NASA

stanje
Zatvorena za pisanje odgovora.
Naravno da se brojke ne poklapaju. Svaki zakon koji u sebi sadrži geometrijsku progresiju važi samo u ograničenom periodu. Da nije tako, pacovi bi nas sve pojeli za godinu dana.
 
MasterYoda:
Naravno da se brojke ne poklapaju. Svaki zakon koji u sebi sadrži geometrijsku progresiju važi samo u ograničenom periodu. Da nije tako, pacovi bi nas sve pojeli za godinu dana.
Kliknite za proširenje...



Sta si mi time rekao... peciznije mi reci ako nije problem... jesam li u pravu ili ne ... smatras li da ce mo dobiti zasigurno novu tehnologiju za izradu super brzih procesora...

i jos nesto ajde da se vratimo na temu a to su NASA i Esa
 
rokavec:
ajde sada da ukolpimo razvoj vestacke inteligencije... nesto mi se nepoklapaju brojke...???
Kliknite za proširenje...
Zato sto ne shvatas da danasnja struktura procesora jednostavno nije primerena zahtevima koji se moraju ispuniti ako se zeli realizovati funkcionalna brute-force AI.

Pogledaj elementarnu strukturu mozga: sastavljen je od velikog broja neurona, medjusobno povezanih velikim brojem veza. To mu i omogucuje da uradi sve ono sto radi, uprkos tome sto su sami neuroni veoma spori kao procesne jedinice.

Danasnje implementacije takve strukture olicene su u tzv neural networks, gde su "neuroni" aproksimacija stvarnog neurona, i sa mnogo manje uglavnom unapred odredjenih veza. U zavisnosti od toga sta konkretna aplikacija treba da resava, NN mogu imati od nekoliko desetina pa do nekolika stotina hiljada ili cak nekoliko miliona takvih neurona. Problem je sto se rad NN simulira tipicno na jednom procesoru, koji sukcesivno proracunava promenu stanja u mrezi za svaki neuron zasebno, pa ako mreza ima mnogo neurona simulacija radi sporo. Zbog toga procesor mora da ima veliku procesnu snagu ie veliku brzinu rada da bi NN mogla da da rezultate u prihvatljivom vremenskom okviru.

Postoje i hardverske implementacije NN, koje funkcionisu mnogo brze od softverskih, ali s njima je problem sto imaju fiksnu unapred zadatu strukturu, pa jedan NN chip ima relativno mali scope primene, i stoga veliku cenu.

Jedino resenje koje je prihvatljivo jesu rekonfigurabilne strukture. "Procesor" bi u resetovanom stanju bio tek skup ogromnog broja logickih kapija. Software bi, u zavisnosti od svojih potreba, organizovao ove kapije u one strukture i onaj broj struktura kakve su mu potrebne. Npr. ako software radi mnogo FP racunanja, od raspolozivh kapija bi napravio potreban broj registara i FP jedinicu; ako software radi AI simulaciju, organizovace raspolozive kapije u neurone sa odgovarajucim brojem veza; ...

Dakle, nije rec samo o tome koliko brzo ce "procesori" buducnosti raditi, vec prvenstveno o tome koliko ce logickih kapija imati.

Jel' sada jasnije ?
 
Pacovi bi se, kada ne bi postojala neka ograničenja, za godinu dana namnožili toliko da bi prekrili cijelu Zemlju. To je zato što se oni množe geometrijskom progresijom i veoma brzo mladi postaju plodni tako da od jednog para danas, za godinu dana bude nekoliko desetina hiljada potomaka. To se, naravno, ne dešava u stvarnosti jer nema dovoljno hrane za takvu populaciju, a ima dosta prirodnih neprijatelja koji ih efikasno koče i održavaju broj.
Moorov zakon je takođe zakon s geometrijskom progresijom i takođe (upravo u današnje vrijeme) dolazi do limitirajućih faktora koji zaustavljaju rast.
 
Sentient:
Zato sto ne shvatas da danasnja struktura procesora jednostavno nije primerena zahtevima koji se moraju ispuniti ako se zeli realizovati funkcionalna brute-force AI.

Pogledaj elementarnu strukturu mozga: sastavljen je od velikog broja neurona, medjusobno povezanih velikim brojem veza. To mu i omogucuje da uradi sve ono sto radi, uprkos tome sto su sami neuroni veoma spori kao procesne jedinice.

Danasnje implementacije takve strukture olicene su u tzv neural networks, gde su "neuroni" aproksimacija stvarnog neurona, i sa mnogo manje uglavnom unapred odredjenih veza. U zavisnosti od toga sta konkretna aplikacija treba da resava, NN mogu imati od nekoliko desetina pa do nekolika stotina hiljada ili cak nekoliko miliona takvih neurona. Problem je sto se rad NN simulira tipicno na jednom procesoru, koji sukcesivno proracunava promenu stanja u mrezi za svaki neuron zasebno, pa ako mreza ima mnogo neurona simulacija radi sporo. Zbog toga procesor mora da ima veliku procesnu snagu ie veliku brzinu rada da bi NN mogla da da rezultate u prihvatljivom vremenskom okviru.

Postoje i hardverske implementacije NN, koje funkcionisu mnogo brze od softverskih, ali s njima je problem sto imaju fiksnu unapred zadatu strukturu, pa jedan NN chip ima relativno mali scope primene, i stoga veliku cenu.

Jedino resenje koje je prihvatljivo jesu rekonfigurabilne strukture. "Procesor" bi u resetovanom stanju bio tek skup ogromnog broja logickih kapija. Software bi, u zavisnosti od svojih potreba, organizovao ove kapije u one strukture i onaj broj struktura kakve su mu potrebne. Npr. ako software radi mnogo FP racunanja, od raspolozivh kapija bi napravio potreban broj registara i FP jedinicu; ako software radi AI simulaciju, organizovace raspolozive kapije u neurone sa odgovarajucim brojem veza; ...

Dakle, nije rec samo o tome koliko brzo ce "procesori" buducnosti raditi, vec prvenstveno o tome koliko ce logickih kapija imati.

Jel' sada jasnije ?
Kliknite za proširenje...


Delimicno jasnije!!!

nego ljudi da se mi malo wratimo na temu...ok...???

dakle... Projekti swemirskih agencija...!!!!

pozzz swima...Live EU ! ! !
 
stanje
Zatvorena za pisanje odgovora.

Back
Top