Există discuții între oamenii de știință în neuroștiință, cogniționiști și filozofi despre dacă creierul uman poate fi creat sau reconstruit. Descoperirile și descoperirile actuale în știința creierului deschid în mod constant calea pentru o perioadă în care creierul artificial poate fi recreat de la zero. Unii oameni presupun că este dincolo de limitele posibilului, al doilea este ocupat cu modalități de a-l crea, al treilea lucrează fructuos la sarcină de mult timp. În articol, vom lua în considerare întrebări despre dezvoltarea inteligenței artificiale, perspectivele acesteia, precum și despre marile companii și proiecte în acest domeniu.
Noțiuni de bază
Creierul artificial corespunde unei mașini robot care este la fel de inteligentă, creativă și conștientă ca oamenii. În întreaga istorie a omenirii, sarcina nu a fost pe deplin rezolvată, dar futuriștii spun că aceasta este o chestiune de timp. Considerând moderntendințele în neuroștiință, calcul și nanotehnologie prevăd că inteligența artificială și creierul vor apărea în secolul 21, posibil până în 2050.
Oamenii de știință au în vedere mai multe modalități de a crea inteligență artificială. În primul caz, pe supercomputere sunt efectuate simulări biologic realiste la scară largă ale creierului uman. În al doilea caz, oamenii de știință încearcă să creeze dispozitive de calcul neuromorfe masiv paralele, care sunt ușor de modelat pe țesutul neural.
Conștiința umană în ceea ce privește cele mai interesante mistere ale științei și metafizicii este considerată cea mai complexă și mai realizabilă. La concluzii similare se ajunge prin inginerie inversă a creierului uman.
Învățare automată
Învățarea automată se află în centrul strategiei de dezvoltare a „inteligenței artificiale”, pentru aceasta, celulele creierului uman sunt studiate cuprinzător. Acest tip de învățare are un potențial mare: platforma sa include algoritmi, instrumente de dezvoltare, API-uri și implementarea modelelor. Calculatoarele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Companiile inovatoare Amazon, Google și Microsoft folosesc în mod activ învățarea automată.
Platforme de învățare profundă
Învățarea profundă face parte din învățarea automată. Se bazează pe modul în care funcționează creierul uman și se bazează pe algoritmi de rețea neuronală artificială (ANN) prin care circulă informația. Roboții pot „învăța” din intrări și rezultate. Învățare profundă - promițătoaretendință în inteligența artificială, combinată cu cantități mari de informații. S-a dovedit în recunoașterea și clasificarea modelelor. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion și Saffron Technology sunt exemple de companii care sunt pionieri în acest domeniu al studiului inteligenței.
Procesarea limbajului natural
Programarea neuro-lingvistică (NLP) se află la granița dintre calculator și limbajul uman și este o tehnologie de inteligență artificială. Programele de calculator pot înțelege vorbirea umană vorbită sau scrisă. În software-ul Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana și Google Assistant, NLP este folosit pentru a înțelege întrebările utilizatorilor și pentru a oferi răspunsuri la acestea. Acest tip de programare este utilizat pe scară largă în tranzacții economice și servicii pentru clienți.
Generația limbajului natural
Software-ul NLG este folosit pentru a converti toate tipurile de date în text care poate fi citit de om, acest lucru se realizează prin studiul creierului. Este o tehnologie subestimată cu aplicații precum automatizarea rapoartelor de business intelligence, descrieri de produse, rapoarte financiare. Tehnologia face posibilă crearea de conținut generat de utilizatori la un cost suplimentar previzibil. Datele structurate sunt convertite în text cu viteză mare, până la câteva pagini pe secundă. Jucătorii interesanți de pe această piață sunt Automated Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Narative Science, Digital Reasoning, Yseop și Cambridge Semantics.
Agenți virtuali
În cadrul tehnologiilor de inteligență artificială, termenii „agent virtual” și „asistent virtual” nu sunt interschimbabili. Unii oameni încearcă să facă distincția între concepte și reușesc.
Virtual Assistant este un fel de asistent personal online. Agenții virtuali sunt adesea reprezentați ca personaje de computer AI care au o conversație inteligentă cu utilizatorii. Pot răspunde la întrebări, iar principalul lor avantaj este că clienții pot primi ajutor 24 de ore pe zi.
Recunoașterea vorbirii
Identificarea vorbirii este capacitatea unui program de a înțelege și analiza cuvinte și expresii în limbajul vorbit și de a le converti în date folosind algoritmul creierului artificial încorporat. Recunoașterea vorbirii este utilizată în companie pentru rutarea apelurilor, apelarea vocală, căutarea vocală și procesarea vorbirii în text. Un dezavantaj este că programul poate confunda cuvintele din cauza diferențelor de pronunție și a zgomotului de fundal. Software-ul de recunoaștere a vorbirii este instalat din ce în ce mai mult pe dispozitivele mobile. Nuance Communications, OpenText, Verint Systems și NICE se dezvoltă în acest domeniu.
Hardware încorporat în AI
Dispozitivele cu AI încorporate, cipuri și unități de procesare grafică (GPU) au devenit larg răspândite. Google și-a integratinteligența artificială hardware, luând ca bază dezvoltarea institutului creierului uman. Impactul integrării AI cu software depășește cu mult aplicațiile de consum, cum ar fi divertismentul și jocurile. Acesta este un nou tip de tehnologie care va fi folosit pentru a promova învățarea profundă. Astfel de dezvoltări sunt realizate de Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate și Cray.
Gestionarea deciziilor
Gestionarea deciziilor de afaceri în produse inovatoare (de exemplu, robot cu inteligență artificială) acoperă toate aspectele de proiectare și reglementare a sistemelor automate. Este esențial pentru organizații să gestioneze interacțiunile dintre angajați, clienți și furnizori.
Managementul deciziilor îmbunătățește procesul de alegere alternativă, aici toate informațiile posibile sunt folosite pentru cea mai bună preferință, în timp ce accentul este pus pe manevrabilitate, consecvență, acuratețe în luarea deciziilor. Gestionarea deciziilor ia în considerare constrângerile de timp și riscurile cunoscute.
Organizațiile bancare, de asigurări și de servicii financiare integrează software de decizie de zi cu zi în procesele lor de servicii pentru clienți.
Echipament neuromorf
SyNAPSE este un programfinanțat de DARPA pentru a dezvolta sisteme cu microprocesoare neuromorfe care se mapează la inteligența și fizica creierului. Platforma caută un răspuns la întrebarea principală: este posibil să se creeze un creier artificial? La începutrețelele neuronale sunt testate în simulări pe un supercomputer, apoi rețelele sunt construite direct în hardware. În octombrie 2011, a fost demonstrat un prototip de cip neuromorf care conține 256 de neuroni. Se lucrează pentru a crea un sistem cu mai multe cipuri capabil să emuleze 1 milion de neuroni de vârf și 1 miliard de sinapse.
Modelarea rețelei neuronale
The Blue Brain Project este o încercare de a reconstrui creierul uman și măduva spinării folosind simulări computerizate la nivel molecular. Proiectul a fost fondat în mai 2005 de Henry Markram la Școala Politehnică de Stat din Lausanne (EPFL) din Elveția. Simularea rulează pe supercomputerul IBM Blue Gene, de unde și numele Blue Brain. Din noiembrie 2018, se efectuează simulări pe mezocite care conțin aproximativ 10 milioane de neuroni și 10 miliarde de sinapse. O simulare la scară completă a creierului uman cu cei 186 de miliarde de neuroni ai săi este programată pentru 2023.
Spaun, o rețea unificată cu o arhitectură pointer semantică, a fost creată de Chris Eliasmit și colegii de la Centrul pentru neuroștiință teoretică (CTN) de la Universitatea Waterloo din Canada. Din decembrie 2018, Spaun este cea mai mare simulare a creierului din lume. Modelul conține 2,5 milioane de neuroni, ceea ce este suficient pentru a recunoaște liste de numere, pentru a efectua calcule simple.
SpiNNaker este un supercomputer neuromorf masiv de putere redusă careîn prezent în construcție la Universitatea din Manchester din Marea Britanie. Cu peste un milion de nuclee și o mie de neuroni simulați, mașina ar fi capabilă să simuleze un miliard de neuroni. În loc să implementeze un anumit algoritm, SpiNNaker va deveni o platformă în care puteți testa diferiți algoritmi. Diferite tipuri de rețele neuronale pot fi proiectate și rulate pe o mașină, simulând astfel diferite tipuri de neuroni și modele de comunicare. SpiNNaker este un acronim derivat din Spi King Nural.
Brain Corporation este o mică companie de cercetare care dezvoltă noi algoritmi și microprocesoare care stau la baza sistemului nervos biologic. Compania a fost fondată în 2009 de neuroscientist computațional Evgeny Izhikevich și neurolog/antreprenor Allen Gruber. Cercetările lor se concentrează pe următoarele domenii: percepția vizuală, controlul motor și navigația autonomă. Scopul companiei este de a echipa dispozitivele de consum, cum ar fi telefoanele mobile și roboții de uz casnic, cu un sistem nervos artificial. Studiul este finanțat parțial de Qualcomm, care este situat în campusul Qualcomm din San Diego, California. Nu au fost încă lansate sau anunțate produse specifice, dar compania continuă să crească și angajează activ noi angajați din februarie 2018.
Cercetare similară
Google X Lab este un laborator secret în care Google experimentează tehnologiile viitoare. Proiecte pe care companialucrările nu sunt publice, dar se crede că se bazează pe robotică și inteligență artificială. Detaliile despre laborator au apărut pentru prima dată într-un articol din New York Times în noiembrie 2011. Publicația precizează că laboratorul este situat în Bay Area, California. Este bine cunoscut faptul că fondatorii Google sunt interesați să studieze inteligența artificială și investesc în această direcție. În 2006, o notă a companiei spunea că Google dorește să construiască cel mai bun laborator de cercetare AI din lume.
Rusia 2045, cunoscut sub numele de Inițiativa 2045 sau Proiectul Avatar, este un proiect ambițios pe termen lung, care își propune să aibă avatare robotizate până în 2020, transplanturi de creier până în 2025 și creiere artificiale până în 2035. Programul a fost lansat în 2011 de către magnatul mass-media rus Dmitri Itskov. Acesta își propune să creeze o instituție a creierului uman printr-o rețea globală de oameni de știință care lucrează împreună în beneficiul umanității și al dezvoltării sistematice a tehnologiei. O serie de oameni de știință ruși au primit deja investiții de la Itskov pentru cercetarea lor. În plus, Itskov caută fonduri suplimentare de la persoane cu valoare netă mare, organizații caritabile și guverne naționale și internaționale.
Următorul proiect interesant este un program de la Universitatea din Boston și Hewlett Packard (HP) numit Moneta. O echipă HP condusă de Greg Snyder construiește o platformă de rețea neuronală numită Cog Ex Machina care poatelucrează în GPU-uri și computere ale viitorului bazate pe memristori. Laboratorul de neuromorfologie de la Universitatea din Boston, condus de Massimiliano Versace, a creat un creier artificial modular, Moneta, care funcționează pe Cog Ex Machina. Acronimul înseamnă Modular Neural Exploring Travel Agent.
Interval de timp
Se pune inevitabil întrebarea când poate fi sintetizată o copie digitală a creierului și a măduvei spinării.
Din păcate, acest lucru nu va veni curând. Predicția lui Kurzweil privind emularea creierului până în 2030 pare prea scurtă, la doar 12 ani distanță. Mai mult, analogiile sale cu Proiectul Genomului Uman s-au dovedit nesatisfăcătoare. În plus, mulți oameni de știință se mișcă probabil în anumite direcții de fund.
În mod similar, predicțiile lui Goertzel despre succesul abordării bazate pe reguli în următoarele decenii par excesiv de optimiste. Deși, probabil, nu este imposibil, având în vedere abordarea sa de antrenament AI.
Conform scenariului probabil, crearea unui cod sau a unei aparențe de creier uman este posibilă în 50-75 de ani. Cu toate acestea, data este destul de dificil de prezis, având în vedere marja de eroare în neuroștiință, pe de o parte, și viteza schimbării, pe de altă parte. 2050 este un fel de gaură neagră când vine vorba de predicții.
