人間の脳を置き換えるのではなく模倣するための革新を計算する

コンピューティングに関する革新はますます人間の脳を模倣するように設計されていますが、人工知能は人間の知能が「長い時間」離れているよりも「スマート」になる日、専門家は述べています。

シンガポール国立大学(NUS)コンピューティングスクールの准教授Leong Tze Yun氏は、近年、代替計算モデルが「積極的に追求されている」と述べている。彼女が「究極の最高のコンピュータ」と表現した人間の脳をエミュレートすることは、研究者が主導してきた方向性の一つです。

「脳チップや他の脳型コンピューティングモデルが模索しようとしている主な機能には、並行処理、処理とメモリユニットの統合、新たな要件と機能の適応的な構成が含まれている」と同氏は電子メールで詳述している。

これは、情報を処理するために別個のメモリとプロセッサユニットを備えた現在の計算モデルが、計算能力、効率、および解決可能なタスクの範囲に限界があるためである、とLeong氏は付け加えた。

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彼女のコメントは、CBS Newsの8月の報道の後、Big Blueは、人間の脳が情報をどのようにして情報を消化し、それがプログラムされていない情報に適応できるかのようなデータを処理する2つのプロトタイプチップを構築したことを明らかにした。

ジョージア工科大学のコンピューティング・カレッジのハイパフォーマンス・コンピューティング・エグゼクティブ・ディレクターのDavid Bader教授は、マルチコア・インテル・プロセッサーとNvidiaの大規模並列グラフィック・プロセッサーを使用することで、「思考的な」コンピューターは、現実”。同氏は、複数のプロセッサーの能力を活用するこの方法は、科学と工学の最も困難な問題のいくつかを解決するのに役立ったと、彼は電子メールで指摘した。

Bader氏は、「IBMのワトソンスーパーコンピュータは、米国のゲームショーで人間の競技者をどのように倒したかを指摘している」とJeopardy氏は語った。「1秒間に何千もの演算を計算したり、数十億個の情報を掘り起こすことができれば、今年の一例として、

IBMのシンガポールのCTOのFoong Sew Bun氏は、ワトソン氏のプロジェクトは、シリコンの形で「これほど複雑すぎるほど驚くほど素晴らしい」という人間の脳を構築することではないことを明らかにしました。

「より効率的なコンピュータを構築するために、大規模な並列処理を行う脳の能力からインスピレーションを得ているだけです」と同氏は述べています。

Leongも、映画「Terminator」で見られるようなコンピュータが動作する前に、「長い、長い時間」になると言っていたが、Leongは若干期待していたのに、これらのスーパーコンピュータが人間の脳を置き換えることはまずない、 。

彼女は、「人類の良さ」の周りの人々や物事を、自分自身に適応させ、学び、改善することができるという人間の広範な意味において、コンピュータが人間の脳よりも「スマート」にならないと精緻化しました。

それは、「タスクの効率性と有効性の狭い意味」と定義されている場合、コンピュータや他のテクノロジーが人間よりも優れているというプロセスが既に存在している、とLeong氏は言います。

NUSの教授はまた、コンピュータが「私たちの日常生活にインテリジェントかつシームレスに同化する」時が来ると予測した。そのような現実の中で、人間と機械は、さまざまな身体的、社会的、経済的活動において共存し、相互作用し、補完し、互いに支援し、改善するだろう、と彼女は指摘した。

Leong氏は、コンピューティングテクノロジの使用を最適化して生活を改善するという観点から、企業はこれらのイノベーションの開発と使用において正しい目的と価値を設定すべきだと述べました。

彼女はまた、スマートコンピュータを扱う際に人々が「思考を止めない」ことを強調しました。 「開発者とユーザーは、「スマートコンピュータ」の種類を決定し、コンピュータで作成された結果や提案に常に依存するわけではありません」と教授は警告しました。

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