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人工知能(AI)を人間の脳のように働かすことは容易ではありませんが、サムスンはすでに既存の脳構造を借りることによって脳のようなチップを開発するより良い方法を持っています。

韓国に拠点を置く同社は、脳ニューロン組織の地図をコピーして3D神経形態チップに貼り付けることができる方法を提案している。しかし、そのアプローチは、ニューロンが接続されている場所とそれらの接続の強さを記録するために多数のニューロンに入るナノ選選択栄養の配列に依存します。

研究者は、データをコピーしてソリッドステート3Dメモリネットワークに埋め込むことができます。

各メモリユニットには、マップ上の各ニューロンの接続の強さを反映するコンダクタンスがあります。その結果、科学者が望む脳のエンジニアリングに効果的な復帰が得られます。

科学者によると、このステップは、新しい概念を学び、すべての条件に適応できる柔軟性を含め、実際の脳のように振る舞う人工知能システムのショートカットとして役立つ可能性があります。ユーザーは、正確なレベルのインテリジェンスを持つ完全自律型マシンを見ることさえできます。

それにもかかわらず、複雑さには明らかな問題があります。人間の脳は約1000億個のニューロンを持ち、1000倍多くのシナプスリンクを持っているので、理想的な神経形態チップは約100兆単位の記憶を必要とする。

これは明らかにどの企業にとっても難しい課題であり、この仮想脳を機能させるために必要なコードを作成することは含みません。サムスンは人間のようにAIへの扉を開いたかもしれないが、その目標に達するまでに長い時間がかかった。


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