O co dokładnie chodzi? Krótko mówiąc: o skopiowanie połączeń neuronalnych występujących w mózgu a następnie umieszczenie ich na układzie scalonym. Cel jest jasny, powody zrozumiałe, choć droga do realizacji planu z pewnością będzie wyboista.
Chodzi bowiem o odtworzenie cech mózgu, które wyróżniają nasz organ w porównaniu do sztucznych układów. Wymienia się wśród nich między innymi niskie zapotrzebowanie energetyczne, łatwość uczenia się oraz zdolność do adaptacji do środowiska. To, co dla nas wydaje się normą, dla układów scalonych jest w zasadzie nieosiągalne.
Mózg cechuje się szeregiem właściwości, które są w zasadzie niedostępne dla układów scalonych
Aby zrobić “kopiuj-wklej” naukowcy zamierzają wykorzystać układ nanoelektrod, które rejestrują sygnały elektryczne neuronów. Zebrane w ten sposób dane posłużą potem do odtwarzania połączeń neuronalnych i tworzenia ich map. Te można również określić mianem kopii, które zostaną później przeniesione, np. do dysków SSD czy też pamięci RRAM. Ważny jest w tym przypadku fakt, że “mapy” odzwierciedlałyby natężenie połączeń neuronalnych, co znajdowałoby swoje ujście w skopiowanych układach.
Dokładne ustalenia w tej sprawie zostały opublikowane na łamach Nature i sugerują, że perspektywa odtworzenia ludzkiego mózgu jest nadal niezwykle odległa. Postępy wydają się jednak stwarzać realne szanse w zakresie tworzenia sztucznej inteligencji przypominającej tę ludzką. Poza tym, w grę wchodzi też rozwój interfejsów mózg-komputer umożliwiających kontrolowanie komputerów przy pomocy siły umysłu. Przykładem tego typu technologii jest rzecz jasna Neuralink sygnowany nazwiskiem Elona Muska.
Czytaj też: Synchron, konkurent Neuralink otrzymuje pozwolenie na badania implantów mózgowych z udziałem ludzi
Samsung nie podgrzewa nadmiernie atmosfery, ale z pewnością śmiałe plany tej firmy mogą przykuwać uwagę. Należy jednak podkreślić, że stworzenie neuromorficznego układu działającego z wydajnością podobną do ludzkiego mózgu (przy podobnym zapotrzebowaniu energetycznym) wymagałoby użycia około 100 bilionów jednostek pamięci.