인공 두뇌 (또는 인공 마음)는 인간 또는 동물의 두뇌와 유사한인지 능력을 가진 소프트웨어 및 하드웨어입니다.
“인공 두뇌”와 뇌 에뮬레이션을 연구하는 연구는 과학에서 세 가지 중요한 역할을합니다 :
신경 과학자들이인지 신경 과학이라고하는 인간의 뇌가 어떻게 작동 하는지를 지속적으로 시도합니다.
인공 지능의 철학에 대한 생각한 실험. 적어도 이론 상으로는 인간의 모든 능력을 갖춘 기계를 만드는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다.
포유류, 특히 인간과 같은 복잡한 중추 신경계를 가진 동물의 행동과 비슷한 행동을 보이는 기계를 만드는 장기적인 프로젝트. 인간과 유사한 행동이나 지능을 나타내는 기계를 만드는 궁극적 인 목표는 강력한 AI라고도합니다.
첫 번째 목적의 예는 Alzheimer ‘s, motor neurone 및 Parkinson ‘s disease를 포함한 새로운 질병 치료법을 개발하기 위해 연구진이 생물학적 세포를 사용하여 “neurospheres”(작은 뉴런 클러스터)를 만드는 영국 버밍햄에있는 Aston University에서보고 한 프로젝트입니다. .
두 번째 목표는 John Searle의 중국 방의 주장 인 Hubert Dreyfus의 AI 비평이나 The Emperor ‘s New Mind에서의 Roger Penrose의 논증에 대한 답이다. 이 비평가들은 기계로는 시뮬레이션 할 수없는 인간의 의식이나 전문성의 측면이 있다고 주장했다. 그들의 주장에 대한 한 가지 대답은 뇌 내부의 생물학적 과정이 어느 정도의 정확도로 시뮬레이션 될 수 있다는 것입니다. 이 회신은 Alan Turing이 고전 종이 인 “Computing Machinery and Intelligence”에서 1950 년 초에 작성되었습니다.
세 번째 목표는 일반적으로 연구자가 인공 일반 정보라고 부릅니다. 그러나 Ray Kurzweil은 “강한 AI”라는 용어를 선호합니다. The Singularity is Near에서 그는 인공 두뇌를 구현하기위한 접근 방식으로 전통적인 컴퓨팅 머신을 사용하는 전체적인 두뇌 에뮬레이션과 2025 년까지이를 수행 할 수있는 컴퓨터 파워의 기하 급수적 인 성장 추세에 대한 주장에 중점을 둡니다. Henry Markram , 브레인 프로젝트 (뇌 에뮬레이션 시도) 디렉터는 2009 년 옥스포드 TED 컨퍼런스에서 비슷한 주장 (2020)을했습니다.
고성능 컴퓨팅 머신에서 인공 신경 네트워크를 사용하여 뇌를 직접 에뮬레이션하는 것은 일반적인 접근 방법이지만 다른 접근 방법이 있습니다. 인공 뇌의 대안 구현은 신경 홀로그램 기술 (HNeT)의 비선형 위상의 일관성 / 비 일관성 원칙을 기반으로 할 수 있습니다. QM 파동 방정식과 매우 유사한 핵 시냅스 알고리즘을 통해 양자 프로세스에 대한 유추가 이루어졌습니다.
뇌 시뮬레이션에 대한 비판자 중 일부는 자연을 모방 할 필요없이 일반적인 지능적 행동을 직접 만드는 것이 더 쉽다고 생각합니다. 일부 평론가들은 비행 기계를 제작하려는 첫 번째 시도에서 새와 같은 모델을 만들었지 만 현대 항공기는 새처럼 보이지 않는다는 비유를 사용했습니다. AI에서 계산적 논증이 사용됩니다 – 일반적인 인공 지능의 공식적인 정의가있는 경우 가능한 모든 프로그램을 나열한 다음 해당 프로그램을 테스트하여 그것은 정의와 일치합니다. 현재 적절한 정의가 없습니다. EvBrain v는 망막 바로 뒤에있는 네트워크와 같이 뇌와 비슷한 신경 네트워크를 진화시킬 수있는 진화 소프트웨어의 한 형태입니다.
가까운 미래에 인공 두뇌의 실현에 대한 예측은 낙관적 인 것으로, 응용 전략과는 확연히 구분되지 않는다고 믿을만한 충분한 이유가 있습니다. 특히, 뇌 (인간의 뇌를 포함)와인지는 현재 잘 이해되지 않고 필요한 계산 규모는 알려져 있지 않습니다. 또한 권력에 한계가있는 것으로 보인다. 뇌는 약 20W의 전력을 소비하지만 수퍼 컴퓨터는 1MW 또는 10 만회 이상을 사용할 수 있습니다 (참고 : Landauer (en)의 한계는 주위 온도에서 3.5×10 20 op / sec / 와트 임).
또한 해결해야 할 윤리적 문제가 있습니다. 인공적인 두뇌의 건축 그리고 정비는 개성, 자유 및 죽음과 관련하여 도덕적 인 문제를 제기한다. “상자 안에있는 뇌”가 사람을 구성합니까? 해당 법인은 어떤 권리를 보유합니까? 활성화되면 인간은 자신의 수술을 계속할 의무가 있습니까? 인공 뇌 손상, 수면, 무의식 또는 인간의 설명이없는 다른 상태의 비활성화를 구성합니까? 어쨌든 인공 뇌는 인간의 두뇌와 마찬가지로 사후 세포 분해 (결과적으로 기능 상실)를 겪지 않으므로 인공 뇌는 이론적으로 이전과 똑같은 기능을 재개 할 수 있습니다.
두뇌 시뮬레이션 접근법
고성능 컴퓨팅 엔진에서 인공 신경망을 통한 뇌의 직접 에뮬레이션이 일반적인 접근 방식이지만 다른 접근 방식이 있습니다. 대체 인공 인공 두뇌 삽입은 비선형 위상 일관성 / 불확실성 원칙을 가진 신경 홀로그램 기술 (HNET)을 기반으로 할 수 있습니다. QM 파동 방정식과 많은 유사성이있는 중앙 시냅스 알고리즘을 통해 양자 프로세스로 유추했다.
EvBrain은 망막 바로 뒤에있는 네트워크와 같이 뇌 유사 신경 네트워크를 진화시킬 수있는 진화 소프트웨어의 한 형태입니다.
구현 전략에 관계없이 가까운 장래에 인공 두뇌의 실현에 대한 예측은 낙관적이라고 믿을만한 충분한 이유가 있습니다. 특정 두뇌 (인간 두뇌 포함)와인지는 아직 잘 이해되지 않았으며 필요한 계산 규모는 알려져 있지 않습니다. 또한 권력의 한계가있는 것으로 보인다. 두뇌는 약 20W의 전력을 소비하지만 슈퍼 컴퓨터는 1MW (즉, 10 만 개 이상)를 사용할 수 있습니다 (참고 : Landauer의 한계는 실온에서 3.5×10 20 op / sec / w입니다).
다양한 접근법
다양한 접근법이 고려된다 :
뉴런의 생물학적 활동을 시뮬레이션하십시오.
뉴런의 기능적 활동을 시뮬레이트합니다.
뇌의 컴퓨터의 인터페이스를 통해 뇌의 고차원 생물학적인지 과정을 보완 할 수있는 인공적인 외부 정보 처리 시스템 인 외인동을 만들어 내고, 이러한 확장을 기능적으로 두뇌 개체의 마음의 일부로 만든다. 이러한 장치는 여전히 과학 소설이지만 두뇌 – 기계 인터페이스가 나타나기 시작하고 있습니다 (예를 들어 생각에 의해 화면에서 공의 움직임을 제어 할 수 있음).
신경 회로의 구조 (피질의 기능 영역, 피질의 기둥)는인지 속성의 출현에 중요한 역할을합니다. 1960 년대 (사이버 네틱이라고 불리는 것의 일부로서) 연관성있는 테이블 (해쉬)을 사용하여 그 당시의 기계에서 결과를 납득시키지 않고 (전형적으로 256 킬로바이트였던)인지 모델을 제안했다. 이 모델들 중 일부는 사전 개념화 된 세계에서 기능했는데, 즉 원시 관측에 대한 새로운 개념을 발표하지 않았지만 사전 설정된 패턴과 관련된 관측에 있었다.
수퍼 컴퓨터의 존재뿐만 아니라 1965 년에서 1984 년까지의 사막 횡단 기간 이후의 신경망의 상대적 성공은 이러한 유형의 프로젝트를 복원했습니다.
두뇌 시뮬레이션 접근법
고성능 컴퓨팅 엔진에서 인공 신경망을 사용하는 직접적인 인간의 두뇌 에뮬레이션이 일반적으로 논의되는 접근 방식이지만 다른 접근 방식이 있습니다. 대안적인 인공 두뇌 구현은 HNeT (Hologic Neural Technology) 비 선형 위상 결맞음 / 비결 정성 원칙을 기반으로 할 수 있습니다. 양자 역학 방정식과 강한 유사점을 갖는 핵심 시냅스 알고리즘을 통해 양자 프로세스에 대한 유추가 이루어졌습니다.
EvBrain은 망막 바로 뒤에있는 네트워크와 같이 “뇌 같은”신경 네트워크를 진화시킬 수있는 진화 소프트웨어의 한 형태입니다.
2008 년 11 월, IBM은 지능형 컴퓨터 작성 연구를 위해 미 국방부로부터 490 만 달러의 교부금을 받았습니다. Blue Brain 프로젝트는 로잔의 IBM의 도움을 받아 진행되었습니다. 이 프로젝트는 적절한 3 차원 위치에 3 천만 개의 시냅스를 배치하여 “컴퓨터에서”뉴런을 인위적으로 연결할 수 있다는 전제에 기반하고 있습니다.
강력한 인공 지능을지지하는 사람들은 Blue Brain과 Soul Catcher와 관련된 컴퓨터가 2015 년경에 인간의 지적 능력을 초과 할 것으로 추측하며, 2050 년경에 인간의 뇌를 다운로드 할 수있을 것으로 예상합니다.
블루 브레인은 복잡한 신경 연결을 대규모로 나타낼 수 있지만이 프로젝트는 뇌 활동과 뇌에 의해 실행되는 행동 사이의 연결을 성취하지 못합니다. 2012 년에 프로젝트 Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network)은 매핑 이외에도 복잡한 동작을 생성하는 신경 연결의 대규모 표현을 통해 인간 두뇌의 여러 부분을 모델링하려고 시도했습니다.
Spaun의 디자인은 인간 두뇌 해부학의 요소를 재현합니다. 이 모델은 약 250 만 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 시각 및 운동 피질, GABA 및 도파민 연결, 복부 피질 부분 (VTA), 흑질 및 기타의 특징을 포함합니다. 이 디자인은 입력 또는 손으로 쓴 문자의 시각적 입력과 기계 팔에 의해 수행되는 출력을 사용하여 8 가지 작업에 대한 응답으로 여러 기능을 허용합니다. Spaun의 기능에는 그림 복사, 이미지 인식 및 계산이 포함됩니다.
구현 전략에 관계없이 가까운 장래에 인공 두뇌를 실현할 것이라는 예측은 낙관적이라고 믿을만한 충분한 이유가 있습니다. 특히 뇌 (인간의 두뇌 포함)와인지는 현재 잘 이해되지 않고 있으며 필요한 계산 규모는 알려져 있지 않습니다. 가까운 장래의 또 다른 한계는 뇌 시뮬레이션에 대한 모든 현재의 접근법이 인간의 두뇌에 비해 훨씬 큰 전력 소비를 필요로한다는 것입니다. 인간의 뇌는 약 20W의 전력을 소비하지만 현재의 슈퍼 컴퓨터는 1MW 또는 10 만개 이상의 전력을 사용할 수 있습니다.
인공 두뇌 사고 실험
뇌 시뮬레이션에 대한 일부 비평가들은 자연을 모방하지 않고 직접적으로 지능적인 행동을 만드는 것이 더 간단하다고 믿습니다. 일부 해설자들은 비행 기계를 조기에 건설하려는 시도가 새들을 모델로 삼았지만 현대 항공기는 새처럼 보이지 않는다고 비유했다.