컴퓨터가 이제 인간보다 더 빨리 간단한 계산 문제를 해결할 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다
그러나 인간 두뇌의 작용을이러한 알고리즘은 올바르지 않습니다. 훨씬 더 복잡하고 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. 이 전투에서 우리가 인공 알고리즘에 비해 열등하다는 사실은 일부 취약점을 말하지만 그 특성은 아닙니다. 사람은 컴퓨팅 기계가 할 수없는 것을 해결하기위한 새로운 알고리즘을 여전히 생각 해낼 수 있습니다. 물론 IBM Watson은 더 이상 계산기가 아니지만 합성 된 의미론으로 복잡한 문제를 생각하고 해결할 수있는 능력을 가진 사람은 아닙니다. 인간에게는 살아있는 종의 대표자로서 수십억 년에 걸쳐 정보를 소비하고 해결책을 제시하는 과정이 다양한 정보 출처에서 합성 될뿐만 아니라 일반적으로 그러한 정보가 없을 때 문제에 대한 해결책을 찾을 수있는 복잡한 신경계로 발전했습니다. 어떻게 이런 일이 일어나는지 알아 봅시다.
IBM Watson은 다음을 갖춘 IBM 슈퍼 컴퓨터입니다.AI 시스템이며 David Ferucci가 이끄는 연구원 그룹이 만들었습니다. 그것의 생성은 DeepQA 프로젝트의 일부입니다. Watson의 주요 업무는 자연어로 구성된 질문을 이해하고 AI를 사용하여 그에 대한 답을 찾는 것입니다. IBM의 초대 사장 인 Thomas Watson의 이름을 따서 명명되었습니다.
신경 인터페이스
사람에게 오는 모든 정보외부에서 뇌에 의해 처리되고 출력은 신호입니다. 이 시스템에서 시각, 후각, 청각, 미각, 촉각 등 모든 감각은 거의 무한한 수의 다양한 정보의 조합을 나타내지 만이 흐름을 처리함으로써 뇌는 신경 자극으로 만 반응 할 수 있습니다. 눈, 손 및 신체의 움직임은 전적으로 뇌에서 근육 조직으로 향하는 신경 자극에 의존합니다. 이 제한은 연구자들에게 논리적 질문을 제기합니다. 뇌에서 직접 이러한 신경 자극을 추출하여 사람의 생각을 감시 할 수 있습니까?
현재 의학 분야와 많은 하이테크 기업에서 신경 인터페이스 시스템에 특별한 관심과 희망이 쏠리고 있습니다.NS는 뇌와 외부 시스템의 직접적인 접촉 없이 상호 작용하는 일종의 중개자입니다.공상 과학 문학에서는 이것을 사고 통제 또는 염력이라고 부르거나 심지어 인간의 의식을 컴퓨터로 옮기는 것이라고도 합니다.이 분야에 대한 큰 관심은 인기 시리즈 "블랙 미러"나 컬트 영화 "공각기동대"의 등장으로 이어졌습니다.내러티브 "World of the West" 또는 양자 DEVS는 모두 동일한 과학적 가설과 발견에 대해 이야기하는 픽션 작품입니다.
이 개발 분야는 마음의 힘으로 텔레비전을 켜는 것과 같은 명시적인 일상 작업부터 복잡한 시스템을 제어하거나 인공 기관을 제어하는 것까지 큰 잠재력을 가지고 있습니다.2016년, 네이선 코플랜드는 오바마 대통령과 악수할 수 있었을 뿐만 아니라 센서를 통해 악수를 느낄 수 있었다.
기계가 생각을 읽는 방법
인간의 뇌는 중추 신경계라는 거대한 통신 네트워크의 일부입니다.이것은 차례로 신경 세포에서 전위를 지속적으로 생성하고 양이온을 재분배하고 전위차인 탈분극을 생성하는 활동을 나타냅니다.탈분극은 시간이 지남에 따라 축적되고 음전하를 띤 뉴런은 양전하를 띠고 "피어싱"되며 임펄스가 더 전달됩니다.이 프로세스는 1943년 최초의 인공 신경망을 만든 Pitty McCulloch에 의해 영감을 받았습니다.
전기 활동 판독 기술신경계는 혁신적이지 않으며 이미 뇌파검사와 같은 중요한 의학 기술을 탄생시켰습니다. 뇌에 적용된 다양한 동기 중 뇌 활동을 기록하는 것은 단순히 계산하고 직접 사용할 수 없습니다. 이러한 의미에서 각 뇌는 독특합니다. 또한 뇌는 경험과 기억을 지속적으로 기록하고 신경 연결을 성장시키는 끊임없이 변화하는 아키텍처라는 점도 주목할 가치가 있습니다. 따라서 인터페이스는 불가피한 변화에 대해 알고리즘이 안정적인지 확인하기 위해 대량의 훈련 데이터를 사용합니다.
등록과 기록은 긴 과정입니다.최근까지도 위험하지만 기본적인 것은 아니지만 많은 노력과 시간이 필요합니다. 뉴로 인터페이스의 주요 임무는 수신 된 정보를 디코딩하고 데이터가 높은 수준의 노이즈가있는 다차원 공간이라는 조건에서 응답을 수신하는 것입니다. 이 단계에서 인공 신경망이 중요한 역할을합니다. 실제 신경계와 비교할 때 원시적 임에도 불구하고 인간이 상상하기 어려운 공간에서 구조를 찾을 수 있습니다. 또한 현재 신경망은 뇌 활동을 분해하고 특정 연산자에 적응할 수 있습니다. 뇌 세포가 서로 소통하는 언어를 풀기 위해서는 뇌의 작용을 막연하게 닮은 시스템이 필요합니다. 이것은 진정한 역설입니다.
뉴로 인터페이스 도움말
앞서 말했듯이 뇌와 기능은그의 활동 - 건축물은 변덕스럽고 변화하며 사람마다 크게 다릅니다. 우리의 접근 방식을 보편적으로 만들기 위해 무엇을 할 수 있습니까?
신경 생물학은 패턴에 외계인이 아닌 과학입니다.그것들을 해결하고 신경 인터페이스의 삶을 더 쉽게 만드는 데 사용할 수 있습니까? 수학에서 생물학에 이르기까지 다양한 과학의 프리즘을 통해 정신을 관찰 한 결과 실제 상황을 매우 명확하게 설명하는 아이디어가 탄생했습니다. 이러한 아이디어는 사고 형식 이론의 기초를 형성했습니다.
우리가 신경망에 데이터를 공급하는 것처럼 우리도 마찬가지입니다.뇌는 정보를 받아들인다. 신경망이 숫자나 픽셀의 혼란 속에서 어떤 이미지를 찾아야 하는 것처럼, 우리의 뇌는 다양한 감각에서 나오는 지속적인 정보 흐름을 통해 결정을 내려야 합니다. 이러한 체계화가 어떻게 발생하고 결과에서 어떤 결정이 내려지는지에 따라 네트워크 유형이나 사고 유형이 결정됩니다.
신경망과의 명확한 비유에도 불구하고이론 자체는 본질적으로 간단하지 않으며 분석을 위해 속도, 구조 및 사고 량과 같은 측정해야 할 여러 특성이 필요합니다. 이러한 맥락에서 유체 역학 물리학의 물 흐름의 비유를 적용 할 수 있습니다. 흐름은 점성, 층류, 안정 또는 난류입니다. 이론적으로는 입력 매개 변수를 알면 장기적으로 흐름의 동작을 대략적으로 설명하고 놀랍게도 좁은 신뢰 구간 내에있는 미래에 대한 예측을 할 수 있습니다.
우리는 모든 것을 아주 세밀하게 설명하려는 목표를 추구하지 않습니다.불가능하지만 성격을 안내하는 기본 패턴 시스템이 있다고 가정합니다. 이것은 시간이 지남에 따라 약간 변하는 사람에 대한 진실의 가정입니다. 이론이 추론하는 원리는 기술의 논리와 매우 일치합니다. 많은 사람들이 "생존자 오류"현상을 알고 있다고 생각합니다. 제 2 차 세계 대전 동안 헝가리의 수학자 아브라함 발 드는 중요한 문제에 대한 해결책을 찾아야했습니다. 즉 폭격기의 어느 부분을 강화해야하는지에 대한 해결책을 찾아야했습니다. 비행기는 구멍을 뚫고 부품을 잃어버린 채 기지로 돌아 왔지만 엔진은 손상되지 않았습니다. 수학자는 역설적 인 결론을 내 렸습니다. 살아남은 부분을 강화해야합니다. 그는 폭격기가 돌아올 수 있었기 때문에 떨어진 부품이 그다지 중요하지 않지만 손상되지 않은 것이 가장 중요하다는 것을 깨달았습니다.이 부품이 없으면 비행기가 기지로 돌아 오지 않을 것입니다. 마찬가지로, 본질적으로 "떨어진"것을 스스로 개발하려는 사람들은 자신의 고유 한 "엔진"으로 인해 정확하게 생존하기 때문에 착각 할 가능성이 가장 높습니다.
이 패러다임에서 우리는 다음을 결정할 수 있는 기회를 봅니다.얻은 데이터를 신경 인터페이스와의 보다 구조적인 상호 작용에 사용하고 큰 불확실성의 취약성을 극복하기 위한 사고 형식입니다.
Elon Musk는 최근 그의 회사가뉴로 인터페이스를 개발하는 뉴라 링크는 내년에 인간을 대상으로 제품 테스트를 시작할 예정이다. 기업가는 이미 사람들이 말없이 자신의 장치로 의사 소통 할 수있는 장치에 대해 생각하고 있습니다. Elon은이를 가능하게하는 기술을 개발하는 데 5-10 년 밖에 걸리지 않을 것으로 예상합니다. 현재 스마트 폰과 뇌 사이의 통신 속도는 매우 낮습니다. 화면을 보거나 센서에 일련의 터치를하거나 전화에 구두로 무언가를 지시해야합니다. 중재자로서의 뉴로 인터페이스가 뇌에 연결 되 자마자 사고 수준에서 순간적 일 것입니다. 그리고 이것은 재미가 시작되는 곳입니다. 여기에서 사람은 솔루션의 속도를 얻을 수있는 기회가 더 많기 때문에 좁은 방향에서는 현대 기계에서만 사용할 수 있습니다. 인공 신경망과 자연 신경망을 모으는 것만 남아 있습니다. 그러나 그것은 또 다른 이야기입니다.
참조 :
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