Speciální simulátor mozku – další pokrok umělé inteligence

Protože je tento úkol velmi složitý, odborníci firmy IBM se nejdříve zaměřili na vývoj odpovídajícího simulátoru, který bude předběžně testovat různé děje v podobných systémech. Pro tento simulátor také vyvíjejí adekvátní programovací jazyk a algoritmy z oblasti umělé inteligence.

Název SyNAPSE je anglickou zkratkou pro poněkud košaté slovní spojení Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (Systémy neuromorfní adaptivní plastické a škálovatelné elektroniky). Hlavní nutnou podmínkou pro stavbu reálného „mozkupodobného“ počítače je vývoj tzv. neurosynaptického čipového jádra. Toto jádro bude obsahovat stovky “neuronů”, resp. pamětí a proměnlivý hardware, který bude moci propojovat tyto prvky mezi sebou podle měnících se požadavků v reálném čase, podobně jako se v mozku operativně propojují sousední neurony pomocí nervových spojení zvaných synapse (odtud pochází i samotný název projektu).

Bezprostředním cílem je ale vývoj výpočetně masivního a paralelního simulátoru se speciálním programovacím jazykem (Corelet programming language), jehož cílem má být právě takové čipy a jejich systémy navrhovat a testovat je ještě předtím, než budou reálně existovat. Zmíněný programovací jazyk by měl být schopen řešit mnoho jednoduchých spolupracujících úkolů najednou a ve výsledku zejména rozeznávat obrazce a struktury různého druhu v okolním světě, včetně chování různých objektů. Momentálně pokrývá simulátor asi 2 miliardy neurosynaptických jader (což odpovídá 530 miliardám neuronů) a 100 bilionů synaptických spojení mezi nimi, což se již kvantitativně vyrovná lidskému mozku. Systém běží na dnes druhém nejrychlejším superpočítači světa - Sequoia.

Odborníci si od neurosynaptických čipů slibují, že na jejich základě pracující počítač se bude umět sám učit a adaptovat na měnící se podmínky, podobně jako mozek lidský. Právě tento způsob by mohl být cestou k “myslícím” (kognitivním) počítačům, což je vlastně hlavní cíl vědní disciplíny, zvané umělá inteligence.

Zdroje: GigaOM, IBM, IEEE Spectrum, Kurzweil AI, Popular Science, Artificial Brains, Wikipedia