Hi ha discussions entre neurocientífics, cognicionistes i filòsofs sobre si el cervell humà es pot crear o reconstruir. Els avenços i descobriments actuals en ciència del cervell estan obrint constantment el camí per a un moment en què els cervells artificials es poden recrear des de zero. Algunes persones assumeixen que està més enllà dels límits del possible, la segona està ocupada amb maneres de crear-la, la tercera fa molt de temps que treballa amb fruit en la tasca. En l'article, analitzarem preguntes sobre el desenvolupament de la intel·ligència artificial, les seves perspectives, així com sobre grans empreses i projectes en aquest àmbit.
Nocions bàsiques
El cervell artificial correspon a una màquina robòtica tan intel·ligent, creativa i conscient com els humans. En tota la història de la humanitat, la tasca no s'ha resolt del tot, però els futuristes diuen que això és qüestió de temps. Considerant el modernLes tendències en neurociència, informàtica i nanotecnologia prediuen que la intel·ligència artificial i el cervell sorgiran al segle XXI, possiblement el 2050.
Els científics estan considerant diverses maneres de crear intel·ligència artificial. En el primer cas, es realitzen simulacions biològicament realistes a gran escala del cervell humà en superordinadors. En el segon cas, els científics estan intentant crear dispositius informàtics neuromòrfics massivament paral·lels que es modelin fàcilment sobre el teixit neuronal.
La consciència humana en termes dels misteris més interessants de la ciència i la metafísica es considera la més complexa i més assolible. S'arriba a conclusions similars fent enginyeria inversa del cervell humà.
Aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic està al centre de l'estratègia de desenvolupament de la "intel·ligència artificial", per això, les cèl·lules del cervell humà s'estudien exhaustivament. Aquest tipus d'aprenentatge té un gran potencial: la seva plataforma inclou algorismes, eines de desenvolupament, API i desplegament de models. Els ordinadors tenen la capacitat d'aprendre sense estar programats explícitament. Les empreses innovadores Amazon, Google i Microsoft estan utilitzant activament l'aprenentatge automàtic.
Plateformes d'aprenentatge profund
L'aprenentatge profund forma part de l'aprenentatge automàtic. Es basa en com funciona el cervell humà i es basa en algorismes de xarxes neuronals artificials (ANN) a través dels quals flueix la informació. Els robots poden "aprendre" a partir de les entrades i els resultats. Aprenentatge profund: prometedortendència en intel·ligència artificial, combinada amb grans quantitats d'informació. S'ha demostrat en el reconeixement i la classificació de patrons. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion i Saffron Technology són exemples d'empreses pioneres en aquest camp de l'estudi de la intel·ligència.
Processament del llenguatge natural
La programació neurolingüística (PNL) es troba a la frontera entre l'ordinador i el llenguatge humà i és una tecnologia d'intel·ligència artificial. Els programes informàtics poden entendre la parla humana parlada o escrita. Al programari d'Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana i Google Assistant, la NLP s'utilitza per entendre les preguntes dels usuaris i donar-hi respostes. Aquest tipus de programació s'utilitza àmpliament en transaccions econòmiques i atenció al client.
Generació d'idiomes naturals
El programari NLG s'utilitza per convertir tot tipus de dades en text llegible per l'home, això s'aconsegueix mitjançant l'estudi del cervell. És una tecnologia infravalorada amb aplicacions com l'automatització d'informes d'intel·ligència empresarial, descripcions de productes i informes financers. La tecnologia permet crear contingut generat pels usuaris amb un cost addicional previsible. Les dades estructurades es converteixen en text a gran velocitat, fins a diverses pàgines per segon. Els jugadors interessants en aquest mercat són Automated Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reasoning, Yseop i Cambridge Semantics.
Agents virtuals
En el marc de les tecnologies d'intel·ligència artificial, els termes "agent virtual" i "assistent virtual" no són intercanviables. Algunes persones intenten distingir entre conceptes i ho aconsegueixen.
Virtual Assistant és una mena d'assistent personal en línia. Els agents virtuals sovint es representen com a personatges d'IA d'ordinador que mantenen una conversa intel·ligent amb els usuaris. Poden respondre preguntes i el seu principal avantatge és que els clients poden rebre ajuda les 24 hores del dia.
Reconeixement de la veu
La identificació de la parla és la capacitat d'un programa d'entendre i analitzar paraules i frases en llenguatge parlat i convertir-les en dades mitjançant l'algorisme del cervell artificial integrat. El reconeixement de veu s'utilitza a l'empresa per a l'encaminament de trucades, marcatge per veu, cerca per veu i processament de veu a text. Un desavantatge és que el programa pot confondre paraules a causa de diferències en la pronunciació i el soroll de fons. El programari de reconeixement de veu s'instal·la cada cop més als dispositius mòbils. Nuance Communications, OpenText, Verint Systems i NICE s'estan desenvolupant en aquesta àrea.
Maquinari integrat amb IA
Els dispositius amb intel·ligència artificial incrustada, xips i unitats de processament de gràfics (GPU) s'han generalitzat. Google ha integrat al seumaquinari intel·ligència artificial, prenent com a base el desenvolupament de l'institut del cervell humà. L'impacte de la integració de la IA amb el programari va molt més enllà d'aplicacions de consum com ara l'entreteniment i els jocs. Aquest és un nou tipus de tecnologia que s'utilitzarà per avançar en l'aprenentatge profund. Aquests desenvolupaments els porten a terme Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate i Cray.
Gestió de decisions
La gestió de decisions empresarials en productes innovadors (per exemple, robot amb intel·ligència artificial) cobreix tots els aspectes del disseny i la regulació de sistemes automatitzats. És essencial que les organitzacions gestionen les interaccions entre empleats, clients i proveïdors.
La gestió de decisions millora el procés d'elecció alternativa, aquí s'utilitza tota la informació possible per a la millor preferència, mentre que l'èmfasi es posa en la maniobrabilitat, la coherència i la precisió de la presa de decisions. La gestió de decisions té en compte les limitacions de temps i els riscos coneguts.
Les organitzacions bancàries, d'assegurances i de serveis financers estan integrant el programari de decisió del dia a dia als seus processos d'atenció al client.
Equip neuromòrfic
SyNAPSE és un programafinançat per DARPA per desenvolupar sistemes de microprocessadors neuromòrfics que mapeïn amb la intel·ligència i la física del cervell. La plataforma busca una resposta a la pregunta principal: és possible crear un cervell artificial? PrimeramentLes xarxes neuronals es posen a prova en simulacions en un superordinador, després les xarxes es construeixen directament en maquinari. L'octubre de 2011, es va demostrar un xip neuromòrfic prototip que contenia 256 neurones. S'està treballant per crear un sistema multixip capaç d'emular 1 milió de neurones pics i 1.000 milions de sinapsis.
Modelatge de xarxes neuronals
The Blue Brain Project és un intent de reconstruir el cervell humà i la medul·la espinal mitjançant simulacions per ordinador a nivell molecular. El projecte va ser fundat el maig de 2005 per Henry Markram a l'Escola Politècnica Estatal de Lausana (EPFL) a Suïssa. La simulació s'executa al superordinador IBM Blue Gene, d'aquí el nom Blue Brain. A partir del novembre de 2018, s'estan realitzant simulacions en mesòcits que contenen uns 10 milions de neurones i 10.000 milions de sinapsis. Es preveu una simulació a gran escala del cervell humà amb els seus 186.000 milions de neurones per al 2023.
Spaun, una xarxa unificada amb una arquitectura de punter semàntic, va ser creada per Chris Eliasmit i els seus col·legues del Centre de Neurociència Teòrica (CTN) de la Universitat de Waterloo al Canadà. Des de desembre de 2018, Spaun és la simulació cerebral més gran del món. El model conté 2,5 milions de neurones, la qual cosa és suficient perquè reconegui llistes de nombres i faci càlculs senzills.
SpiNNaker és un superordinador neuromòrfic massiu de baixa potència queactualment en construcció a la Universitat de Manchester al Regne Unit. Amb més d'un milió de nuclis i mil neurones simulades, la màquina seria capaç de simular mil milions de neurones. En lloc d'implementar un algorisme en particular, SpiNNaker es convertirà en una plataforma on podeu provar diferents algorismes. Es poden dissenyar i executar diferents tipus de xarxes neuronals en una màquina, simulant així diferents tipus de neurones i patrons de comunicació. SpiNNaker és un acrònim derivat de Spi King Nural.
Brain Corporation és una petita empresa d'investigació que desenvolupa nous algorismes i microprocessadors subjacents al sistema nerviós biològic. L'empresa va ser fundada el 2009 pel neurocientífic computacional Evgeny Izhikevich i el neurocientífic i emprenedor Allen Gruber. La seva recerca se centra en les àrees següents: percepció visual, control motor i navegació autònoma. L'objectiu de la companyia és equipar dispositius de consum com ara telèfons mòbils i robots domèstics amb un sistema nerviós artificial. L'estudi està finançat en part per Qualcomm, que es troba al campus de Qualcomm a San Diego, Califòrnia. Encara no s'ha llançat ni anunciat cap producte específic, però l'empresa continua creixent i ha estat contractant nous empleats activament des del febrer de 2018.
Recerca relacionada
Google X Lab és un laboratori secret on Google experimenta amb tecnologies futures. Projectes sobre els quals l'empresales obres no són públiques, però es creu que es basen en la robòtica i la intel·ligència artificial. Els detalls sobre el laboratori van aparèixer per primera vegada en un article del New York Times el novembre de 2011. La publicació indica que el laboratori es troba a la zona de la badia, Califòrnia. És ben sabut que els fundadors de Google estan interessats a estudiar la intel·ligència artificial i estan invertint en aquesta direcció. L'any 2006, una nota de l'empresa va dir que Google volia construir el millor laboratori de recerca d'IA del món.
Rússia 2045, coneguda com a Iniciativa 2045 o Projecte Avatar, és un projecte ambiciós a llarg termini que pretén tenir avatars robòtics el 2020, trasplantaments cerebrals el 2025 i cervells artificials el 2035. El programa va ser llançat el 2011 pel magnat dels mitjans de comunicació rus Dmitry Itskov. Pretén crear una institució del cervell humà a través d'una xarxa global de científics que treballen junts en benefici de la humanitat i el desenvolupament sistemàtic de la tecnologia. Diversos científics russos ja han rebut inversions d'Itskov per a la seva investigació. A més, Itskov està buscant finançament addicional d'individus d' alt patrimoni net, organitzacions benèfiques i governs nacionals i internacionals.
El proper projecte interessant és un programa de la Universitat de Boston i Hewlett Packard (HP) anomenat Moneta. Un equip d'HP liderat per Greg Snyder està construint una plataforma de xarxa neuronal anomenada Cog Ex Machina que pottreballar en GPU i ordinadors del futur basats en memristors. El Laboratori de Neuromorfologia de la Universitat de Boston, dirigit per Massimiliano Versace, ha creat un cervell artificial modular, Moneta, que funciona amb Cog Ex Machina. L'acrònim significa Modular Neural Exploring Travel Agent.
Frame de temps
La pregunta sorgeix inevitablement de quan es pot sintetitzar una còpia digital del cervell i la medul·la espinal.
Malauradament, això no arribarà aviat. La predicció de Kurzweil de l'emulació del cervell per al 2030 sembla massa curta, a només 12 anys. A més, les seves analogies amb el Projecte Genoma Humà van resultar insatisfactòries. A més, probablement molts científics s'estan movent en algunes direccions sense sortida.
De la mateixa manera, les prediccions de Goertzel sobre l'èxit de l'enfocament basat en regles durant les properes dècades semblen massa optimistes. Tot i que probablement no és impossible donat el seu enfocament d'entrenament en IA.
Segons l'escenari probable, la creació d'un codi o una aparença de cervell humà és possible d'aquí a 50-75 anys. No obstant això, la data és força difícil de predir, donat el marge d'error en neurociència, d'una banda, i la velocitat del canvi, de l' altra. El 2050 és una mena de forat negre quan es tracta de prediccions.
