fa en en en en en en en en en en fr en fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa hbs_lat hbs_lat en en fa en en en en en en en fa en en en en en en en en en en
اگرچه مصرف انرژی مغز انسان روزانه برابر دو عدد موز است، این مقدارِ کمِ انرژی مانع از انجام کارهای به شدت پیچیده آن‌ هم با کارآیی بسیار بالا نمی‌شود. به نقل از مجله ساینس (Science)، پژوهشگران راهی برای ساخت نمونه اولیه نورون مصنوعی پیدا کرده‌اند. این نورون مصنوعی از شکاف‌های گرافینی بسیار ظریفی ساخته شده است که یک ردیف مولکول آب را در خود جای می‌دهد. این نورون مصنوعی به جای استفاده از الکترون، مانند مغز انسان از یون استفاده می‌کند.
استفاده از یون به جای الکترون
کارایی فوق‌العاده‌ی مغز منوط است به یک واحد پایه که ما آن را نورون می‌نامیم. هر نورون از یک جسم سلولی با منافذ نانومتری به نام مجرای یونی تشکیل شده است. این مجراها با توجه به محرک‌های عصبی باز و بسته می‌شوند؛ با این حال، جریان‌های یونی ناشی از باز و بسته شدن مجراها، یک جریان الکتریکی، یا به اصطلاح یک پتانسل عمل منتشر می‌کند؛ پتانسیل عمل سیگنالی است که بین سلول‌های عصبی ارتباط برقرار می‌کنند. عملکرد هوش مصنوعی نیز به همین شکل است. اما برای اینکه هوش این کار را با دقت انجام دهد، هزاران برابر [بیشتر از مغز انسان] انرژی لازم دارد. به همین دلیل چالش جدید پیش‌روی محققان، طراحی و ساخت سیستم‌های الکترونیکی است که بتوانند در مصرف انرژی با کارایی مغز انسان برابری کنند.
این اثر به زمانی اطلاق می‌شود که خوشه‌ها بخشی از محرک‌های دریافتی قبلی خود را حفظ کنند. درست مانند مغز انسان، شکاف‌های گرافینی این سازه محققان موفق شدند علاوه بر جریان‌های یونی و خوشه‌ها، کانال‌های یونی را دوباره تولید کنند. علاوه بر این‌، با کمک ابزارهای نظری و دیجیتالی، دانشمندان راهی برای کنار‌هم قرار دادن این خوشه‌های خاص پیدا کردند تا بتوانند مکانیسم فیزیکی انتشار پتانسیل‌های عمل را دوباره تولید کنند. میزان تاثیرگذاری نورون‌های مصنوعی در تحقیقات مرتبط با رابط کاربری ماشین کماکان در هاله‌ای از ابهام قرار دارد.
به عبارت دیگر، توانایی انتقال اطلاعات از یک نورون مصنوعی به نورون مصنوعی دیگر مشخص نیست. یک تیم فرانسوی در کنار دانشمندانی از دانشگاه منچستر انگلستان، به انجام این تحقیقاتِ برجسته مبادرت ورزیده است. در گام بعدی، پژوهشگران باید ثابت کنند که این سیستم‌های بی‌بدیل قادر به اجرای الگوریتم‌های اصلی یادگیری هستند. این اقدامات به نوبه خود می‌تواند مبنایی برای تولید حافظه الکتریکی و فراخوانی داده‌ها از طریق نورون‌های مصنوعی باشد. اهمیت کپی‎برداری از ساختار مغز انسان برای ارتقاء کاربرد سیستم‌های عصبی بر کسی پوشیده نیست. برای مثال، می‌توان به پروژه‌ی نیورالینکِ ایلان ماسک اشاره کرد. این پروژه با هدف کاشت تراشه‌‌ای رایانه‌ای در مغز و رساندن انسان به عصرِ جدیدِ «شناختی فراانسانی» توسعه یافته است؛ عصری که قدرت محاسباتی ناملموس تحلیل‌های یادگیری ماشین دست در دست درک شهودی خلاق و بی‌نظیر ذهن انسان خواهد گذاشت.
با این حال، پژوهش‌هایی از این دست همچنان با کاستی‌هایی همراه هستند، کاستی‌هایی که برخی از آن‌ها بر دیگری مقدم‌اند. سوزان شیندلر، فیلسوف و رواشناس شناختی، در یکی از گزارش‌های خود در آبزرور نوشت: «اگر برای تراشه‌های مغزی مقررات مناسب تدوین نگردد، افکار درونی و داده‌های بیومتریک شما ممکن است به بالاترین قیمت به فروش برسد. مردم ممکن است با این تصور که اگر از تراشه مغزی استفاده نکنند، در آینده شغلی نخواهند اشت، مجبور به کاشت تراشه مغزی شوند؛ آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی در محیط‌های کاری بر ما برتری دارد».
از طرفی، اگر تراشه‌های مغزی، مانند پروژه نیورالینک، برای تقویت فعالیت‌های فعلی گوشی‌های هوشمند طراحی شوند، ممکن است از این داده‌ها برای شناسایی جرایم استفاده شود. البته با ابزارهایی که به راحتی فریب مثبت کاذب را خورده و تنها به خاطر علائمی احتمالی به افراد اَنگ جنایات بزرگ می‌زنند. این مسائل از آنچه به نظر می‌رسند پیچیده‌تر هستند؛ با این حال، اقدام اخیر شرکت اپل حاکی از این است که مرز بین حریم خصوصی و امنیت عمومی به سرعت در حال کاهش است.