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コンピュータ「脳」に新しい '思考' 最近、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の研究者は、100個々のシナプス単純な人工ニューロン回路、ラインは単純な人間の視覚機能 - テストを実行することができることを実証する最初のを含んで仕事を示した; - テスト画像へ人工知能における大きな進歩をマークし、分類、。人間の脳は潜在的な落とし穴がありますが、計算は間違いを犯すが、強力かつ効果的なコンピューティング·モデルを維持し、それは1秒未満で、いくつかの特定のタスクを完了することができ、コンピュータがこれらを完了することになりますタスクは、より多くの時間を必要とし、より多くのエネルギーを消費します。メモリスタ＆ldquo;ニューラルネットワーク＆rdquo;コンピュータよりも人間の脳は、これらの機能の利点を持っているものは何ですか？たとえば、あなたが記事を読んで、あなたの脳は、無数の文字や記号は、インスタント意思決定を行う、相互にその形状、相対位置を区別するために、すべての中で起こった、複数のバックグラウンド·チャネルに基づいて、意味の異なるレベルを導出見てきますあなたは短い記事を読みました。フォントの変更、または文字の偶数方向、上読んで、あなたはまだ同じ意味を推測することができます。 Z＆rdquo;＆ldquo; V＆rdquo;と＆ldquo; nは＆rdquo;彼らはデモで、基本的な人工ニューラルネットワークを使用して線を開発したと述べ、「ネイチャー」誌の論文に掲載され研究者は、正常に三文字＆ldquo区別できる画像を、各文字は、プレゼンテーションのスタイルの様々なを持っている、あるいは＆ldquoの様々な追加;＆rdquo;干渉このプロセスは、人々のグループからの彼の友人を見つける、または同様の権利で鍵の束から選択することが人類のようなものです。単純な神経回路が正しく簡単なグラフィックスを区別することができます。電気およびコンピュータ工場の教授、カリフォルニア大学サンタバーバラ、ディミートリアス＆middot;コスタプリマコフは言った：＆ldquo;これは小さな一歩が、重要なステップです。 ＆Rdquoに、今後の更なる発展と、ラインは最終的に、人間の脳に近いニューロン間の約100000000000000シナプスの接続を拡張するためにアップグレードすることができます。著者の一人、電気工学およびコンピューティングの学校法诺德＆middot;メリック - ベアテは言った：＆ldquo;実際のニューラルネットワークと比較して、ラインが非常に小さいが、概念の有用性を証明するのに十分であるが、 。 ＆Rdquo;別の著者ジーナ＆middotは、アダムはまた、この技術に興味がある人の増加に伴い、研究がより十分な電力、＆ldquoになるという、それは速い＆rdquo市場にできるように、より多くの技術的課題を解決します。 。 、抵抗、電荷の流れの方向に依存して変化する西安状態メモリストレージは、この技術のメモリスタ（;メモリ＆rdquo;と＆ldquo;抵抗＆rdquo合わせた＆ldquo）への鍵であることができます。従来のトランジスタは、ヒトの神経細胞の神経電気信号と同様に、依存ドリフト拡散半導体材料における電子と正孔の、メモリスタベースのオペレーティング場所イオンです。コスタプリマコフは言った：＆ldquo;状態記憶メモリは欠陥濃度分布の特殊な形態である、メモリスタ内を前後に移動することができます。 ＆Rdquoは、純粋に電子的なメモリと比較して、イオンの記憶機構には多くの利点があるだけでなく、人工ニューラルネットワークでの使用に適し。 ＆Ldquoは、例えば、異なるイオン濃度分布の種々のメモリ機能をシミュレートするために、連続した状態のメモリをもたらします。 ＆Rdquoは、電子よりも重いイオン、トンネリングは、人々は非常にアナログ性能を犠牲にすることなく、メモリスタをアップグレードできるようにすることを可能にする、簡単ではありません。このアナログはデジタルメモリよりも優れている：あなたは、従来の技術と人間の脳と同じ機能を実現したい場合は、デバイスは、多くのトランジスタをロードし、大きくなければならない、それはより多くのエネルギーを消費します。第一著者メルクmiddotは、普里兹奥索言った：＆ldquo;これは、高級脳の計算で発見された、従来のコンピュータ·アーキテクチャは、常に避けられない制限があります。とメモリスタ技術に基づいて計算を実行するための完全に異なる方法で、生物学的な脳に触発されています。 ＆Rdquoにあるが、人間の脳機能に近いものにするために、また同じことを別の方法を特定するようなことを行うことが楽にできる基本的な人間を達成するために、より洗練されたニューラルネットワークを構築するために、よりメモリスタが必要または他のシーンのオブジェクトではなく、オブジェクト自体に、ターゲットを探してそこに推定します。将来のコンピュータは、新しいアイデア＆ldquoを有し、最もエキサイティングな、この技術および他のほとんどの奇妙なソリューションは、それを置くことで、共通の処理ユニットは、一緒に困難ではないですが、また、大幅にコンピュータの将来の発展を促進します。 ＆Rdquoは、普里兹奥索と彼は言いました。現時点では、この新しい技術の可能な用途の分野が既に存在する、そのような医療用画像として、ナビゲーションシステムは、ナビゲーションに応じた画像を改善することができるようにします。ムーアの法則によれば、トランジスタの数を2倍に予測市場の需要の発展に伴い、従来の電子機器にも扱いにくくなります。研究者は、エネルギー - テストを開発している。効率集約型のラインを、高性能コンピュータとメモリストレージデバイスを作成するには、長い道のりがまだあります。現在、研究者は、パフォーマンスを向上させるために続けて、メモリスタ回路の複雑さをアップグレードし、人工ニューラルネットワークを拡大しています。次に彼らはメモリスタニューラルネットワークと従来の半導体技術は、一緒に、より複雑な機能を発揮するであろう、これは初期の＆ldquo;人工脳トレーニング＆rdquo;、より複雑で微妙なことを行います。理想的には、このような＆ldquo;人工脳トレーニング＆rdquo;メモリスタ装置が垂直著者の一人、材料科学者ブライアン＆middotを形成するために一緒に統合さ兆により、ホスキンスは言った：＆ldquo;彼ら多くの潜在的な用途があります。それは私たちに新しい考え方を与えることは間違いありません。 ＆Rdquo;
