Китайские ученые создали 2 миллиарда нейронов кремниевой мозг, имитирующий умственную активность обезьяны

Ученые из Университета судей создали нейроморфный компьютер, который, благодаря сложности нервной активности, приближается к мозгу Макки. Мозг Силикона работает под контролем искусственного интеллекта китайских исследователей и продемонстрировал способность решать широкий спектр интеллектуальных задач. По словам разработчиков, представленная платформа может изменить будущее искусственного интеллекта в мире.

Наиболее сложной нейроморфной платформой ранее была симуляция мозга кошки. В прошлом году, Intel, основанная на 1152 нейроморфных процессорах 1152 Loihi 2, представила платформу с 1,15 миллиардами моделируемых нейронов. Китайская разработка, называемая Дарвином Обезьяной, представляет собой кластер из 960 нейроморфных процессоров Darwin 3, его собственное развитие ученых, которые управляют множеством 2 миллиардов электронных нейронов и 100 миллиардов горчицы. Этот «кремниевый мозг» также может имитировать нейронную активность мышей и рыбы.

Несомненно, цель исследователей состоит в том, чтобы воспроизвести человеческий мозг в кремнии и создать более мощную интеллектуальную компьютерную платформу. Это обеспечит прорыв в ряде научных и технологических областей.

«Это первый в мире компьютер, подобный мозгу, основанный на специальном нейроморфном чипе с более чем 2 миллиардами нейронов».

Они говорят, что участники проекта

Дарвин Обезьяна успешно использовалась для выполнения таких задач, как создание контента, логическое мышление и решение математических задач. В то же время потребление энергии вычислительной платформы составляло всего 2 кВт.

«Darwin Monkey Technologies предоставит новую вычислительную парадигму для существующих компьютерных сценариев».

Разработчики уверены

Самым удивительным во всем этом является то, что умственная деятельность мозга по -прежнему остается загадкой даже экспертов в области нейробиологии. Есть довольно оправданные предположения, что это может быть квантовым. Это означает, что количественное увеличение нейропроцессоров никогда не может привести к качественному прыжке — независимо от их объема. Тем не менее, каждый новый шаг вперед приближается к ученым, чтобы понять природу мышления и его потенциал, независимо от того, каким будет результат.