На сегодня ни один компьютер в мире не может сравниться с вычислительной мощностью человеческого мозга. Огромное количество ученых и исследователей разрабатывают компьютеры, которые строятся по подобию мозга человека. Система искусственного интеллекта является самой близкой разработкой, позволяющей имитировать работу человеческого мозга. Группа ученых из университета Стэнфорда решила не создавать электронную копию этого органа, а разработать искусственный синапс, который позволит создать биологическую вычислительную машину.
Вся работа человеческого мозга построена на принципе обмена электрическими сигналами. Все эти сигналы проходят через синапсы. На стыке двух таких отростков нервных клеток существует ионный канал, который в зависимости от количества пройденных сигналов расширяется. На этом процессе полностью построена память человека, позволяя ему обучаться и приобретать новый опыт.
Почти все существующие нейронные сети имитируют работу синапсов программным путем. Это приводит к тому, что количество памяти такого искусственного интеллекта напрямую зависит от количества синапсов, что, в свою очередь, приводит к увеличению размеров и количества потребляемой энергии. Такая система на данном этапе может соревноваться с человеком в различных интеллектуальных играх или написании стихов, но окончательная ее эффективность далека от человеческого мозга.
Исследователи из Стэнфордского университета свою работу над созданием нейронной сети начали с поиска материала для создания синапсов и в итоге выбрали органический нейроморфный материал. Искусственный синапс представляет собой устройство с тремя электродами, которое несколько имитирует работу транзистора, но в отличие от него имеет не два состояния, а почти пятьсот дискретных состояний.
Для начала ученые провели эксперименты на одном синапсе и получили результаты, позволяющие создать небольшую модель нейронной сети из нескольких искусственных синапсов. Такая опытная модель очень легко справилась с распознаванием рукописных цифр от одного до девяти. Единственный недостаток, который ученые пытаются сейчас устранить, это превышение энергетических затрат по сравнению с обычным синапсом.
