Самые яркие проекты по созданию нейроморфных процессоров [part 3]
Сегодня в мире существует совсем немного специализированных процессоров, чипов или крупномасштабных систем, которые можно отнести к нейроморфным. Про нейроморфные вычисления в целом мы уже говорили, про нейроморфные чипы тоже, а в этой статье расскажем о самых заметных на сегодня реализациях. Попытаемся раскрыть их суть, разобрать отличительные черты и выделить некоторые особенности.Ну и как всегда, больше деталей на нашем инженерном портале.
Human brain inspired computing [part 1]
На прошлой неделе на портале «Истовый Инженер» мы опубликовали финальную лекцию из цикла материалов про нейроморфные вычисления — сложную область, в которой есть много перспективных технологий, близких направлению разработки микропроцессоров, которое мы активно развиваем. Например, нейроморфные чипы и аппаратные ускорители, которые будут играть важную роль в будущем развитии технологий искусственного интеллекта и, вероятнее всего, будут использоваться везде, где необходимо обрабатывать данные в быстроменяющихся, неструктурированных средах и в режиме реального времени. Мы решили поделиться серией обзорных статей, составивших небольшое исследование на эту же тему. Оно было сделано нашей исследовательской группой осенью прошлого года в том числе и для того, чтобы сформировать собственное представление об актуальных технологиях, проблемах, перспективах и проектах. Позднее эта работа стала основой для целого цикла «взрослых» материалов, авторами которых стали эксперты из российских институтов и компаний (МГУ, ЛЭТИ, Сколтех, Яндекс), и даже европейской лаборатории Intel Research.
Регенерация нейронов. Генно-инженерный подход будущего
Эта статья продолжает серию статей о глубокой модификации ДНК в недалёком будущем для решения серьёзных проблем человечества. Первая статья - тут.TL;DR
Синаптические веса в нейронных сетях – просто и доступно
Этой статьей начинается серия статей, рассказывающих просто и доступно о нейронных сетях и искусственном интеллекте.
Дезинформация на ощупь: создание тактильной иллюзии с помощью вибрации
Мы живем в мире материальном. Все, что нас окружает, несет определенную сенсорную информацию, которую мы воспринимаем с помощью наших органов чувств. Какие из них важнее других — вопрос достаточно сложный. Известно, что подавляющее большинство информации об окружающей среде мы получаем с помощью зрения, т.е. глаз. Но одного лишь визуального восприятия мало, чтобы полноценно воссоздать в голове сенсорную карту своего окружения. Дети, к примеру, не ограничиваются взглядом на интересующий их предмет, они обязательно захотят его потрогать (а порой и попробовать на зуб). И это вполне логично, ибо наша кожа, будучи самым большим органом, оснащена множеством специализированных сенсорных датчиков (рецепторов), отвечающих за восприятие давления, боли, температуры и вибрации. Многим знакомы оптические иллюзии, обманывающие наше зрение, но есть и тактильные. Ученые из Женевского университета (Швейцария) провели любопытные опыты, в которых установили, что мозг не всегда способен точно воспринимать частоту вибрации при изменении ее амплитуды, от чего возникает тактильная иллюзия. В чем заключался опыт, насколько сильно ученым удалось одурачить мышей и людей, и какие выводы можно сделать из полученных наблюдений? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.
Обучение живых и «биологичная» нейронная сеть
Давайте разберемся, как же живой мозг обучается. Насколько его обучение похоже или не похоже на то, как это делают машины. Попытаемся смоделировать некоторые аспекты обучения. В машинном обучении укоренились термины обучение без учителя (англ. unsupervised — без контроля) и обучение с учителем (англ. supervised — под контролем). Обучение без учителя – это обучение по неразмеченным данным, или примерам. А обучение с учителем это обычно обучение по некоторым размеченным данным, обучение на примерах при котором результат регулируется и корректируется некоторым внешним механизмом с учётом этой самой разметки. Иногда термин «обучение без учителя» применяют в случае, когда у нас имеется некий агент, которого мы помещаем в некую среду, причём агент изначально не знает по каким правилам и законам действует среда, и без внешней помощи агент обучается взаимодействовать с этой средой. Если у агента имеется некий механизм оценки достижения цели, то это уже можно назвать термином — обучение с подкреплением. Насколько корректны и применимы эти термины к обучению живых организмов?
Платформа машинного обучения визуализирует активные нейроны в режиме реального времени
Исследователи Дюкского университета научили ИИ искать и выделять активные нейроны. Новый способ упростит диагностику и позволит наблюдать за мозгом людей и других животных в режиме реального времени.
К вопросу о возможном самообразовании интеллектуальной квазибиологической системы
В известной работе Емельянова-Ярославского Л.Б. «Интеллектуальная квазибиологическая система. Индуктивный автомат» (М., Наука, 1990) была предложена модель взаимодействия нейронов, образующих новые управляющие связи с формированием сети взаимодействий за счет добавления нового свойства, путем изменения функционального состояния нейронов (возбуждения) в зависимости от необходимости получения дополнительных энергетических ресурсов, с последующим использованием этих управляющих взаимодействий для получения общего свойства активности сети — системы управления ресурсами. Гипотетическое допущение о необходимом притоке энергии и его последующем межнейронном перераспределении, потребовалось в качестве обоснования идеи возникновения и постоянного обновления импульсной нейронной индуктивности для поддержания активности нейросети. Очевидно автором модели так было понято, как могли бы работать нейронные механизмы живого протомозга на ранних эволюционных этапах. Также предполагалось, что в дальнейшем происходила самосборка активных сетей управления ресурсами в укрупненные нейронные ансамбли с последующим наращиванием их функционала и формирования интеллекта.
Сколько информации за жизнь воспринимает человек
Книги, ТВ, Интернет … – нас окружает информация, «тонны» информации. Вы когда-нибудь задумывались над тем, сколько информации мы воспринимаем за свою жизнь? Мне этот вопрос показался очень интересным, и я решил его прогуглить. Как и ожидалось, вменяемого ответа найти не удалось, поэтому пришлось браться за дело основательно с привлечением умных книжек и научных статей. В итоге получилось целое исследование, ходом и результатами которого я и хочу с вами поделиться.
