В Китае создали нейроморфный компьютер, имитирующий мозг обезьяны

Учёные из Чжэцзянского университета создали ^[1] нейроморфный компьютер, который по сложности нервной деятельности приближается к мозгу ^[2] макаки. Darwin Monkey работает под управлением ИИ собственной разработки китайских исследователей и продемонстрировал способность к решению широкого спектра интеллектуальных задач. По мнению разработчиков, представленная платформа может изменить будущее искусственного интеллекта ^[3] в мире.

До этого самой сложной нейроморфной платформой была имитация мозга кошки. Также в прошлом году компания Intel на основе 1152 нейроморфных процессоров Loihi 2 представила ^[4] платформу с имитацией 1,15 млрд нейронов. Китайская разработка Darwin Monkey представляет собой кластер из 960 нейроморфных процессоров Darwin 3 собственной разработки учёных, оперирующий массивом из 2 млрд электронных нейронов и 100 млрд синапсов. Эта система может также имитировать нервную деятельность мышей и червей.

Несомненной целью исследователей является воспроизведение в кремнии мозга человека и создание более мощной интеллектуальной вычислительной платформы. Это обеспечит прорыв в ряде научных и технологических направлений.

«Это первый в мире похожий на мозг компьютер, основанный на специальном нейроморфном чипе с более чем 2 миллиардами нейронов», — сообщили участники проекта.

Darwin Monkey была успешно использована для выполнения таких задач, как создание контента, логическое мышление ^[5] и решение математических задач. При этом энергопотребление вычислительной платформы составляло всего 2 кВт.

«Крупномасштабные технологии Darwin Monkey с высоким уровнем параллелизма и низким энергопотреблением обеспечат новую вычислительную парадигму для существующих вычислительных сценариев», — уверены разработчики.

Самое удивительное в этом всём то, что мыслительная деятельность мозга до сих пор остаётся тайной даже для специалистов в области нейробиологии. Существуют вполне аргументированные предположения, что она может быть квантовой по своей природе. А это означает, что количественный рост нейропроцессоров может никогда не привести к качественному скачку — вне зависимости от их объёма. И всё же каждый новый шаг вперёд приближает учёных к пониманию природы мышления и его потенциальных возможностей, чем бы это ни закончилось.

Хотите быть в курсе важных новостей из мира ИИ? Подписывайтесь на наш Telegram‑канал BotHub AI News ^[6].