Түштүк Калифорния университетинин окумуштуулары чыныгы мээ клеткаларынын ишин физикалык жактан кайталай алган жасалма нейрондорду жаратышты. SciTechDaily маалымдагандай, бул ачылыш энергияны үнөмдүү чиптерди түзүүгө жол ачып, жалпы жасалма интеллектке (AGI) жакындаштыруучу чоң кадам болушу мүмкүн, жазат InoZpress.
Изилдөөчүлөр электрондордун эмес, атомдордун кыймылы аркылуу эсептөөлөрдү жүргүзгөн технологияны иштеп чыгышкан. Мындай ыкма нейрондордун ишин жөн гана моделдөбөстөн, чыныгы биохимиялык процесстерди кайталайт. Натыйжада жаңы түрдөгү чип аз энергия сарптап, үйрөнүү жана адаптация сыяктуу жандуу организмдерге гана мүнөздүү касиеттерге ээ болду.
Жасалма нейрон кантип иштейт
Биологиялык мээ маалыматты өткөрүү үчүн электрдик жана химиялык сигналдарды колдонуп иштейт. Нейрондордун учундагы синапс аркылуу электрдик сигналдар химиялык формага өтүп, андан соң кайра электрдик импульска айланат. Окумуштуулар бул процессти так кайталап, атайын мемристордук түзүлүштөгү күмүш иондорун колдонушкан.
Бул нейрон бир эле транзистордун көлөмүн ээлейт, ал эми салттуу микросхемалар ондогон же жүздөгөн элементтерди талап кылат. Демек, миллиондогон мындай нейрондорду өтө кичинекей аянтка жайгаштырып, «мээ сымал» системаларды түзүү мүмкүнчүлүгү пайда болот. Алар энергияны аз сарптап, өз алдынча үйрөнө алышат.
Мээ менен компьютердин айырмасы
Азыркы суперкомпьютерлер мегаватт өлчөмүндөгү энергияны керектейт, ал эми адамдын мээси болгону 20 ватт сарптайт. Ошол эле учурда адам бир нече мисалды көрүү менен эле маалыматты тааный алат, ал эми компьютер үчүн миңдеген мисал керек болот.
Изилдөөнү жетектеген профессор Жошуа Янг негизги максат — эсептөөнү жөн гана тез эмес, табигый жана энергияга үнөмдүү кылуу экенин белгилеген. Электрондордун ордуна иондорду колдонуу мындай системаларды жандуу ткандарга жакындатат жана аларга аппараттык деңгээлде «үйрөнүү» мүмкүнчүлүгүн берет.
Энергия жана келечектеги мүмкүнчүлүктөр
Жаңы түзүлүштүн негизги артыкчылыгы — минималдуу энергия сарпталышы. Бир диффузиялык мемристор негизиндеги жасалма нейрон жүздөгөн транзисторлордун ишин аткара алат. Бул чиптердин көлөмүн бир нече эсеге кичирейтип, энергияны ондогон эсе аз сарптоого шарт түзөт.
Окумуштуулар мындай технологиялар келечектеги жасалма интеллекттин негизин түзөрүн айтышат. Алар маалыматты талдоодон тышкары, аны «адам сыяктуу» иштеп чыгууга — ийкемдүүлүк жана өз алдынча үйрөнүү жөндөмүнө ээ системаларды жаратышы мүмкүн.
Чыныгы мээни түшүнүүгө болгон жаңы кадам
Долбоордун максаты — жөн гана акылдуу машиналарды түзүү эмес. Окумуштуулар бул технология мээнин өз ишин тереңирээк түшүнүүгө жардам берет деп үмүттөнүшөт. Мындай системалар кабыл алуу, эстеп калуу жана үйрөнүү процесстерин моделдөөгө мүмкүндүк берет.
Кийинки этап — миллиондогон нейрондорду бир тармакка бириктирип, алардын натыйжалуулугун жана адам мээсине канчалык жакын иштей аларын текшерүү. Балким, дал ушундай ыкмалар биологиялык жана жасалма акылдын ортосундагы көпүрө болуп калышы мүмкүн.
Биз буга чейин жазганыбызды эскертебиз, Workload Identity технологиясынын өнүгүүсү жана машиналык идентификациянын келечеги кандай аныкталары тууралуу.
