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重い!中国の科学者は脳にインスピレーションを得たコンピューティングの分野で重要な進歩を遂げた

2024-08-17

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各編集者:Du Yu

Science and Technology Daily によると、人工知能はいくつかの面で人間を超えていますが、それは本当に賢いという意味ではありません。それどころか、多くの場合、それは「愚かで素朴」であり、依然として人間の脳から「教訓を学ぶ」必要があります。8 月 16 日、「Nature Computational Science」は、脳にインスピレーションを得たコンピューティングの分野における重要な進歩をオンラインで公開しました。中国科学院オートメーション研究所のLi Guoqi研究者とXu Bo研究者のチームは、清華大学と北京大学の研究者とともに、脳ニューロンの複雑な動的特性を利用して、新しい脳を構築する方法を提案した。ニューロンモデルのようなもの。

「この研究結果は、従来のモデルの外向きの拡張によって引き起こされるコンピューティングリソースの消費量の増加の問題を改善し、人工知能の開発に神経科学を効果的に利用するための新たな事例を提供するものである。」と論文の共同執筆者のLi Guoqi氏は述べた。

さらに重要なのは、このモデルはコンピューティング リソースをより効率的に利用すると同時に、メモリの使用量とコンピューティング時間を大幅に削減し、それによって全体的なコンピューティング効率を向上させます。

Li Guoqi氏は、この研究は、神経科学の複雑な動的特性を人工知能に統合し、人工知能と神経科学の間に架け橋を築くための新しい方法と理論的裏付けを提供し、実用的なアプリケーションにおける人工知能モデルの最適化と最適化に関する洞察も提供すると述べた。パフォーマンスの向上により、実行可能なソリューションが提供されます。

新華社通信によると、脳のような知能はニューロモーフィック コンピューティングとも呼ばれます、人間の脳の動作を模倣することで、コンピューターのソフトウェアとハ​​ードウェアが情報を効率的に処理できるようにします。従来の意味での人工知能と比較すると、消費電力が低く、計算能力が高いという特徴があります。

神経科学の研究により、ニューロン間のシナプス結合の強さの調整可能性が、脳の学習および記憶機能の基礎の 1 つであることが判明しました。過去の経験によって引き起こされるシナプス結合の強さの変化は、脳の機能に影響を与える可能性があります。

シナプス可塑性とも呼ばれるシナプス接続の強さの変化は、ニューロンの活動を強化または抑制する可能性があり、その持続時間はミリ秒から数時間、数日、さらにはそれ以上に及ぶ可能性があります。

光明日報によると、シナプス可塑性の原理から学び、何らかの手段を使ってそれを模倣して実現し、シナプスに似た人工シナプスを構築し、さらにシステムを構築できれば、脳の働きをよりよく理解し、シミュレーションできるようになるという。情報学と神経科学の融合的な発展をさらに促進し、脳のようなコンピューティングを実現するための手法。

「人間の脳は、これまでに発見された中で最も複雑な情報処理システムであり、そのシンプルさと効率性は比類のないものです。したがって、人工知能の分野の専門家は、脳に基づいてより強力な人工知能を開発できるかどうかを想像しています。」北京理工大学コンピューター人工知能学部教授の呉景珠氏は以前、科技日報の記者にこう語った。

1956 年、コンピューター サイエンスの専門家が集まったダートマス会議で、科学者たちは、脳神経科学と認知科学の 2 つの基本分野に依存して、学際的な共同作業メカニズムを確立し、そのレベルに達する、あるいはそれを超えるシステムを開発できるかもしれないと提案しました。人間の人工知能のレベル。

Wu Jingzhu 氏は、脳科学と認知科学が脳のような知能を開発するための最も重要な基礎分野であると強調しました。近年、機能的磁気共鳴イメージングなどのイメージング技術の発展により、人間の脳に対する理解は大幅に向上し、脳をモデルにしたコンピュータソフトウェアやハードウェアを設計するために必要な条件が提供されました。

北京理工経営大学の教授であり、発展途上世界工程技術アカデミーの会員でもあるハン・リクン氏は、単純に言えば、脳のような知能を達成する道は大きく2つのカテゴリーに分けられると考えています。好きでハードな脳のような。 Wu Jingzhu 氏は、この 2 つの主な違いは、前者はアルゴリズムに焦点を当てているのに対し、後者はハードウェアに焦点を当てていることであると説明しました。道筋は異なりますが、全体的にはこの 2 つは相互に補完し合っています。

ハード脳のような技術は、主にハードウェア材料のブレークスルーを追求することに焦点を当てており、ニューロモーフィック チップ (脳のようなチップなど) やその他のメディアを開発することにより、バイオエレクトロニクス、ニューロモーフィック エンジニアリング、およびその他の分野に基づいて、生物学的なニューロンや脳全体をシミュレートします。 。ハン・リクン氏は、堅い頭脳がたどる道は「まず物理的な類似性を追求し、次に精神的な類似性を考慮する」ことだと述べた。理想的な脳のようなチップには、ニューロンに相当するプロセッサが多数存在し、これらのプロセッサ間の通信システムは神経線維に相当し、シナプスなどの構造もシミュレートされます。

業界では、Baidu、iFlytek、Alibaba、Huawei などの企業が近年、脳にインスピレーションを得たインテリジェント アプリケーションに関連するいくつかの概念を提案しています。脳にインスピレーションを得た科学研究の進歩に伴い、「電子頭脳」は文字通りの概念から進化しつつあります。現実世界のアプリケーションへ。

正式に実用化された脳型コンピュータ「ウェンティアンI」は、5億個のニューロンと2500億個のシナプスの知能規模を有し、ニューロンの数と規模の点で世界第2位であることがわかった。シナプスを使用し、既存のコンピューティング システムよりも 10 倍以上のエネルギー効率を実現します。成果発表会で、脳をヒントにしたスーパーコンピューティング「文天」チームは、新世代の脳をヒントにしたコンピュータの開発を継続し、脳をヒントにしたコンピューティングチップアーキテクチャとソフトウェアシステムフレームワークをさらに革新し、脳をヒントにしたスーパーコンピューティングシステムを構築すると述べた。将来の開発をリードするコンピューティングプラットフォーム。

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