Мемристоры приближают создание искусственного интеллекта

Исследователи из университета Санта-Барбары продемонстрировали функциональность простой искусственной нервной схемы, отметив тем самым важную веху в развитии искусственного интеллекта.

Впервые удалось показать, как схема, состоящая из примерно 100 искусственных синапсов, выполняет простую версию типичной человеческой функции — классификации изображений.

«Это маленький, но важный шаг вперед», сообщил профессор Дмитрий Стрюков. Со временем и дальнейшей разработкой схему удастся расширить и масштабировать, чтобы приблизиться к человеческому мозгу, в котором, как известно, до 1 квадрильона синаптических связей.

Несмотря на все ошибки и потенциал дефектности, человеческий мозг остается моделью вычислительной мощности и эффективности для инженеров, таких как Стрюков с коллегами, Мирко Прежиосо, Фарнудом Меррих-Байятом, Брайеном Хоскинсом и Джиной Эдам. Все потому, что мозг способен выполнять определенные функции за доли секунды, на что компьютеру потребовалось бы значительно больше времени и энергии.

В чем заключаются эти функции мозга? Некоторые из них мы осуществляем прямо сейчас. Во время чтения текста на странице сайта InnovaNews.ru мозг принимает бесчисленные решения о буквах и символах за доли секунды, классифицируя формы и относительное положение и получая значения разного уровня через многие каналы контекста. Даже если изменить шрифт или ориентацию букв, нам удастся прочитать текст примерно за то же время, что и в первый раз.

Итак, хотя искусственная схема очень мала, с ее помощью можно доказать практическую применимость технологии. Ключевым ее элементом станет мемристор — электронный компонент, сопротивление которого изменяется в зависимости от направления электрического тока. В отличие от обычных транзисторов действие мемристора основано на движении ионов, подобно тому, как нервные клетки человека генерируют нейронные электрические сигналы.

Преимущество аналоговой памяти по сравнению с цифровой заключается и в том, что цифровой аналог той же мощности был бы огромным, поскольку состоял бы из множества транзисторов, которым понадобилось бы очень много энергии. Именно поэтому классические компьютеры всегда будут ограничены собственной архитектурой, в то время как технология на основе мемристоров полагается на совершенно иной путь развития.

Однако чтобы достичь функциональных возможностей человеческого мозга, потребуется намного больше мемристоров для построения более сложных нейронных сетей.

Потенциальные применения инновационной технологии уже известны: медицинская визуализация, улучшение навигационных систем или даже поиск на основе изображений.

12.05.2015