На данный момент искусственный интеллект находится на стадии «ограниченного ИИ», а это значит, что до материализации человеческого «сознания» (так называемого «общего ИИ») на программном уровне еще очень далеко.

Впрочем, уже сегодня, благодаря глубокому машинному обучению, возможности нейросетей в решении некоторых задач (идентификация и классификация объектов; игра в го) превышают человеческие результаты. Важно отметить, что между нейросетями, а также глубоким и машинным обучением есть разница, но все это составляющие ИИ.

Нейронные сети бывают разными. Традиционные, например, основываются на знаниях о человеческой биологии мозга, а именно на системе связи между нейронами. Но в отличие от биологического строения, где один нейрон связывается с любым другим нейроном на определенном расстоянии, нейросеть имеет дискретные уровни связи и направления распространения данных. Иными словами, она состоит из n-го количества слоев, каждый из которых выполняет определенную работу и передает полученный результат на следующий заданный уровень. И так до финального этапа.

Для обучения нейросетей используются колоссальные объемы данных, что вызывает определенные неудобства, в том числе, связанные с временем обработки. В свою очередь, проблема кроется в использовании для таких задач традиционных аппаратных компонентов, что является не самым лучшим решением.

Поэтому одно из важных направлений для развития нейронных сетей — создание нейроморфных чипов, состоящих из физических нейронов. Эти устройства устроены таким образом, что информация между ними передается с помощью света. Однако создание подобных устройств — трудоемкий процесс, да и прежде их недостатки превышали возможные преимущества.

Но ученым из Принстонского университета (Пристон, Нью-Джерси) удалось доказать обратное. Они разработали чип, в котором роль двух нейронов выполняют волноводы в кремниевой матрице.

Схема устройства

Физики сравнили скорость используемых решений и системы, содержащей в себе 49 круговых узлов, моделировав работу последней. Каждый из этих нейронных узлов работает с определенной длиной волны света, которая беспрерывно циркулирует внутри самого узла. Сигнал из волновода передается на модулятор лазерного луча, после чего последний транспонтирует свет к следующему узлу чипа. Как и прежде, все повторяется до финального этапа. Таким образом, ученые добились двухтысячекратного преимущества по сравнению с традиционными решениями.

Источник: Arxiv

Please wait...
Комменты

1 комментарий

сначала новые
по рейтингу сначала новые по хронологии
1

Чот я очкую..

Новый комментарий

Такой e-mail уже зарегистрирован. Воспользуйтесь формой входа или введите другой.

Вы ввели некорректные логин или пароль

Извините, для комментирования необходимо войти.