Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Нет, Матрица действительно воплотится в реальность? Мозги в чане, возможно, больше не являются предметом научной фантастики. . .

Не так давно Тяньцзиньский университет и Южный университет науки и технологий совместно разработали интерактивную систему.

Мозг (в биологическом смысле) имплантируется непосредственно в робота, и он может выполнять простые операции, такие как избегание, отслеживание и хватание, без использования большой модели искусственного интеллекта, о которой мы говорили в последние два года.

Хороший парень. . . Мозг? робот? Все еще могут быть в замешательстве, увидев это.

На самом деле в этом нет ничего нового. В индустрии такого рода исследования называются.органоидный интеллект（ О, я ）.

В уголке, который мало кого волнует, эта трасса тайно перешла на новую стадию. Проще говоря, органоидный интеллект использует искусственный мозг для управления различными машинами, помогая людям выполнять определенные задачи (аналогично цели ИИ).

Когда речь заходит о машинах, управляемых мозгом, каждый может сразу подумать об интерфейсе «мозг-компьютер», но он полностью отличается от органоидного интеллекта, о котором мы собираемся сегодня говорить.

Интерфейс «мозг-компьютер» предназначен для имплантации электронных устройств в готовый человеческий мозг, а органоидный интеллект должен начать с нуля и культивировать стволовые клетки в «мозгоподобные клетки», которые будут служить «мозговыми ПУ».

Если мы хотим определить его с точки зрения программного и аппаратного обеспечения, то этот недавно культивированный человеческий мозг следует назвать "Мокрое ПО" (мокрое ПО). В конце концов, он считается живым существом, и чтобы правильно «работать», он должен находиться в чашке Петри.

Требования к рабочей среде также более строгие, чем у обычных чипов AI. Его необходимо хорошо кормить, а также обеспечивать влажность и температуру для исключения бактерий и вирусов.

В любом случае, это настолько же хлопотно, насколько и хлопотно, и даже если хорошо беречь этот «мозг», срок его службы гораздо меньше, чем у обычной видеокарты.

Пока что искусственный мозг обычно работает всего около 100 дней, а самый длинный рекорд составляет всего 12 месяцев.

Как и все остальные, Шичао поначалу был немного озадачен полезностью такого рода органного интеллекта, который аналогичен цели ИИ. Однако после стольких усилий результаты все равно были разочаровывающими.Далеко от текущего прогресса ИИ。。。

Но после того, как я провел некоторые глубокие исследования, я обнаружил светлую точку этого типа органного интеллекта. Это вполне возможно.Решите настоящееИИ узкое место развития。

Это то же самое клишепроблема с потреблением энергии, ранее мы посвятили две статьи популяризации науки об энергопотреблении больших моделей.

Одна и та же очень простая задача, перенесенная на большую модель, может потребовать для решения больших вычислительных мощностей, что не только отнимает много времени, но и потребляет много энергии. Если бы это был человеческий мозг, на него можно было бы ответить без особых усилий.

Тот факт, что человеческий мозг может легко это сделать, в конечном итоге обусловлен врожденными преимуществами биологических нейронов. . .

Все нервы в мозгу там.пластичностьиз,Он не только выращивает новую нервную ткань, но и расширяет существующие связи. . Таким образом, нет необходимости беспокоиться о качестве данных. Несмотря ни на что, нервы мозга быстро и хорошо адаптируются к получению опыта, обеспечивая при этом минимальное потребление энергии.

Конечно, ученые, занимающиеся искусственным интеллектом, знают естественные преимущества человеческого мозга лучше, чем мы. В последние годы многие люди имитировали человеческие нейронные структуры для разработки моделей искусственного интеллекта.

Но есть и проблема: учёные ещё досконально не изучили конкретный механизм работы мозга. Если вы хотите имитировать мозг на архитектуре ИИ, это пустяк.

Органоидный интеллект отличается от «мозга», но его «жизненное кредо» таково.Не проси объяснений, вам не нужно полностью понимать механизм внутри человеческого мозга.

Кроме того, проблема энергопотребления ИИ в последние два года становится все более серьезной, поэтому результаты органоидного интеллекта за последние два года становятся все более захватывающими.

Например, следующая компьютерная игра «Понг» похожа на настольный теннис. Можете ли вы поверить, что именно такого эффекта достигают искусственные клетки мозга после 5 минут обучения? . .

Эффект может быть не таким хорошим, как у ИИ, но в то же время, если вы хотите, чтобы ИИ научился играть в эту игру, вам нужно тренироваться не менее 90 минут.

Это первый в мире разумный искусственный мозг, разработанный австралийской стартап-компанией Cortical Labs и содержащий в общей сложности 800 000 клеток мозга.

Не начинайте думать о всяких вещах, как только услышите о 800 000 клетках мозга.Извлечение нейронов и клеток головного мозга из человеческого мозгасцена, если бы это было так, это, вероятно, вызвало бы этический скандал.

Фактический процесс заключается в использовании индукции для дифференциации плюрипотентных стволовых клеток в клетки кортикальных нейронов и их дальнейшего культивирования.

После того, как клетки мозга готовы, оставшиеся шаги аналогичны интерфейсу мозг-компьютер. Используйте электроды, чтобы подключить «искусственный мозг» к машине, и вы сможете напрямую позволить мозгу работать.

Однако два года назад заставить искусственный мозг играть в настольный теннис было непросто.После двух лет эволюции «искусственный мозг» теперьИ чтобыИИ Устроюсь на работу. . .

Нет, чуть больше месяца назад другой стартап FinalSpark выпустилбиопроцессор, все биологические нейроны, работающие внутри, являются органоидами человеческого мозга.

А чтобы сделать культивируемые клетки мозга более похожими на человеческий мозг, исследователи также ввели дофамин. Обычно его запирают в «клетке». Если клетки мозга работают хорошо, клетка открывается, чтобы «вознаградить» клетки мозга.

Согласно официальным заявлениям, при таком стимулировании потребление энергии этим новым биологическим процессором составляет лишь одну миллионную от энергопотребления традиционных цифровых процессоров.

Мало того, в конце прошлого года Университет Индианы также разработал гибридную вычислительную систему Brainoware, подобную машинному мозгу.Способность к обучению сравнима с уровнем ИИ.

Если взять в качестве примера относительно хорошие возможности распознавания речи, точность Brainoware в различении голосов восьми человек сначала составляла всего 51%, но через два дня эта точность выросла до 78%.

Такое значительное улучшение за такой короткий период времени произошло благодаря мозгу. Вся система будет продолжать меняться и реорганизовываться в процессе реакции на электрическую стимуляцию для постоянного улучшения.

Однако, судя по текущему прогрессу, в искусственном мозге еще есть много возможностей для улучшения, чтобы полностью снизить энергопотребление ИИ.многоЭто все результаты лабораторных исследований.。

Но Шичао хочет сказать, что мы не можем недооценивать его потенциал. В конце концов, у наших обычных людей есть мозг.10% развито, если человеческий мозг полностью развит и все его потенциалы развиты, то его возможности, вероятно, превзойдут наше воображение.

Интересно, что некоторое время назад Шичао также обнаружил, что в Японии разработана новая технология, позволяющая исправить человеческую кожу на лице робота.

С такой кожей и искусственным мозгом не сможем ли мы в будущем достичь бессмертия посредством клонирования, как Юнь Тяньмин в «Задаче трех тел»? . .

Написать статью:белка

редактировать: Цзян Цзян, лапша.

Художественный редактор:Хуань Янь

Фотографии, источники：

НОВЫЙ АТЛАС: биокомпьютеры «Мозг в банке» теперь могут научиться управлять роботами

НОВЫЙ АТЛАС. Новая технология позволяет роботизированным лицам использовать живую человеческую кожу.

Heart of the Machine, первый в мире открытый сервис биологического компьютера: 16 органоидов человеческого мозга, экономящие потребление энергии в миллион раз

Кубиты, живые клетки мозга, превращаются в 16-ядерные чипы, которые можно программировать с помощью Python. 9 институтов проводят эксперименты и строятся в 36 университетах.