Titlu: Către Un Creier Artificial – Cum Ne Ghidează Biologia în Crearea Calculatoarelor Viitorului
Exercițiile de aritmetică din școala primară ar fi putut să ne îngreuneze progresul în dezvoltarea gândirii logice, însă ele subliniază o realitate captivantă a biologiei și tehnologiei: deși un calculator poate efectua instantaneu o înmulțire complexă, creierul nostru — deși operând mai lent și având un consum constant de aproximativ 20 de wați — administrează milioane de activități în paralel, fără efort conștient și cu o eficiență remarcabilă. Pe de altă parte, computerul digital tradițional strălucește în calculele aritmetice simple și repetitive, dar se confruntă cu constrângeri evidente în înțelegerea limbajului natural sau în gestionarea contextului, domenii unde inteligența umană excelează.
Articolul de față analizează distincțiile fundamentale dintre sistemele biologice și cele artificiale, precum și avansurile în proiectarea calculatoarelor inspirate de modul de funcționare al creierului — un domeniu denumit inginerie neuromorfă.
Creier versus Computer: O Compunere Fundamentală
Calculele în computerele standard se desfășoară într-o arhitectură bine definită: datele sunt păstrate în memorie și procesate de o unitate centrală. Spre deosebire de aceasta, creierul nu cunoaște o astfel de separare — el integrează stocarea și procesarea de la nivel local, printr-o rețea formată din aproximativ 86 de miliarde de neuroni și un număr similar de conexiuni sinaptice.
Elementul cheie care facilitează acest sistem este neocortexul — o structură stratificată responsabile pentru procesarea senzorială, controlul mușchilor și facilitarea memoriei și învățării. Semnalul electrobiochimic utilizat de neuroni este transmis prin impulsuri. Astfel, comunicarea se realizează printr-un mix de procese analogice (condensatori ce acumulează sarcină) și digitale (impulsurile binare ale neuronilor), o simbioză care amplifică fiabilitatea, rapiditatea și eficiența transmisiei.
În plus, spre deosebire de computerele care folosesc frecvențe de tact pentru sincronizare, creierul operează asincron, autoorganizându-se în rețele ce generează unde cerebrale — un model deja studiat și în noile generații de procesoare asincrone.
De la Perceptron la Învățare Profundă
Primele modele computaționale inspirate de creier au apărut la începutul secolului XX, precum neuronul de prag propus de McCulloch și Pitts (1943) sau perceptronul introdus de Frank Rosenblatt (1957). Aceste modele, în ciuda limitărilor lor biologice, au deschis perspective pentru înțelegerea rețelelor neuronale ca structuri de calcul.
Soluțiile actuale, cum ar fi rețelele neuronale profunde, ne permit în prezent să antrenăm modele pe milioane de exemple. Totuși, aceste sisteme funcționează pe structuri neuronale simplificate, predominant digitale, departe de complexitatea unui sistem biologic. Eficiența energetică și plasticitatea sinaptică a creierului rămân fără rival în fața oricărui sistem informatic contemporan.
Simularea creierului – O provocare enormă
Proiectele de simulare computațională a creierului, precum cel coordonat de Markus Diesmann cu ajutorul supercomputerului japonez K, au necesitat zeci de mii de procesoare și au consumat de miliarde de ori mai multă energie decât o regiune echivalentă din creier. Chiar și cu aceste resurse colosale, simulările s-au desfășurat cu viteze inferioare celor biologice. Motivul este simplu: computerele convenționale sunt mult mai puțin eficiente decât creierul atunci când vine vorba de emularea proceselor analogice recurente ale neuronilor.
Inspirându-ne din Natură: Rețele Neuronale cu Impulsuri
“Spiking Neural Networks” (SNN), sau rețele neuronale cu impulsuri, prezintă cea de-a treia generație de rețele neurale. Distincția fundamentală față de modelele anterioare
