Forscher am MIT haben möglicherweise endlich den Schlüssel zur Entwicklung eines Computers gefunden, der wie das menschliche Gehirn funktioniert – oder ihm zumindest so nahe kommt, wie es derzeit möglich ist.
In einer bahnbrechenden Forschungsarbeit auf dem Gebiet des neuromorphen Rechnens entwarf ein Team am MIT einen Chip mit künstlichen Synapsen.
In einem menschlichen Gehirn arbeiten Synapsen als Brücken für Nervenzellen, um zu kommunizieren, indem sie elektrische oder chemische Signale an einen Zellrezeptor senden. Es ist dieser Prozess, der es unserem Gehirn ermöglicht, Millionen von Aufgaben zu bearbeiten und zu bewältigen, ohne dass wir darüber nachdenken müssen. Es ist auch, wie wir bewusste Bewegungen und Entscheidungen treffen, und es wird angenommen, dass wir Erinnerungen bilden.
Im Chip des MIT-Teams ermöglicht die Schaffung künstlicher Synapsen die präzise Steuerung der an ihnen entlang fließenden elektrischen Ströme. Dieser Prozess ahmt nach, wie Synapsen Neuronen im menschlichen Gehirn regulieren, und ist der Schlüssel zur Erschließung des vollen Potenzials des Baus künstlicher Gehirne.
Derzeit können Computer nicht mit der Rechenleistung des menschlichen Gehirns mithalten – auch wenn es den Anschein hat, dass die KI schlauer ist als wir alle. Im Bereich des maschinellen Lernens ist der Versuch, alle Prozesse zu simulieren, die unser Gehirn unbewusst durchführt, eine gigantische Aufgabe. Bitten Sie eine KI, beim Rendern eines Films einige Zahlen zu knacken, und sie könnte es tun, aber bitten Sie sie, währenddessen kontinuierlich eine Million winziger Berechnungen durchzuführen, und sie wird zu einem Schneckentempo verlangsamen.
Dies liegt daran, dass Computerchips in einem binären Zustand arbeiten und Informationen stattdessen als Stromimpulse senden. Das menschliche Gehirn arbeitet ähnlich mit elektrischen Impulsen, aber anstelle von binären Signalen verwendet es Synapsen, um Signale zu regulieren und bestimmte Neuronen zu aktivieren, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
Der Einbau dieses Systems in einen Computer hat sich als unglaublich komplex erwiesen. Es gab zahlreiche Versuche, aber ihre Architektur war zu komplex, um effiziente Chips zu schaffen. Eine solche Methode, bei der zwei leitfähige Schichten verwendet wurden, die durch ein amorphes „Schaltmedium“ getrennt sind, das wie die Synapsen des Gehirns funktioniert, wurde jetzt von MIT-Forschern modifiziert.
Ein einziger Chip könnte all diese Server ersetzen
„Sobald Sie eine Spannung anlegen, um einige Daten mit Ihrem künstlichen Neuron darzustellen, müssen Sie sie löschen und auf genau die gleiche Weise wieder schreiben können“, sagte der leitende Forscher Jeehwan Kim.
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„Aber in einem amorphen Festkörper bewegen sich die Ionen beim erneuten Schreiben in verschiedene Richtungen, weil es viele Defekte gibt. Dieser Strom ändert sich und ist schwer zu kontrollieren. Das ist das größte Problem – die Ungleichförmigkeit der künstlichen Synapse.“
Der neuromorphe Chip des MIT verwendet ein ähnliches Modell, hat aber jetzt Gitter aus Silizium-Germanium mit eindimensionalen Kanälen, sodass Ionen durch strukturierte Tunnel fließen können, anstatt völlig frei.
„Letztendlich wollen wir, dass ein Chip so groß wie ein Fingernagel einen großen Supercomputer ersetzt“, sagte Kim. „Diese [Forschung] öffnet ein Sprungbrett für die Herstellung echter künstlicher [Intelligenz-] Hardware.“