Artipisyal na katalinuhan: isang maliit na tilad na dinisenyo upang gayahin ang aktibidad ng utak
Huling nasuri: 18.05.2024
Ang lahat ng nilalaman ng iLive ay medikal na nasuri o naka-check ang katotohanan upang masiguro ang mas tumpak na katumpakan hangga't maaari.
Mayroon kaming mahigpit na mga panuntunan sa pag-uukulan at nag-uugnay lamang sa mga kagalang-galang na mga site ng media, mga institusyong pang-akademikong pananaliksik at, hangga't maaari, ang mga pag-aaral ng medikal na pag-aaral. Tandaan na ang mga numero sa panaklong ([1], [2], atbp) ay maaaring i-click na mga link sa mga pag-aaral na ito.
Kung sa tingin mo na ang alinman sa aming nilalaman ay hindi tumpak, hindi napapanahon, o kung hindi pinag-uusapan, mangyaring piliin ito at pindutin ang Ctrl + Enter.
Para sa maraming mga dekada, ang mga siyentipiko ay pinangarap na lumikha ng isang sistema ng computer na maaaring magtiklop ng talento ng utak ng tao upang galugarin ang mga bagong hamon.
Ang mga siyentipiko mula sa Massachusetts Institute of Technology ay nakagawa na ngayon ng isang mahalagang hakbang patungo sa layuning ito sa pamamagitan ng pagbuo ng isang computer chip na mimics sa mekanismo para sa pag-angkop sa mga neuron sa utak bilang tugon sa bagong impormasyon. Ang kababalaghan na ito, na kilala bilang plasticity, ay pinaniniwalaan ng mga siyentipiko na mabigyang-diin ang maraming mga pag-andar sa utak, kabilang ang pag-aaral at memorya.
Ang tungkol sa 400 transistors at isang silikon chip ay maaaring gayahin ang aktibidad ng isang utak na synapse - isang koneksyon sa pagitan ng dalawang neurons, na nagpapabilis sa paglipat ng impormasyon mula sa isang neuron papunta sa isa pa. Ang mga mananaliksik inaasahan na ito chip ay makakatulong sa neuroscientists malaman ang higit pa tungkol sa utak, at maaari ring gamitin sa pag-unlad ng neural prosthetic na aparato tulad ng mga artipisyal retina, sabi ng proyekto manager Chi-Sang Poon.
Simulation ng synapses
Sa utak, may mga 100 bilyong neurons, na ang bawat isa ay may mga synapses na may malaking bilang ng iba pang mga neurons. Synapse - ang puwang sa pagitan ng dalawang neurons (presynaptic at postsynaptic neurons). Ang presynaptic neuron ay naghihiwalay sa mga neurotransmitter tulad ng glutamate at GABA, na nagtatali sa mga receptor sa postsynaptic membrane ng cell, na pinapagana ang ion channels. Ang pagbubukas at pagsasara ng mga channel na ito ay humantong sa isang pagbabago sa mga potensyal na kuryente ng cell. Kung sapat na ang mga potensyal na pagbabago, ang cell ay nag-trigger ng isang de-kuryenteng salpok na tinatawag na potensyal na aksyon.
Ang lahat ng aktibidad ng synaptic ay nakasalalay sa mga channel ng ion, na kinokontrol ang daloy ng mga sisingilin ions, tulad ng sosa, potasa at kaltsyum. Ang mga channel na ito ay susi rin sa dalawang proseso na kilala bilang pang-matagalang potentiation (LTP) at pang-matagalang depresyon (LLC), na kung saan ay nagpapatibay at nagpapahina sa synapses.
Ang mga siyentipiko ay nakabuo ng kanilang sariling computer chip, upang ang mga transistors ay maaaring gayahin ang aktibidad ng iba't ibang mga ion channel. Habang ang karamihan sa mga chips ay gumagana sa binary mode - "on / off", ang mga elektrikal na alon sa bagong daloy ng maliit na tilad sa pamamagitan ng mga transistors sa analog mode. Ang gradient ng mga potensyal na de-koryenteng nagiging sanhi ng pagdaloy sa daloy sa pamamagitan ng mga transistors sa parehong paraan na ang mga ions ay dumaan sa mga ion channel sa cell.
"Maaari naming ayusin ang mga parameter ng circuit para sa konsentrasyon sa isang tiyak na channel ng ion," sabi ni Poon. "Ngayon kami ay may isang paraan upang makuha ang bawat ionic na proseso na nangyayari sa neuron."
Ang bagong chip ay isang "makabuluhang pag-unlad sa mga pagsusumikap sa pag-aaral ng biological neurons at synaptic plasticity sa CMOS [komplimentaryong metal-oksido-semiconductor] chip," sabi ni Dean Buonomano, propesor ng neurobiology sa University of California sa Los Angeles, ang pagdaragdag na "ang antas ng biological pagiging totoo , ay kahanga-hanga.
Inirerekomenda ng mga siyentipiko na gamitin ang kanilang maliit na tilad upang lumikha ng mga sistema para sa pagmomodelo ng mga partikular na function ng neural, tulad ng visual processing system. Ang mga naturang sistema ay maaaring maging mas mabilis kaysa sa mga digital na computer. Kahit na sa mataas na pagganap ng mga sistema ng computer, oras o araw ay kinakailangan upang gayahin simpleng circuits utak. Sa sistema ng analog chip, ang kunwa ay mas mabilis kaysa sa biological systems.
Isa pang potensyal na application ng mga chips, pag-aayos ng pakikipag-ugnayan sa mga biological system, tulad ng artipisyal na retina at utak. Sa hinaharap, ang mga chip na ito ay maaaring maging karaniwang mga bloke para sa artificial intelligence devices, sabi ni Poon.
