Как геймер, глубоко ценящий науку и технологии, я одновременно очарован и обеспокоен достижениями в области искусственного интеллекта и биологических машин. Граница между реальностью и вымыслом становится все более размытой, и такие фильмы, как «M3GAN», служат напоминанием о потенциальных опасностях, скрывающихся в тени.
Мне было всего восемь лет, когда случилась трагедия, забравшая у меня родителей в автокатастрофе со смертельным исходом. В их отсутствие я жил с тетей Джеммой, блестящей изобретательницей игрушек, которая была перегружена и не готова заботиться о таком ребенке, как я. Когда ее тарелка была переполнена, а ресурсы на исходе, она обратилась к M3GAN — усовершенствованной машине, созданной так, чтобы выглядеть и вести себя как ребенок. Единственная цель M3GAN: быть лучшим другом, о котором я только мог мечтать. И ох, как серьезно она относится к этой роли!
M3GAN, который в настоящее время транслируется на Peacock, представляет собой последнюю версию легендарной традиции тревожных кукол. Используя продвинутый искусственный интеллект вместо злых душ, которые оживляют другие угрожающие игрушки, она умело перенесла наши опасения, связанные с озорными игрушками, в современность.
Для разработки подлинных искусственных систем, отражающих человеческое поведение, может оказаться необходимым построить их из тех же фундаментальных элементов, что и мы. Группе исследователей из Утрехтского университета и Университета Соганга недавно удалось создать функциональный искусственный нейрон, используя воду и соль, так же, как это делают естественные нейроны. Их результаты были опубликованы в уважаемом журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Как любознательный геймер, я был бы рад глубже погрузиться в увлекательный мир биологических машин!
Ученые создали искусственный компьютерный синапс, который ведет себя как мозг
Как геймер, я бы описал это так: в запутанном лабиринте моего мозга данные перемещаются из одного места в другое, чему способствуют ионы соли, взвешенные в воде. Недавно ученые создали замечательное устройство под названием ионтронный мемрезистор, которое имитирует этот нервный процесс. Подобно нейронам, этот гаджет может сохранять воспоминания о сигналах, прошедших через него. Нейроны обладают уникальной чертой, известной как синаптическая пластичность, которая позволяет им изменять интенсивность связей на основе предыдущего опыта. Мемрезистор имитирует эту функцию, сохраняя количество электрического заряда, прошедшего через него ранее.
В сфере нанотехнологий исследователи создали крошечный конус диаметром примерно 200 микрометров. Пропуская ионы через эту наноразмерную структуру, они обнаружили, что заряд ионов существенно влияет на их движение внутри канала. Эту информацию можно извлечь, чтобы получить представление о сигналах. Хотя твердотельные материалы демонстрировали подобное поведение на протяжении десятилетий, это первый случай достижения такого же эффекта с помощью воды и солей. Он воспроизводит не только фундаментальное функционирование нейронов, но и их материальный состав, предлагая среду на водной основе, наполненную растворенными солями. Конечная цель — разработать компьютеры, которые более точно отражают структуру мозга, что потенциально приведет к созданию устройств с сопоставимой мощностью и эффективностью.
Будучи страстным геймером, во время моих виртуальных исследований я обнаружил некоторые удивительные свойства водных систем, которые отличают их от твердотельных аналогов. Эти уникальные особенности делают водные системы весьма интригующими и создают проблемы, которые трудно, если не невозможно, найти в твердых материалах.
Резисторы памяти, или сокращенно мемристоры, регулируют свою электрическую проводимость в ответ на предыдущие входные сигналы. В данном конкретном случае исследователи создали энергозависимый мемристор — тип мемристора, который меняет свое сопротивление при приложении напряжения. Как только напряжение устраняется, оно возвращается в исходное состояние, что приводит к кратковременной форме синаптической пластичности в искусственном синапсе.
Как любопытный исследователь нейробиологии, меня всегда восхищало то, как можно точно настроить свойства искусственных синапсов для обнаружения определенных типов сигналов. Длина канала играет решающую роль в этом процессе — ее изменение существенно меняет производительность системы. Например, расширение канала в три раза замедляет работу системы в десять раз, а сокращение — ускоряет. Тщательно выбирая длину канала, мы можем эффективно сузить типы сигналов, которые способны обнаруживать наши синапсы. Более того, объединение нескольких каналов на одном компьютерном чипе еще больше расширяет наши возможности, позволяя нам обрабатывать различные сигналы одновременно.
Камсма объяснил, что могут быть сигналы, требующие повторения на короткое время, например, на десятую долю секунды, секунду или даже десять секунд. Он продемонстрировал, что установить конкретный период сохранения памяти легко, регулируя длину канала.
Как заядлый приверженец передовых технологических разработок, я рад сообщить, что исследователи добились значительных успехов в создании искусственного синапса. Хотя это выдающееся достижение, важно помнить, что мы еще далеки от воспроизведения сложных функций человеческого мозга. Потенциальные возможности использования этой технологии еще не полностью реализованы, но Камсма предполагает некоторые интригующие возможности. Одним из потенциальных применений может стать создание интерфейсов компьютер-мозг, обеспечивающих бесперебойную связь между машинами и мозгом. Кроме того, эти водные вычислительные устройства могут использоваться для «лабораторий на чипе», что позволяет проводить диагностику в реальном времени без необходимости транспортировки образцов на отдельные машины. Если мы заглянем в будущее, кто знает, какие еще новаторские достижения может принести эта технология?
Как геймер, я могу вам сказать: то, что наши нынешние технологии ограничены твердотельными материалами для вычислений, не означает, что мы не можем исследовать другие возможности. Камсма намекнул на интригующую идею водных компьютеров, которые потенциально могут однажды стать такими же сложными и способными, как наш мозг. Однако позвольте мне прояснить, что мы все еще находимся на самых ранних стадиях исследований. Мы даже не приблизились к воспроизведению миллиардов нейронов и триллионов связей, обнаруженных в нашем мозгу. Так что, хотя это захватывающая концепция, нам не следует пока возлагать слишком большие надежды.
Нам нужно с чего-то начать.
Смотрите также
- «Аудиообзоры» для NotebookLM похожи на ток-шоу на радио с ведущими, созданными искусственным интеллектом.
- Age of Empires Mobile выйдет на Android и iOS в октябре
- Chrome скоро упростит доступ к вашим сохраненным паролям
- 4 сезон «Академии Амбрелла»: дата выхода, сюжет и другие слухи
- Похоже, OnePlus 13 может отказаться от ожидаемого нами чипсета Qualcomm
- Режим «картинка в картинке» наконец-то появится на Google TV, но есть одна загвоздка.
- В 2024 году Universal Orlando Kick начнет Хэллоуинские ночи ужасов раньше, чем когда-либо: что нужно знать
- Не так быстро: обновление One UI 6.1 для Galaxy S22 остановлено из-за ошибки
- Последнее приобретение Google поможет перенести устаревшие приложения Windows на ChromeOS
- Все типы миссий в Helldivers 2
2024-05-05 18:26