Войти
A когнитивный компьютер сочетает искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения в подходе, который пытается воспроизвести поведение человеческого мозга. Обычно он использует подход нейроморфной инженерии. Пример когнитивного компьютера, реализованного с использованием нейронных сетей и глубокого обучения, предоставляется машиной Watson компании IBM. Последующая разработка IBM - это микрочиповая архитектура TrueNorth, которая по структуре более близка к человеческому мозгу, чем архитектура фон Неймана, используемая в обычных компьютерах. В 2017 году Intel анонсировала собственную версию когнитивного чипа Loihi, которая будет доступна университетам и исследовательским лабораториям в 2018 году. Intel, Qualcomm и другие компании постоянно совершенствуют нейроморфные процессоры, Intel с ее Pohoiki Системы Beach and Springs
DARPA Плата SyNAPSE с 16 чипами TrueNorth TrueNorth была нейроморфной CMOS интегральной схемой производства IBM в 2014 году. Это многоядерный процессор сеть на микросхеме, с 4096 ядрами, каждое из которых имеет 256 программируемая имитация нейронов, всего чуть более миллиона нейронов. В свою очередь, каждый нейрон имеет 256 программируемых «синапсов », которые передают сигналы между ними. Следовательно, общее количество программируемых синапсов составляет чуть более 268 миллионов (2). Его базовое количество транзисторов составляет 5,4 миллиарда. Поскольку память, вычисления и связь обрабатываются в каждом из 4096 нейросинаптических ядер, TrueNorth обходит узкое место архитектуры фон Неймана и является очень энергоэффективным, при этом IBM утверждает, что потребляемая мощность составляет 70 милливатт. и удельная мощность, составляющая 1/10 000 от обычных микропроцессоров. Микросхема SyNAPSE работает при более низких температурах и энергопотреблении, поскольку потребляет только энергию, необходимую для вычислений. Skyrmions были предложены в качестве моделей синапсов на микросхеме.
нейроны эмулируются с использованием модели Linear-Leak Integrate-and-Fire (LLIF), упрощения протекающей модели интегрировать-и-активировать.
Самообучающийся нейроморфный чип Intel, названный Loihi (произведен в 2017 г.), возможно, названный в честь гавайской подводной горы Lōʻihi, обеспечивает значительную энергоэффективность, разработанную после человеческий мозг. Intel утверждает, что Loihi примерно в 1000 раз более энергоэффективен, чем вычислительная мощность общего назначения, необходимая для обучения нейронных сетей, которые конкурируют с производительностью Loihi. Теоретически это будет поддерживать как обучение машинному обучению, так и логический вывод на одном и том же кристалле независимо от подключения к облаку и более эффективно, чем использование сверточных нейронных сетей (CNN) или глубокого обучения нейронные сети. Intel указывает на систему для мониторинга сердцебиения человека, снятия показаний после таких событий, как упражнения или прием пищи, и использования когнитивного вычислительного чипа для нормализации данных и определения «нормального» сердцебиения. Затем он может обнаруживать отклонения, а также иметь дело с любыми новыми событиями или условиями.
Первая итерация чипа Loihi была сделана с использованием 14-нм технологического процесса Intel и содержит 128 кластеров из 1024 искусственных нейронов в каждом, всего 131 072 моделируемых нейронов. Он предлагает около 130 миллионов синапсов, что все еще довольно далеко от 800 триллионов синапсов человеческого мозга, и уступает IBM TrueNorth, который насчитывает около 256 миллионов при использовании 64 на 4096 ядер. Loihi теперь доступен для исследовательских целей более чем 40 академическим исследовательским группам в форм-факторе USB. Последние разработки включают 64-ядерный чип с названием Pohoiki Beach (в честь Isaac Hale Beach Park, также известного как Pohoiki).
В марте 2020 года Intel и Корнельский университет опубликовали исследовательский документ, демонстрирующий способность Loihi из Intel распознавать различные опасные материалы, что в конечном итоге может помочь «диагностировать болезни, обнаруживать оружие и взрывчатые вещества, находить наркотики, а также точечные признаки дыма и угарного газа ".
SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) - это массивно параллельный, manycore архитектура суперкомпьютера разработана исследовательской группой Advanced Processor Technologies Research Group (APT) при факультете компьютерных наук Манчестерского университета.
Существует множество подходов и определений для когнитивный компьютер, и другие подходы могут быть более плодотворными, чем другие.
В частности, есть критики, которые утверждают, что компьютер размером с комнату - как и Корпус Ватсона - не жизнеспособная альтернатива трехфунтовому человеческому мозгу. Некоторые также указывают на то, что одной системе сложно объединить столько элементов, как разрозненные источники информации, а также вычислительные ресурсы. Во время Всемирного экономического форума 2018 г. некоторые эксперты утверждали, что когнитивные системы могут принимать предубеждения своих разработчиков, и что это было продемонстрировано на примере Google image- распознавание или алгоритм компьютерного зрения, который выявил афроамериканцев неблагоприятно
