadar karmaşıktır ki, bilgisayar bilimine ek olarak bilim adamları biyoloji, matematik, elektronik mühendisliği ve fiziğe yönelirler.
Çoğu modern bilgisayarın mimarisi, 20. yüzyılın ortalarında Macar-Amerikalı matematikçi John von Neumann tarafından geliştirilen bir konsepte dayanmaktadır. Komutların ve verilerin bilgisayarın belleğinde ortak depolanması ilkesini açıklar. Von Neumann mimarisi, bellek homojenliği, hedefleme ve programatik kontrol ilkeleri üzerine inşa edilmiştir, ancak birçok darboğazı vardır. Sinir ağları uzmanı Catherine Schumann'a göre, gerçek bir nöromorfik sistem icat etmek için von Neumann'ın ilkelerinden uzaklaşmak ve sinirbilime daha fazla güvenmek gerekiyor.
Yapay bir beyin hayatımızı nasıl değiştirecek?
Gelecekte bilim insanları, insan beyninin yapısını mikroişlemci düzeyinde tekrarlayabilirlerse, yapay zeka alanında bir devrim gerçekleşecektir. Dizüstü bilgisayarlarda, akıllı telefonlarda, arabalarda ve IoT cihazlarında bulunan çipler, giderek daha akıllı hale gelecek. Belki de makine bir insanın zihnini ve yaratıcılığını kopyalayamayacak, ancak insan beyni ile sinir ağı arasında minimum farklılıklar olacaktır.
Beynin en iyi niteliklerini (yani, bilgiyi bağımsız ve paralel olarak işleme yeteneği) kullanan makine, sorunları çözmede daha fazla özgürlük ve daha geniş bir eylem yelpazesi kazanacaktır. Örneğin yoldaki bir engeli analiz eden insansız bir araç, üreticinin sunucularına başvurmadan bilgileri işleyebilecek ve karar verebilecek. Bu, otonom araç uzak hub ile iletişim kurduğunda oluşan gecikmeyi ortadan kaldırır.
Daha fazla özgürlüğe sahip olan akıllı ev aletleri, daha bağımsız ve özerk hale gelecek. Yerel bilgi analizinin kalitesi, harici sistemler kullanılarak veri işleme kalitesinden daha düşük olmayacaktır. Makineler enerjiyi daha ekonomik kullanacak, siber saldırı olasılığı azalacak - tüm bunlar, bilgilerin geleneksel bir akıllı prizin veya robot elektrikli süpürgenin işlemcisinin ötesine geçmeyecektir.
