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【物理学/研究】人間の脳を模倣した「人工ニューロン」でコンピューターは人間以上の速度で処理できるように[18/01/29]
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0001しじみ ★
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2018/01/29(月) 17:15:14.04ID:CAP_USER
人間の脳と同じ構造を持つプロセッサーを開発することでより
高い処理能力と高エネルギー効率を実現しようとする試みは、多くの研究者たちが行っているところです。
2018年1月26日付のScience Advancesではそんな試みの1つである「人工ニューロン」に関して、
人工シナプスを毎秒10億回以上発火させることができ、
かつ必要なエネルギーは有機的なシナプスの1万分の1というシステムについて発表されています。

Ultralow power artificial synapses using nanotextured magnetic Josephson junctions | Science Advances
http://advances.sciencemag.org/content/4/1/e1701329

Artificial neurons compute faster than the human brain
https://www.nature.com/articles/d41586-018-01290-0

NIST's superconducting synapse may be missing piece for 'artificial brains' | EurekAlert! Science News
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-01/nios-nss011818.php



Googleの自動画像分類や言語学習プログラムに使われているような、
人間の脳を模倣した人工知能(AI)のソフトウェアはコンピューターを大きく進歩させました。
しかし、これらのソフトウェアは人間がタスクを行うよりもはるかに多くのパワーを必要とするので、
既存のハードウェア向きとはいえません。

アメリカ国立標準技術研究所(NIST)は人間の脳のような仕組みのソフトウェアをより効率的に動かせる、
神経形態学的なハードウェアの開発に力を入れている機関の1つ。
既存のハードウェアのトランジスタは一定間隔で1か0かの精密な情報を処理しますが、
NISTの「神経形態学的な」ハードウェアは人間のニューロンのように異なるタイプの信号を作り出し
必要時に応じて発火を起こすことで、複数のソースから得た小さな情報を蓄積していきます。
この仕組みによって少ないエネルギーでソフトウェアを動かすことができるとのこと。

ただし、ギャップ(シナプス)のあるトランジスター間で情報を送らなければならない時、
伝導の効率は悪くなってしまいます。
そこで研究チームは抵抗ゼロで電気を伝えることができるニオブ製の超伝導体からニューロンに似た電極を作り出し、
超伝導体間のギャップを何千もの磁気マンガンの超微粒子で埋めるというジョセフソン接合の仕組みを採用しました。

この仕組みを採用することで、シナプスは毎秒10億回以上の発火を行うことが可能になり、
これは毎秒50回発火する人間の脳よりもはるかに高速。
一方で使用するエネルギーは有機的なシナプスの1万分の1相当になります。

コンピューターシミュレーションから、
上記の人工ニューロンは電極が次の電極に情報を伝達するまでに最大9つのソースからの情報をまとめることができるとみられています。
しかし、複雑なコンピューティングを行うには何百万ものシナプスが必要になるところ、
技術的にこのようなスケールのシステムが作れるかどうかはまだわからないそうです。

そして、シナプスは絶対零度の環境でしか作動することができないという別の問題もあります。
神経形態学的なコンピューティングについて研究するコンピューター・エンジニアのスティーブン・フーバー氏は、この温度による制限から、この人工ニューロンについて「小さなデバイスのチップとしては実用的でない」という意見を示しています。大規模なデーターセンターでNISTの技術を利用するには冷却のためのエネルギーが必要ですが、この点、NISTの物理学者であるミハエル・シュナイダー氏は、既存のデバイスを運用するエネルギーよりもNISTのデバイスを冷却するエネルギーの方が少なくてすむと説明しています。

この技術は多くの研究者からの注目を浴びていますが、
現実のコンピューティングに使われるようになるまでにはまだまだ時間がかかるというのが大方の見込み。
また、フーバー氏は「我々は効率的なシナプスを生み出せるほど生物学的なシナプスの性質を十分に理解していない」として
NISTの技術を現実に適用することは「遠い未来」になると予想しています。
ただし、新しいコンピューティング・デバイスの誕生が10年先のことであっても、脳神経学者が研究を行い、
できるだけ多くのアプローチから技術を開発することが重要だとのとです。

関連ソース画像
https://i.gzn.jp/img/2018/01/29/artificial-neurons-human-brain/0001.png

GIGAZINE
http://gigazine.net/news/20180129-artificial-neurons-human-brain/
0002名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 17:28:38.05ID:EsYayQzx
超人機械くるのか・・・？
0003名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 17:45:07.38ID:+FXRyNXV
＞一方で使用するエネルギーは有機的なシナプスの1万分の1相当になります。

恐ろしいな
超小型兵器大量生産余裕っすってか
0005名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 18:02:53.93ID:R/VvGPxp
5get
0006名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 18:02:55.61ID:A+zLoE3v
未来は明るいな
誰しもが一度は憧れた夢の未来像が実現するのも近いぞ
0007名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 18:04:56.59ID:lkn0RRu0
ハードウェアからニューラルネットワークか
しかし速度が良くても柔軟な設定がしづらそうだな
0009名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 18:32:11.99ID:uUTc027a
ニューロンはそのものが動的な接続を行う
人工的に作るとなると、記憶が増える度に新たなニューロンを加えて行く必要がありそうだ
マモーの脳になるな
0010名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 19:25:53.00ID:j7EifAE0
人間の脳がボトルネックだったか
0011名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 19:51:15.72ID:A7Kr8T0m
なんで、どんどんターミネータ化させていくのだ。
映画の人に反逆するターミネーターが生まれてしまうぞ。
0012名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 21:10:41.75ID:SYG99yfS
しかし確定的なのは、人間の脳が効率、つまり体積あたりの知能、においてこの世界で再現しうる最高の構造である、ということは絶対にないという事だ。

この世界では一体どれほどの知性が存在できるのだろう。
0013名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 21:37:33.19ID:X8rhXPsU
>エネルギーは有機的なシナプスの1万分の1相当になります。

>人工ニューロンは電極が次の電極に情報を伝達するまでに
>最大9つのソースからの情報をまとめることができるとみられています。
>しかし、複雑なコンピューティングを行うには何百万ものシナプスが必要になるところ、

それじゃあせっかくの1万分の1が逆転されて意味ないじゃないか
0014名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 21:52:11.15ID:WuaOAuBJ
超伝導で低エネルギーってそりゃそうだけどさ〜
この時点で未来技術確定
0015名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 21:53:10.79ID:kUYQUggU
早く人工知能に支配される世の中になってほしい
0016名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 21:57:30.88ID:ZDHttULC
一家に一台、一シナプスでええんちゃうんか？
0017名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 22:02:17.59ID:y069MqSv
はやく人間を支配してほしいね
人間が人間を支配するとナマナマしくていけない
aiの上司ならパワハラもパワハラと感じないと思うよ
同じ人間だから辛いんだよ、しかもろくでもない人間性の上司だから辛い
なんでこんな獣みたいな人間にマウンティングされないといけない？ってだから
辛い、人工知能カモン
0018名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 23:06:52.32ID:Gky5DIln
>しかし、複雑なコンピューティングを行うには何百万ものシナプスが必要になるところ、
>技術的にこのようなスケールのシステムが作れるかどうかはまだわからないそうです。

解散
0019名無しのひみつ
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2018/01/29(月) 23:43:56.73ID:v5ChOy4L
生物のニューロン使った方がエコだろうに
0020名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 00:09:18.59ID:X+VQKP4z
>>3
地上で扱うには冷却に使うエネルギーが別に必要
0021名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 00:20:43.17ID:Cc1foWG5
エトラムル…だぁよ
0022名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 00:43:05.40ID:7Cx8WGCo
無謀だなしかし
人間の脳はシナプスなどの神経伝達系は新しく構築されたり破棄されたを繰り返している

つまり人口ニューロンでコンピューターを作れば
それはほとんどハードウエアにバグを抱えたままになる
すると間違ったコマンドを修正ぜずにずっと強硬に行う可能性が出て来る

似たようなことはよくPCメーカー間でも市販品で経験できる

いったん作動させたら「破壊殺戮マシン」で開発者も…
という悲劇がおこるぞ
0023【B:100 W:58 H:107 (F cup)】
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2018/01/30(火) 00:45:51.42ID:qugHmg7K
間違った発展を続けてきたのが残念
0025名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 01:54:25.07ID:8nRv+Lbt
>>17
人間は同じ土俵にないものには嫉妬しないし理不尽も感じないんだよな
神という便利な概念をわざわざ手放さなきゃよかったのと思う
0026名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 03:00:17.15ID:9qrzC1h6
人間の脳ってプロセッサとメモリとHDDを兼ね備えてるのが面白いよね
0027名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 03:17:33.72ID:SI5ofA/Z
>>1のシステムみたいに人間の神経細胞が超伝導状態で稼働すれば、処理速度ははるかに速くなる
人間と比較するなら常温状態で稼働出来なきゃだめだろ
0028名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 05:07:49.45ID:R39hANUX
いわゆる臍曲がりな奴の処理もできるんかい？
0029名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 07:22:05.73ID:laTiENWY
やるとしたら液窒で常時冷却か　というか超伝導体を微細化なんてできるのか？またコンピュータ一つで大部屋占領に先祖返りか
0032名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 18:46:54.95ID:Z46CusuQ
人工脳は量子コンピュータによる人工知能で完成する
0033名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 20:59:03.91ID:4+A6MGIO
非同期ニューロンコンピューター
速度は半導体の動作限界による
0034名無しのひみつ
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2018/01/30(火) 22:20:23.45ID:KxAh1xYp
進化の歴史は偉大だな。
0035名無しのひみつ
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2018/01/31(水) 01:04:37.56ID:yMF1j560
自然知能を目指せ
0036名無しのひみつ
垢版 |
2018/01/31(水) 01:17:59.96ID:wIcukbnG
ターミネーターの世界観が実現になるのかもな。
0037名無しのひみつ
垢版 |
2018/01/31(水) 03:23:15.43ID:Fd8O40HB
計算が速いだけのバカでしょ
0038名無しのひみつ
垢版 |
2018/01/31(水) 03:27:53.24ID:Fd8O40HB
AIは自殺できるの？
0039名無しのひみつ
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2018/01/31(水) 04:16:18.00ID:N03IXWdh
最低でも脳のシナプス配線数に達してから出直せよ
何億倍も少ないでは済まされないその小規模じゃ意味ない、
結局は主メモリに入りきらなければ外部記憶装置の遅延で
とんでもなく遅くなる手法しか残っていない。
世界の全てのＨＤＤの容量を足してもシナプス配線情報を記録することは不可能だ
0040加津庸介
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2018/01/31(水) 11:25:58.07ID:ySeWhrfa
こりゃシンギュラリティ来ますわ。
0041名無しのひみつ
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2018/01/31(水) 13:01:17.16ID:5HK/JlDe
また科学の世界に
ニュー論が誕生した
0042名無しのひみつ
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2018/02/01(木) 17:33:58.78ID:0UwF2/pF
で、実用化はいつ？
0043名無しのひみつ
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2018/02/01(木) 22:22:56.45ID:GNZ2LMtr
もし完璧に人間の脳スキャンしてこれに置き換えられたら何千万倍もの速度で思考出来るのか

あるいは体感時間は同じで、周りが遅くなったように感じるか…
これ一億年スイッチみたいなもんじゃね？
0044名無しのひみつ
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2018/02/02(金) 07:28:01.31ID:vZmmGPXR
フラクトライトアクセラレーション！（SAO脳）
0045名無しのひみつ
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2018/02/20(火) 11:51:18.96ID:+mKfJ7Y2
大脳新皮質はパターンを記憶しているだけだし、
配線を間引きするニューラルネットワークとは違って大脳新皮質は新たに配線を形成していくからニューラルネットワークより圧倒的に効率が良いから、
メモリだけで十分じゃないか？
0046名無しのひみつ
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2018/02/20(火) 11:52:40.94ID:+mKfJ7Y2
大脳新皮質はパターンを記憶しているだけだし、
配線を間引きするニューラルネットワークとは違って大脳新皮質は新たに配線を形成していくからニューラルネットワークより圧倒的に効率が良い。
だからメモリだけで十分じゃないか？
0048名無しのひみつ
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2018/02/20(火) 12:24:35.89ID:D79ugi2V
問題は実現性、十数年とか二十年位で手の届く所に有りそうな技術なのか？
0050名無しのひみつ
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2018/02/20(火) 15:52:34.70ID:3embMJIV
で、いつ出来るの？
0051名無しのひみつ
垢版 |
2018/02/21(水) 06:32:07.47ID:u13xnge2
人間の脳の情報処理はミリ秒程度の恐ろしく遅い速度なんだが、
それより早いってどういうこと？

必要なのは情報処理の並列化の規模であって、処理速度ではない、
問題点のすり替えはやめろ。
脳神経細胞の伝達速度なんて亀だぞ、判断して行動するスポーツ神経科学すら
しらないか知っていても隠蔽するってこと？
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