Цитата из «Возвращение АВМ (АВМ – Аналоговая Вычислительная Машина)» ( http://ko-online.com.ua/node/42013 ):
Теперь наконец можно сказать, и о каких именно масштабах идет речь. Микросхемы, моделирующие нейронные сети, на самом деле не новинка и не экзотика. Но «size is matter», и одно дело – чип с десятком искусственных нейронов, и совсем другое – текущая разработка FACETS, аппаратный фрагмент нейросети, содержащей 200 тыс. (!) нейронов и 50 млн (!) синапсов-коммутаторов, позволяющих динамически изменять структуру сети. И это не фантастика – это техника сегодняшнего дня. Да, на фоне масштабов человеческого мозга эти цифры кажутся скромными (10–20 млрд против 200 тыс.), но… Скачок на четыре порядка всего за четыре года (от пары десятков нейронов до 200 тыс.) – очень впечатляющий показатель. И если результаты этого этапа проекта FACETS окажутся удовлетворительными, вполне возможно, что мы застанем появление совершенно иных машин. Биологический уровень сложности и электронное быстродействие не могут не привести к проявлению каких-то дополнительных, синергетических эффектов, о которых еще слишком рано говорить. Эти эффекты тем более возможны, если учесть порядки цифр – аналогово-цифровые нейронные сети FACETS «скорострельнее» своих биологических прототипов в сто тысяч, а классических сугубо цифровых искусственных нейронных сетей – в десятки миллионов раз.
На самом деле масштаб нейровычислителей современного поколения уже никак нельзя назвать игрушечным. Особенно если учесть факты, что современные теории строения мозга выделяют в его коре весьма специфические структуры, содержащие порядка сотен сильносвязанных между собой однотипных нейронов (так называемые модули коры), объединения сотен таких структур (гипермодули) и что удаленные на расстояние свыше долей миллиметра (от двух десятых до пяти десятых) нейроны практически не способны получать одни и те же возбуждающие сигналы. Иными словами, нынешний нейровычислитель проекта FACETS в каком-то смысле эквивалентен (не будем вдаваться в сложности понятия «эквивалентость») биологическому гипермодулю коры головного мозга. Это уже очень далеко от первых простейших программных моделей примитивных нейронов.
Можно проследить некоторые аналогии: так, в терминологии статьи, модули – это тутешние кластеры (или колонки), гипермодули – это цепочки памяти. Конечно, биологические цепочки памяти могут иметь очень круто отличающуюся архитектуру, от того, что будет описано в следующих сообщениях на этом сайте…
http://nauka21vek.ru/archives/3142 :
«На самом деле наш процессор воспроизводит структуру мозга условно, но благодаря физическим особенностям работы он значительно более быстр и более масштабируем. Процессор способен работать в 100 000 раз быстрее мозга, мы можем симулировать суточную мозговую активность за одну секунду», — говорит исследователь.
Прошло всего 6 минут – а система в мыслях прожила год )). Десять лет в час.
Дополнение к предыдущей записи в этом блоге: часто написанная статья редактируется в течении первого часа после публикации. Например, к прошлой записи добавлена цитата по теме облачных вычислений.
