Kunsmatige brein: betower gedagtes in 'n masjien
Kunsmatige intelligensie hoef nie 'n kopie van menslike intelligensie te wees nie, so die projek om 'n kunsmatige brein te skep, 'n tegnologiese kopie van die menslike een, is 'n effens ander gebied van navorsing. Dit is egter moontlik dat hierdie projek op 'n stadium van ontwikkeling die ontwikkeling van KI kan ondervind. Laat dit 'n suksesvolle vergadering wees.
Die Europese Menslike Breinprojek is in 2013 van stapel gestuur. Dit word nie amptelik as 'n "kunsmatige breinprojek" gedefinieer nie. Dit beklemtoon eerder die kognitiewe aspek, die begeerte om ons bevelsentrum beter te weerspieël. Die innoverende potensiaal van VBP as 'n stimulus vir die ontwikkeling van wetenskap is nie sonder betekenis nie. Dit kan egter nie ontken word nie dat die doelwit van die wetenskaplikes wat aan hierdie projek werk, is om 'n werkende breinsimulasie te skep, en dit binne 'n dekade, dit wil sê van 2013 tot 2023.
Wetenskaplikes glo dat 'n gedetailleerde kaart van die brein nuttig kan wees om die menslike brein te rekonstrueer. Die honderd triljoen verbindings wat daarin gemaak word, vorm 'n geslote geheel - so intensiewe werk is aan die gang om 'n kaart te skep van hierdie ondenkbare kompleksiteit, genoem die konneksie.
Die term is die eerste keer in 2005, onafhanklik van mekaar, in wetenskaplike referate gebruik deur twee skrywers: Olaf Sporns van Indiana Universiteit en Patrick Hagmann van die Universiteitshospitaal van Lausanne.
Wetenskaplikes glo dat sodra hulle alles wat in die brein gebeur karteer, dit moontlik sal wees om 'n kunsmatige brein te bou, net soos 'n menslike een, en dan, wie weet, miskien selfs beter ... Die connectome-skeppingsprojek, in naam en wese, verwys na die bekende projek om die menslike genoom te ontsyfer – die Human Genome Project. In plaas van die genoomkonsep, gebruik die geïnisieerde projek die konneksoomkonsep om die geheel van neurale verbindings in die brein te beskryf. Wetenskaplikes hoop dat die konstruksie van 'n volledige kaart van neurale verbindings nie net in die praktiese wetenskap gebruik sal word nie, maar ook in die behandeling van siektes.
www.humanconnectomeproject.org
Die eerste en tot dusver enigste volledig bekende konneksoom is die netwerk van neuronale verbindings in die senuweestelsel van caenorhabditis elegans. Dit is ontwikkel deur driedimensionele rekonstruksie van die senuweestruktuur met behulp van elektronmikroskopie. Die resultaat van die werk is in 1986 gepubliseer. Tans is die grootste navorsingsprojek wat binne die nuwe wetenskap van connectomics uitgevoer word, The Human Connectome Project, befonds deur die American National Institutes of Health (totesame $30 miljoen).
Intelligensie-algoritme
Om 'n sintetiese kopie van die menslike brein te skep is nie 'n maklike taak nie. Dit kan makliker wees om te ontdek dat menslike intelligensie die resultaat is van 'n relatief eenvoudige algoritme, wat in November 2016 in die joernaal Frontiers in Systems Neuroscience beskryf is. Dit is gevind deur Joe Tsien, 'n neurowetenskaplike aan die Georgia Augusta Universiteit.
Sy navorsing was gebaseer op wat bekend staan as konnektivisme-teorie, of die teorie van leer in die digitale era. Dit is gebaseer op die oortuiging dat die doel van leer is om te leer dink, wat voorkeur geniet bo die verkryging van kennis. Die skrywers van hierdie teorie is: George Siemens, wat sy aannames uiteengesit het in die dokument "Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age," en Stephen Downs. Die sleutelbevoegdheid hier is die vermoë om tegnologiese vooruitgang korrek te gebruik en inligting in eksterne databasisse (die sogenaamde weet-waar) te vind, eerder as uit inligting wat tydens die leerproses geleer is, en die vermoë om dit te assosieer en met ander inligting te koppel.
Op die neurale vlak beskryf die teorie groepe neurone wat komplekse en gekoppelde samestellings vorm wat met basiese konsepte en inligting handel. Deur proefdiere met behulp van elektrodes te bestudeer, het wetenskaplikes ontdek dat hierdie neurale "samestellings" voorafbepaal is vir sekere soorte take. Dit skep 'n soort breinalgoritme met sekere logiese verbindings. Wetenskaplikes hoop dat die menslike brein, met al sy komplikasies, nie anders funksioneer as die brein van laboratoriumknaagdiere nie.
Brein gemaak van memristors
Sodra ons die algoritmes bemeester het, kan memristors miskien gebruik word om die menslike brein fisies te simuleer. Wetenskaplikes van die Universiteit van Southampton het onlangs hul bruikbaarheid in hierdie verband bewys.
Die Britse wetenskaplikes se memristors, gemaak van metaaloksiede, het as kunsmatige sinapse opgetree om te leer (en weer te leer) sonder inmenging van buite, met behulp van datastelle wat ook baie irrelevante inligting bevat het, net soos mense doen. Omdat memristors hul vorige toestande onthou wanneer dit afgeskakel is, behoort hulle baie minder krag te verbruik as konvensionele stroombaanelemente. Dit is uiters belangrik vir 'n aantal klein toestelle wat nie 'n groot battery kan en moet hê nie.
Dit is natuurlik net die begin van die ontwikkeling van hierdie tegnologie. As KI die menslike brein sou naboots, sou dit ten minste honderde biljoene sinapse nodig hê. Die stel memristors wat die navorsers gebruik het, was baie eenvoudiger – daarom het hulle hul werk beperk tot die soek na patrone. Die Southampton-span merk egter op dat dit nie nodig sou wees om so 'n groot aantal memristors vir nouer toepassings te gebruik nie. Danksy hulle sou dit moontlik wees om byvoorbeeld sensors te bou wat voorwerpe sal klassifiseer en patrone sal identifiseer sonder menslike ingryping. Sulke toestelle sal veral nuttig wees op moeilik bereikbare of besonder gevaarlike plekke.
As ons die algemene ontdekkings wat deur die Human Brain Project gemaak is, die kartering van konneksome, die herkenning van intelligensie-algoritmes en memristor-elektronika-tegnologie kombineer, sal ons dalk binne dekades 'n kunsmatige brein kan bou wat 'n presiese kopie van 'n persoon is. Wie weet? Boonop is ons sintetiese eweknie waarskynlik beter voorbereid vir die masjienrevolusie as ons.
