Bir 3D printer, kök hücre ve grafenden bildiğiniz insan kemiği üretiyor. Muhtemelen insanınkinden çok daha dayanıklı ve sağlam.
Moore Yasası'na göre sürekli artan işlemci gücü hesaba katıldığında Yapay Zekanın ne kadar hızlı gelişebileceği ile ilgili bir grafik resim olarak eklenen görselde mevcut.
Buna göre yapay zeka 2025 yılında insan beynini tamamen simule edebilecek... Kendi kendine düşünebilen makinelere sadece "10" yılımız var gibi görünüyor.
Bilimdeki diğer gelişmelere bakınca bir başka şey daha görülüyor ki, insan biyolojisi ile robot teknolojisi git gide iç içe girebilir bir aşamaya doğru gidiyor.
Ne zaman olur bilinmez ancak bu da açıkça yarı robot-yarı insan oluşumların çok uzak olmadığını, en azından bu yüz yıl içinde gerçekleşebileceğini gösteriyor. Bambaşka bir ırktan bahsediyoruz, belki de az önce bahsi geçen 3D printer'ın kendi kendine değişiklikler yaparak sürekli geliştireceği yepyeni bir ırk...
devre, malzeme teknolojisine ve hangi amaçla geliştirildiğine bağlı olarak, evet, bu yüksek bir ihtimal. halihazırda beyni taklit etmek için geliştirilen ve buna adım adım yaklaşan dijital yahut analog (beyin, analog bir makine ) sayısız varyant var.
Memristor (Memory Resistor):
Elektrik direncini hatırlayabilen ve değiştirebilen cihazlar.
Nöromorfik hesaplama ve veri depolamada kullanılır.
NPU (Neural Processing Unit):
Sinir ağı işleme için optimize edilmiş işlemciler.
Yapay sinir ağları ve derin öğrenme uygulamalarında kullanılır.
TPU (Tensor Processing Unit):
Google tarafından geliştirilmiş, tensör işlemleri için optimize edilmiş donanım.
Yapay sinir ağları ve makine öğrenimi modellerini hızlandırmak için kullanılır.
LPU (Language Processing Unit):
Doğal dil işleme (NLP) görevleri için optimize edilmiş donanım.
Dil modelleri, metin analizi ve dil anlama işlemlerinde kullanılır.
Spiking Neural Networks (SNN) Processors:
Biyolojik sinir ağlarını taklit eden işlemciler.
Sinyallerin belirli zaman dilimlerinde "spike" olarak işlendiği hesaplama modeli.
FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays):
Kullanıcı tarafından programlanabilen entegre devreler.
Özelleştirilmiş yapay sinir ağı modelleri ve diğer hesaplama görevleri için kullanılabilir.
ASICs (Application-Specific Integrated Circuits):
Belirli bir uygulama veya hesaplama modeli için özel olarak tasarlanmış entegre devreler.
Nöromorfik hesaplama ve yapay zeka uygulamaları için optimize edilebilir.
GPU (Graphics Processing Unit):
Paralel işlem yetenekleri sayesinde yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini hızlandırmak için kullanılır.
Özellikle derin öğrenme uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.
Analog Neural Networks:
Analog sinyallerle çalışan ve biyolojik sinir ağlarını taklit eden devreler.
Enerji verimliliği ve hesaplama hızı avantajlarına sahip olabilir.
Quantum Neural Networks (QNN):
Kuantum hesaplama ilkelerini kullanarak sinir ağı işleme yapan devreler.
Kuantum üstünlüğü ve hesaplama hızı avantajlarına sahiptir.
Neuromorphic Chips:
insan beyninin yapısını ve işlevselliğini taklit eden çipler.
Örnek: Intel Loihi, IBM TrueNorth.
Bu bileşenler ve teknolojiler, beyin benzeri işleme yeteneklerini artırmak ve yapay zeka uygulamalarını daha verimli hale getirmek için kullanılır.
