ABOUT THE SPEAKER
Kwabena Boahen - Bioengineer
Kwabena Boahen wants to understand how brains work -- and to build a computer that works like the brain by reverse-engineering the nervous system. His group at Stanford is developing Neurogrid, a hardware platform that will emulate the cortex’s inner workings.

Why you should listen

Kwabena Boahen is the principal investigator at the Brains in Silicon lab at Stanford. He writes of himself:

Being a scientist at heart, I want to understand how cognition arises from neuronal properties. Being an engineer by training, I am using silicon integrated circuits to emulate the way neurons compute, linking the seemingly disparate fields of electronics and computer science with neurobiology and medicine.

My group's contributions to the field of neuromorphic engineering include a silicon retina that could be used to give the blind sight and a self-organizing chip that emulates the way the developing brain wires itself up. Our work is widely recognized, with over sixty publications, including a cover story in the May 2005 issue of Scientific American.

My current research interest is building a simulation platform that will enable the cortex's inner workings to be modeled in detail. While progress has been made linking neuronal properties to brain rhythms, the task of scaling up these models to link neuronal properties to cognition still remains. Making the supercomputer-performance required affordable is the goal of our Neurogrid project. It is at the vanguard of a profound shift in computing, away from the sequential, step-by-step Von Neumann machine towards a parallel, interconnected architecture more like the brain.

More profile about the speaker
Kwabena Boahen | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2007

Kwabena Boahen: A computer that works like the brain

Kwabena Boahen despre un calculator care funcționează asemănător creierului

Filmed:
718,375 views

Cercetătorul Kwabena Boahen se află în căutarea unor modalități de a imita pe suport de siliciu uimitoarea capacitate de procesare a creierului -- asta pentru că redundantele și dezordonatele procese din creier formează de fapt un calculator de mici dimensiuni, ușor, dar și uimitor de rapid.
- Bioengineer
Kwabena Boahen wants to understand how brains work -- and to build a computer that works like the brain by reverse-engineering the nervous system. His group at Stanford is developing Neurogrid, a hardware platform that will emulate the cortex’s inner workings. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:18
I got my first computercomputer when I was a teenageradolescent growingcreştere up in AccraAccra,
0
0
5000
Am primit primul meu calculator pe vremea când eram adolescent în Accra,
00:23
and it was a really coolmisto devicedispozitiv.
1
5000
3000
și era un aparat foarte ca lumea.
00:26
You could playa juca gamesjocuri with it. You could programprogram it in BASICBASIC.
2
8000
5000
Puteai să te joci, puteai să îl programezi în BASIC.
00:31
And I was fascinatedfascinat.
3
13000
2000
Și am fost fascinat.
00:33
So I wenta mers into the librarybibliotecă to figurefigura out how did this thing work.
4
15000
6000
Așa că m-am dus la bibliotecă pentru a îmi da seama cum funcționează.
00:39
I readcitit about how the CPUCPU is constantlymereu shufflingamestecare datadate back and forthmai departe
5
21000
5000
Am citit despre modul în care procesorul transferă în mod constant datele
00:44
betweenîntre the memorymemorie, the RAMRAM and the ALUALU,
6
26000
4000
între memorie, RAM și ALU,
00:48
the arithmeticaritmetic and logiclogică unitunitate.
7
30000
2000
unitatea aritmetică și logică.
00:50
And I thought to myselfeu insumi, this CPUCPU really has to work like crazynebun
8
32000
4000
Și îmi spuneam, procesorul ăsta muncește ca un nebun
00:54
just to keep all this datadate movingin miscare throughprin the systemsistem.
9
36000
4000
doar pentru a menține aceste în mișcare prin sistem.
00:58
But nobodynimeni was really worriedîngrijorat about this.
10
40000
3000
Dar nimeni nu era prea îngrijorat despre asta.
01:01
When computerscalculatoare were first introduceda introdus,
11
43000
2000
Când calculatoarele au apărut prima dată,
01:03
they were said to be a millionmilion timesori fastermai repede than neuronsneuroni.
12
45000
3000
se spunea despre ele că sunt de un milion de ori mai rapide decât neuronii.
01:06
People were really excitedexcitat. They thought they would sooncurând outstripdepăşi
13
48000
5000
Lumea era entuziastă, se credea că se va putea în curând depăși
01:11
the capacitycapacitate of the braincreier.
14
53000
3000
capacitatea creierului.
01:14
This is a quotecitat, actuallyde fapt, from AlanAlan TuringTuring:
15
56000
3000
Acesta este un citat, de fapt, din Alan Turing:
01:17
"In 30 yearsani, it will be as easyuşor to askcere a computercomputer a questionîntrebare
16
59000
4000
„În 30 de ani, va fi la fel de ușor să pui o întrebare unui calculator,
01:21
as to askcere a personpersoană."
17
63000
2000
ca unei persoane.”
01:23
This was in 1946. And now, in 2007, it's still not trueAdevărat.
18
65000
7000
Asta era în 1946. Și acum în 2007, tot nu este adevărat.
01:30
And so, the questionîntrebare is, why aren'tnu sunt we really seeingvedere
19
72000
4000
Întrebarea este, de ce nu întrezărim cu adevărat
01:34
this kinddrăguț of powerputere in computerscalculatoare that we see in the braincreier?
20
76000
4000
acest fel de putere în calculatoare, așa cum o putem vedea în creier?
01:38
What people didn't realizerealiza, and I'm just beginningînceput to realizerealiza right now,
21
80000
4000
Ceea ce oamenii nu realizează, și acum încep să îmi dau seama de asta,
01:42
is that we paya plati a hugeimens pricePreț for the speedviteză
22
84000
2000
este că plătim un preț uriaș pentru viteza,
01:44
that we claimRevendicare is a bigmare advantageavantaj of these computerscalculatoare.
23
86000
4000
pe care susținem că ar fi un mare avantaj al acestor calculatoare.
01:48
Let's take a look at some numbersnumerele.
24
90000
2000
Haideți să privim niște numere.
01:50
This is BlueAlbastru GeneGene, the fastestcel mai rapid computercomputer in the worldlume.
25
92000
4000
Acesta este Blue Gene, cel mai rapid calculator din lume.
01:54
It's got 120,000 processorsprocesoare; they can basicallype scurt processproces
26
96000
5000
Are 120,000 de procesoare; ele pot procesa în mare
01:59
10 quadrillionquadrillion bitsbiți of informationinformație perpe secondal doilea.
27
101000
3000
10 quadrilioane de biți de informație pe secundă.
02:02
That's 10 to the sixteenthXVI. And they consumea consuma one and a halfjumătate megawattsmegawaţi of powerputere.
28
104000
7000
Asta înseamnă 10 la puterea 16. Și consumă un megawatt și jumătate.
02:09
So that would be really great, if you could addadăuga that
29
111000
3000
Asta ar fi cu adevărat grozav, dacă s-ar putea adăuga asta
02:12
to the productionproducere capacitycapacitate in TanzaniaTanzania.
30
114000
2000
capacității de producție din Tanzania.
02:14
It would really boostimpuls the economyeconomie.
31
116000
2000
Ar propulsa cu adevărat economia.
02:16
Just to go back to the StatesStatele,
32
118000
4000
Dar să ne întoarcem la Statele Unite,
02:20
if you translateTraduceți the amountCantitate of powerputere or electricityelectricitate
33
122000
2000
dacă ați putea echivala cantitatea de energie sau de electricitate
02:22
this computercomputer usesutilizări to the amountCantitate of householdsgospodării in the StatesStatele,
34
124000
3000
pe care acest calculator o folosește, cu un număr de gospodării din SUA,
02:25
you get 1,200 householdsgospodării in the U.S.
35
127000
4000
veți obține 1200 de gospodării din SUA.
02:29
That's how much powerputere this computercomputer usesutilizări.
36
131000
2000
atât de multă energie consumă acest calculator.
02:31
Now, let's comparecomparaţie this with the braincreier.
37
133000
3000
Acum, să-l comparăm cu creierul.
02:34
This is a pictureimagine of, actuallyde fapt RoryRory Sayres'Sayres' girlfriend'sprietena lui braincreier.
38
136000
5000
Aceasta este de fapt o imagine a prietenei lui Rory Sayres.
02:39
RoryRory is a graduateabsolvent studentstudent at StanfordStanford.
39
141000
2000
Rory este un student la Stanford.
02:41
He studiesstudiu the braincreier usingutilizând MRIRMN, and he claimscreanțe that
40
143000
4000
Studiază creierul folosind MRI, și susține că
02:45
this is the mostcel mai beautifulfrumoasa braincreier that he has ever scannedscanate.
41
147000
3000
acesta este cel mai frumos creier pe care l-a scanat vreodată.
02:48
(LaughterRâs)
42
150000
2000
(Râsete)
02:50
So that's trueAdevărat love, right there.
43
152000
3000
Avem iubire adevărată aici.
02:53
Now, how much computationcalcul does the braincreier do?
44
155000
3000
Acum, câte calcule poate face creierul?
02:56
I estimateestima 10 to the 16 bitsbiți perpe secondal doilea,
45
158000
2000
Eu estimez că 10 la puterea 16 biți pe secundă
02:58
whichcare is actuallyde fapt about very similarasemănător to what BlueAlbastru GeneGene does.
46
160000
4000
ceea ce este de fapt foarte similar calculatorului Blue Gene.
03:02
So that's the questionîntrebare. The questionîntrebare is, how much --
47
164000
2000
Așadar, asta e întrebarea. Întrebarea este, cât de mult --
03:04
they are doing a similarasemănător amountCantitate of processingprelucrare, similarasemănător amountCantitate of datadate --
48
166000
3000
realizează o cantitate similară de procesare și de date --
03:07
the questionîntrebare is how much energyenergie or electricityelectricitate does the braincreier use?
49
169000
5000
întrebarea este cât de multă energie sau electricitate folosește creierul?
03:12
And it's actuallyde fapt as much as your laptoplaptop computercomputer:
50
174000
3000
Și folosește de fapt cam la fel de mult ca laptopul dvs. :
03:15
it's just 10 wattswați.
51
177000
2000
doar 10 wați.
03:17
So what we are doing right now with computerscalculatoare
52
179000
3000
Deci ceea ce facem noi în momentul actual cu calculatoarele,
03:20
with the energyenergie consumedconsumate by 1,200 housescase,
53
182000
3000
cu energia consumată de 1200 de case,
03:23
the braincreier is doing with the energyenergie consumedconsumate by your laptoplaptop.
54
185000
5000
creierul face cu energia consumată de laptopul dvs.
03:28
So the questionîntrebare is, how is the braincreier ablecapabil to achieveobține this kinddrăguț of efficiencyeficienţă?
55
190000
3000
Așadar întrebarea este, cum reușește creierul să atingă acest nivel de eficiență?
03:31
And let me just summarizerezuma. So the bottomfund linelinia:
56
193000
2000
Permiteți-mi să fac rezumatul. Concluzia este că:
03:33
the braincreier processesprocese informationinformație usingutilizând 100,000 timesori lessMai puțin energyenergie
57
195000
4000
creierul procesează informație folosind de 100,000 de ori mai puțină energie
03:37
than we do right now with this computercomputer technologytehnologie that we have.
58
199000
4000
decât consumăm în acest moment cu această tehnologie pe care o avem.
03:41
How is the braincreier ablecapabil to do this?
59
203000
2000
Cum reușește creierul să facă asta?
03:43
Let's just take a look about how the braincreier workslucrări,
60
205000
3000
Haideți să privim cum funcționează creierul,
03:46
and then I'll comparecomparaţie that with how computerscalculatoare work.
61
208000
4000
și după aceea voi compara asta cu funcționarea calculatoarelor.
03:50
So, this clipclamă is from the PBSPBS seriesserie, "The SecretSecretul Life of the BrainCreierul."
62
212000
4000
Acesta este un clip din seria PBS, „Viața secretă a creierului”.
03:54
It showsspectacole you these cellscelulele that processproces informationinformație.
63
216000
3000
Vă arată aceste celule care procesează informație.
03:57
They are calleddenumit neuronsneuroni.
64
219000
1000
Se numesc neuroni.
03:58
They sendtrimite little pulsesimpulsuri of electricityelectricitate down theiral lor processesprocese to eachfiecare other,
65
220000
6000
Ei trimit mici impulsuri de electricitate
04:04
and where they contacta lua legatura eachfiecare other, those little pulsesimpulsuri
66
226000
2000
și în locul unde există contact între ei, acele mici impulsuri
04:06
of electricityelectricitate can jumpa sari from one neuronneuron to the other.
67
228000
2000
de electricitate pot sări de la un neuron la altul.
04:08
That processproces is calleddenumit a synapseSinapsa.
68
230000
3000
Acest proces este numit sinapsă.
04:11
You've got this hugeimens networkreţea of cellscelulele interactinginteracționând with eachfiecare other --
69
233000
2000
Avem această uriașă rețea de celule care interacționează între ele,
04:13
about 100 millionmilion of them,
70
235000
2000
cam 100 de milioane,
04:15
sendingtrimitere about 10 quadrillionquadrillion of these pulsesimpulsuri around everyfiecare secondal doilea.
71
237000
4000
trimițând cam 10 la puterea 16 de astfel de impulsuri în fiecare secundă.
04:19
And that's basicallype scurt what's going on in your braincreier right now as you're watchingvizionarea this.
72
241000
6000
Și asta este în mare ce se întâmpla în creierul dvs. chiar acum când priviți asta.
04:25
How does that comparecomparaţie with the way computerscalculatoare work?
73
247000
2000
Cum se poate compara asta cu modul în care funcționează calculatoarele?
04:27
In the computercomputer, you have all the datadate
74
249000
2000
În calculator avem toate datele
04:29
going throughprin the centralcentral processingprelucrare unitunitate,
75
251000
2000
ce trec prin unitatea centrală de procesare
04:31
and any piecebucată of datadate basicallype scurt has to go throughprin that bottleneckstrangulare,
76
253000
3000
și orice bucată de informație trebuie să treacă efectiv prin acest proces.
04:34
whereasîntrucât in the braincreier, what you have is these neuronsneuroni,
77
256000
4000
Pe când în creier, acem acești neuroni
04:38
and the datadate just really flowsfluxurile throughprin a networkreţea of connectionsconexiuni
78
260000
4000
iar datele curg doar printr-o rețea de conexiuni
04:42
amongprintre the neuronsneuroni. There's no bottleneckstrangulare here.
79
264000
2000
între neuroni, nu există CPU aici.
04:44
It's really a networkreţea in the literalliteral sensesens of the wordcuvânt.
80
266000
4000
Este efectiv o rețea în sensul literal al cuvântului.
04:48
The netnet is doing the work in the braincreier.
81
270000
4000
Această rețea face treaba în creier.
04:52
If you just look at these two picturespoze,
82
274000
2000
Dacă priviți aceste două imagini,
04:54
these kinddrăguț of wordscuvinte poppop into your mindminte.
83
276000
2000
astfel de cuvinte vă pot veni în minte.
04:56
This is serialserial and it's rigidrigide -- it's like carsautoturisme on a freewayautostrada,
84
278000
4000
Acesta este serial și este rigid: ca niște mașini pe autostradă --
05:00
everything has to happenîntâmpla in locksteplockstep --
85
282000
3000
totul trebuie să se întâmple asemănător unui marș, una câte una,
05:03
whereasîntrucât this is parallelparalel and it's fluidlichid.
86
285000
2000
În timp ce acesta este paralel și este fluid.
05:05
InformationInformaţii processingprelucrare is very dynamicdinamic and adaptiveadaptivă.
87
287000
3000
Procesarea informației este foarte dinamică și adaptativă.
05:08
So I'm not the first to figurefigura this out. This is a quotecitat from BrianBrian EnoEno:
88
290000
4000
Și nu sunt primul care realizează asta. Acesta este un citat din Brian Eno:
05:12
"the problemproblemă with computerscalculatoare is that there is not enoughdestul AfricaAfrica in them."
89
294000
4000
„Problema cu calculatoarele este nu există destulă Africa în ele”.
05:16
(LaughterRâs)
90
298000
6000
(Râsete)
05:22
BrianBrian actuallyde fapt said this in 1995.
91
304000
3000
Brian a spus asta de fapt în 1995.
05:25
And nobodynimeni was listeningascultare then,
92
307000
3000
Și nimeni nu asculta atunci,
05:28
but now people are beginningînceput to listen
93
310000
2000
dar acum oamenii au început să asculte
05:30
because there's a pressingpresare, technologicaltehnologic problemproblemă that we facefață.
94
312000
5000
pentru că avem de-a face cu problemă tehnologică apăsătoare.
05:35
And I'll just take you throughprin that a little bitpic in the nextUrmător → fewpuțini slidesslide-uri.
95
317000
5000
Și vă voi arăta câte ceva despre asta în următoarele câteva slide-uri.
05:40
This is -- it's actuallyde fapt really this remarkableremarcabil convergenceconvergenţă
96
322000
4000
Este realmente această remarcabilă convergență
05:44
betweenîntre the devicesdispozitive that we use to computecalcula in computerscalculatoare,
97
326000
5000
între dispozitivele pe care le folosim noi pentru procesare în calculatoare,
05:49
and the devicesdispozitive that our brainscreier use to computecalcula.
98
331000
4000
și dispozitivele pe care le folosește creierul nostru pentru a procesa.
05:53
The devicesdispozitive that computerscalculatoare use are what's calleddenumit a transistortranzistor.
99
335000
4000
Dispozitivele pe care un calculator le folosește sunt numite tranzistori.
05:57
This electrodeelectrod here, calleddenumit the gatePoartă, controlscontroale the flowcurgere of currentactual
100
339000
4000
Electrodul de aici, numit electrodul poartă, controlează fluxul de curent
06:01
from the sourcesursă to the drainscurgere -- these two electrodeselectrozi.
101
343000
3000
dinspre sursă spre ieșire, acești doi electrozi.
06:04
And that currentactual, electricalelectric currentactual,
102
346000
2000
Și acest curent, curent electric,
06:06
is carriedtransportate by electronselectroni, just like in your housecasă and so on.
103
348000
6000
este transportat prin electroni, la fel ca în casa dvs. și așa mai departe.
06:12
And what you have here is, when you actuallyde fapt turnviraj on the gatePoartă,
104
354000
5000
Și ceea ce avem aici, când se pornește efectiv electrodul poartă,
06:17
you get an increasecrește in the amountCantitate of currentactual, and you get a steadyconstant flowcurgere of currentactual.
105
359000
4000
este o creștere a cantității de curent, și apare un flux stabil de curent.
06:21
And when you turnviraj off the gatePoartă, there's no currentactual flowingcurgere throughprin the devicedispozitiv.
106
363000
4000
Și când se oprește acest electron poartă, nu mai există curent prin dispozitiv.
06:25
Your computercomputer usesutilizări this presenceprezenţă of currentactual to representreprezinta a one,
107
367000
5000
Calculatorul dvs. folosește această prezență a curentului pentru a reprezenta pe unu
06:30
and the absenceabsență of currentactual to representreprezinta a zerozero.
108
372000
4000
iar absența curentului pentru a reprezenta un zero.
06:34
Now, what's happeninglucru is that as transistorstranzistori are gettingobtinerea smallermai mic and smallermai mic and smallermai mic,
109
376000
6000
Acum, ce se întâmplă este că pe măsură ce tranzistorii devin din ce în ce mai mici,
06:40
they no longermai lung behavecomporta like this.
110
382000
2000
încep să nu se mai comporte așa.
06:42
In factfapt, they are startingpornire to behavecomporta like the devicedispozitiv that neuronsneuroni use to computecalcula,
111
384000
5000
De fapt, ei încep să se comporte ca dispozitivul pe care neuronii îl folosesc pentru procesare,
06:47
whichcare is calleddenumit an ionion channelcanal.
112
389000
2000
care este numit canal ionic.
06:49
And this is a little proteinproteină moleculemoleculă.
113
391000
2000
Și acesta este o mică proteină.
06:51
I mean, neuronsneuroni have thousandsmii of these.
114
393000
4000
Vreau să spun, neuronii au mii din acestea.
06:55
And it sitssta in the membranemembrană of the cellcelulă and it's got a poreporilor in it.
115
397000
4000
Și sunt poziționați în membrana celulei și au un por în mijlocul lor.
06:59
And these are individualindividual potassiumpotasiu ionsionii
116
401000
3000
Și aceștia sunt ioni individuali de potasiu,
07:02
that are flowingcurgere throughprin that poreporilor.
117
404000
2000
care trec prin acest por.
07:04
Now, this poreporilor can opendeschis and closeînchide.
118
406000
2000
Acest por se poate deschide sau închide.
07:06
But, when it's opendeschis, because these ionsionii have to linelinia up
119
408000
5000
Dar, atunci când este deschis, datorită acestor ioni care trebuie să se alinieze
07:11
and flowcurgere throughprin, one at a time, you get a kinddrăguț of sporadicsporadice, not steadyconstant --
120
413000
5000
și să treacă doar câte unul, apare un fel de curgere sporadică și nu stabilă --
07:16
it's a sporadicsporadice flowcurgere of currentactual.
121
418000
3000
este o curgere sporadică de curent.
07:19
And even when you closeînchide the poreporilor -- whichcare neuronsneuroni can do,
122
421000
3000
Și chiar atunci când închizi porul -- lucru pe care neuronii îl pot face,
07:22
they can opendeschis and closeînchide these porespori to generateGenera electricalelectric activityactivitate --
123
424000
5000
ei pot deschide și închide acești pori pentru a genera activitate electrică --
07:27
even when it's closedînchis, because these ionsionii are so smallmic,
124
429000
3000
și chiar când e închis, pentru că ionii sunt atât de mici,
07:30
they can actuallyde fapt sneakSneak throughprin, a fewpuțini can sneakSneak throughprin at a time.
125
432000
3000
încă se pot efectiv strecura, câțiva se mai pot strecura câteodată.
07:33
So, what you have is that when the poreporilor is opendeschis,
126
435000
3000
Deci ceea ce se întâmplă este că atunci când porul este deschis,
07:36
you get some currentactual sometimesuneori.
127
438000
2000
poate primi niște curent câteodată.
07:38
These are your onescele, but you've got a fewpuțini zeroszerouri thrownaruncat in.
128
440000
3000
Și aceștia sunt 1, dar mai sunt și câțiva 0 prezenți.
07:41
And when it's closedînchis, you have a zerozero,
129
443000
4000
Și atunci când este închis, este un 0.
07:45
but you have a fewpuțini onescele thrownaruncat in.
130
447000
3000
dar mai sunt și câțiva 1 prezenți, OK.
07:48
Now, this is startingpornire to happenîntâmpla in transistorstranzistori.
131
450000
3000
Acum asta începe să se petreacă în tranzistori.
07:51
And the reasonmotiv why that's happeninglucru is that, right now, in 2007 --
132
453000
5000
Și motivul pentru care asta se întâmplă, este că acum în 2007,
07:56
the technologytehnologie that we are usingutilizând -- a transistortranzistor is bigmare enoughdestul
133
458000
4000
tehnologia pe care o folosim, un tranzistor este destul de mare
08:00
that severalmai mulți electronselectroni can flowcurgere throughprin the channelcanal simultaneouslysimultan, sidelatură by sidelatură.
134
462000
5000
încât mai mulți electroni pot trece prin canal simultan, unul lângă altul.
08:05
In factfapt, there's about 12 electronselectroni can all be flowingcurgere this way.
135
467000
4000
De fapt, sunt în jur de 12 electroni care pot trece pe această cale,
08:09
And that meansmijloace that a transistortranzistor correspondscorespunde
136
471000
2000
Și asta înseamnă că un tranzistor corespunde
08:11
to about 12 ionion channelscanale in parallelparalel.
137
473000
3000
unui număr de 12 canale ionice aflate în paralel.
08:14
Now, in a fewpuțini yearsani time, by 2015, we will shrinkse contracta transistorstranzistori so much.
138
476000
5000
Acum, peste câțiva ani, în 2015, vom micșora atât de mult tranzistorii.
08:19
This is what IntelIntel does to keep addingadăugare more coresmiezuri ontope the chipcip.
139
481000
5000
Acesta este motivul pentru care Intel tot adaugă mai multe nuclee pe un singur cip,
08:24
Or your memorymemorie sticksbastoane that you have now can carrytransporta one gigabyteGigabyte
140
486000
3000
sau pe stick-uri de memorie pe care le aveți acum și care pot transporta 1GB
08:27
of stuffchestie on them -- before, it was 256.
141
489000
2000
de lucruri pe ele -- înainte se putea 256
08:29
TransistorsTranzistori are gettingobtinerea smallermai mic to allowpermite this to happenîntâmpla,
142
491000
3000
Tranzistorii devin din ce în ce mai mici pentru a permite acest lucru,
08:32
and technologytehnologie has really benefittedau beneficiat de from that.
143
494000
3000
iar tehnologia a beneficiat cu adevărat din acest lucru.
08:35
But what's happeninglucru now is that in 2015, the transistortranzistor is going to becomedeveni so smallmic,
144
497000
5000
Dar ceea ce se întâmplă acum este că în 2015, tranzistorul va deveni atât de mic,
08:40
that it correspondscorespunde to only one electronde electroni at a time
145
502000
3000
încât va corespunde unui singur electron
08:43
can flowcurgere throughprin that channelcanal,
146
505000
2000
care va trece prin acel canal,
08:45
and that correspondscorespunde to a singlesingur ionion channelcanal.
147
507000
2000
iar asta corespunde unui singur canal ionic.
08:47
And you startstart havingavând the samela fel kinddrăguț of traffictrafic jamsgemuri that you have in the ionion channelcanal.
148
509000
4000
Și începem să observăm aceleași tipuri de ambuteiaje prezente într-un canal ionic.
08:51
The currentactual will turnviraj on and off at randomîntâmplător,
149
513000
3000
Curentul va fi pornit sau oprit în mod aleator,
08:54
even when it's supposedpresupus to be on.
150
516000
2000
chiar și atunci când ar trebui să fie doar pornit.
08:56
And that meansmijloace your computercomputer is going to get
151
518000
2000
Și asta înseamnă că uneori calculatorul dvs.
08:58
its onescele and zeroszerouri mixedamestecat up, and that's going to crashprăbușire your machinemaşină.
152
520000
4000
va confunda între 0 și 1, și asta va duce la prăbușirea calculatorului dvs.
09:02
So, we are at the stageetapă where we
153
524000
4000
Așadar suntem la stadiul în care
09:06
don't really know how to computecalcula with these kindstipuri of devicesdispozitive.
154
528000
3000
nu prea știm cum să procesăm cu astfel de dispozitive.
09:09
And the only kinddrăguț of thing -- the only thing we know right now
155
531000
3000
Și singurul lucru, singurul pe care îl cunoaștem acum,
09:12
that can computecalcula with these kindstipuri of devicesdispozitive are the braincreier.
156
534000
3000
care poate procesa cu acest fel de dispozitive, este creierul.
09:15
OK, so a computercomputer picksmurături a specificspecific itemarticol of datadate from memorymemorie,
157
537000
4000
Ok, deci un computer alege un item specific de informație din memorie,
09:19
it sendstrimite it into the processorprocesor or the ALUALU,
158
541000
3000
îl trimite procesorului sau către ALU,
09:22
and then it putsputs the resultrezultat back into memorymemorie.
159
544000
2000
și apoi scrie rezultatul înapoi în memorie.
09:24
That's the redroșu pathcale that's highlightedevidențiat.
160
546000
2000
Ăsta este calea roșie care este subliniată.
09:26
The way brainscreier work, I told you all, you have got all these neuronsneuroni.
161
548000
4000
Modul cum creierul funcționează, avem toti acești neuroni.
09:30
And the way they representreprezinta informationinformație is
162
552000
2000
Și modalitatea prin care ei reprezintă informația este
09:32
they breakpauză up that datadate into little piecesbucăți
163
554000
2000
de a descompune informația în bucăți mici
09:34
that are representedreprezentat by pulsesimpulsuri and differentdiferit neuronsneuroni.
164
556000
3000
care sunt reprezentate de către pulsuri și diferiți neuroni.
09:37
So you have all these piecesbucăți of datadate
165
559000
2000
Așadar avem toate aceste bucăți de informație
09:39
distributeddistribuite throughoutde-a lungul the networkreţea.
166
561000
2000
distribuite prin toată rețeaua.
09:41
And then the way that you processproces that datadate to get a resultrezultat
167
563000
3000
Și pe urmă modul prin care se procesează informația pentru a obține un rezultat
09:44
is that you translateTraduceți this patternmodel of activityactivitate into a newnou patternmodel of activityactivitate,
168
566000
4000
este că se traduce acest tipar de activitate într-un nou tipar de activitate,
09:48
just by it flowingcurgere throughprin the networkreţea.
169
570000
3000
doar parcurgând această rețea.
09:51
So you seta stabilit up these connectionsconexiuni
170
573000
2000
Deci stabilești aceste conexiuni,
09:53
suchastfel de that the inputintrare patternmodel just flowsfluxurile
171
575000
3000
încât pattern-ul de intrare să treacă prin ele
09:56
and generatesgenerează the outputproducție patternmodel.
172
578000
2000
și să se genereze pattern-ul de ieșire.
09:58
What you see here is that there's these redundantredundant connectionsconexiuni.
173
580000
4000
Ceea ce puteți vedea aici sunt aceste conexiuni redundante.
10:02
So if this piecebucată of datadate or this piecebucată of the datadate getsdevine clobberedclobbered,
174
584000
4000
Așa că dacă această parte a informației sau această parte sunt distruse,
10:06
it doesn't showspectacol up over here, these two piecesbucăți can activateactiva the missingdispărut partparte
175
588000
5000
nu se va simți aici, aceste două părți vor putea activa partea care lipsește
10:11
with these redundantredundant connectionsconexiuni.
176
593000
2000
cu ajutorul acestor conexiuni redundante.
10:13
So even when you go to these crappynasol devicesdispozitive
177
595000
2000
Și deci chiar și când priviți aceste dispozitive de neîncredere
10:15
where sometimesuneori you want a one and you get a zerozero, and it doesn't showspectacol up,
178
597000
3000
când câteodată vreți un 1 și obțineți un 0,
10:18
there's redundancyconcediere in the networkreţea
179
600000
2000
există redundanță în rețea
10:20
that can actuallyde fapt recoverrecupera the missingdispărut informationinformație.
180
602000
3000
care poate de fapt să recupereze informația lipsă.
10:23
It makesmărci the braincreier inherentlyîn mod inerent robustrobust.
181
605000
3000
Asta face creierul în mod inerent robust.
10:26
What you have here is a systemsistem where you storemagazin datadate locallyla nivel local.
182
608000
3000
Ceea ce avem aici este un sistem care stochează datele local.
10:29
And it's brittlefragil, because eachfiecare of these stepspași has to be flawlessfără cusur,
183
611000
4000
Și este fragil, pentru că la fiecare dintre acești pași trebuie să se comporte perfect,
10:33
otherwisein caz contrar you losepierde that datadate, whereasîntrucât in the braincreier, you have a systemsistem
184
615000
3000
altminteri va pierde datele. Pe când în creier, avem un sistem
10:36
that storesmagazine datadate in a distributeddistribuite way, and it's robustrobust.
185
618000
4000
care stochează datele într-un mod distribuit, și este robust.
10:40
What I want to basicallype scurt talk about is my dreamvis,
186
622000
4000
Ceea ce aș vrea să vorbesc despre, este în mare, visul meu,
10:44
whichcare is to buildconstrui a computercomputer that workslucrări like the braincreier.
187
626000
3000
care constă în a construi un calculator care funcționează precum creierul.
10:47
This is something that we'vene-am been workinglucru on for the last couplecuplu of yearsani.
188
629000
4000
Aceasta este ceva la care am lucrat de-a lungul ultimilor ani.
10:51
And I'm going to showspectacol you a systemsistem that we designedproiectat
189
633000
3000
Și am să vă arăt un sistem pe care l-am proiectat
10:54
to modelmodel the retinaretină,
190
636000
3000
pentru a modela retina,
10:57
whichcare is a piecebucată of braincreier that lineslinii the insideinterior of your eyeballglobul ocular.
191
639000
5000
care este o porțiune a creierului care se întinde pe interiorul globului dvs. ocular.
11:02
We didn't do this by actuallyde fapt writingscris codecod, like you do in a computercomputer.
192
644000
6000
Nu am realizat asta prin a scrie coduri, așa cum se procedează într-un calculator.
11:08
In factfapt, the processingprelucrare that happensse întâmplă
193
650000
3000
De fapt, procesarea care are loc
11:11
in that little piecebucată of braincreier is very similarasemănător
194
653000
2000
în acea mică porțiune din creier este foarte similară
11:13
to the kinddrăguț of processingprelucrare that computerscalculatoare
195
655000
1000
modului de procesare pe care calculatoarele
11:14
do when they streamcurent videovideo over the InternetInternet.
196
656000
4000
o efectuează când emit fișiere video pe Internet.
11:18
They want to compresscomprima the informationinformație --
197
660000
1000
Ele vor să comprime informația --
11:19
they just want to sendtrimite the changesschimbări, what's newnou in the imageimagine, and so on --
198
661000
4000
ele vor să trimită doar schimbările, ce e nou într-o imagine, ș.a.m.d. --
11:23
and that is how your eyeballglobul ocular
199
665000
3000
și așa globul dvs. ocular
11:26
is ablecapabil to squeezestoarce all that informationinformație down to your opticoptic nervenerv,
200
668000
3000
este capabil să comprime atât de multă informație de-a lungul nervului optic
11:29
to sendtrimite to the restodihnă of the braincreier.
201
671000
2000
pentru a trimite spre restul creierului.
11:31
InsteadÎn schimb of doing this in softwaresoftware-ul, or doing those kindstipuri of algorithmsalgoritmi,
202
673000
3000
În loc de a realiza asta prin software, sau prin diferiți algoritmi,
11:34
we wenta mers and talkeda vorbit to neurobiologistsneurobiologists
203
676000
3000
am fost și am discutat cu neurobiologi
11:37
who have actuallyde fapt reverseverso engineeredinginerie that piecebucată of braincreier that's calleddenumit the retinaretină.
204
679000
4000
care au realizat efectiv o inginerie inversă a acelei porțiuni din creier numită retină.
11:41
And they figuredimaginat out all the differentdiferit cellscelulele,
205
683000
2000
Și au putut diferenția toate tipurile de celule,
11:43
and they figuredimaginat out the networkreţea, and we just tooka luat that networkreţea
206
685000
3000
și au evidențiat rețeaua, iar noi am luat pur și simplu acea rețea
11:46
and we used it as the blueprintBlueprint for the designproiecta of a siliconsiliciu chipcip.
207
688000
4000
și am folosit-o ca tipar pentru design-ul unui cip din silicon.
11:50
So now the neuronsneuroni are representedreprezentat by little nodesnoduri or circuitscircuite on the chipcip,
208
692000
6000
Și deci acum neuronii sunt reprezentați de mici noduri sau circuite pe cip,
11:56
and the connectionsconexiuni amongprintre the neuronsneuroni are representedreprezentat, actuallyde fapt modeledmodelat by transistorstranzistori.
209
698000
5000
și conexiunile dintre neuroni sunt de fapt modelate prin tranzistori
12:01
And these transistorstranzistori are behavingcomportă essentiallyin esenta
210
703000
2000
Și acești tranzistori se comportă în mod esențial
12:03
just like ionion channelscanale behavecomporta in the braincreier.
211
705000
3000
la fel cum canalele ionice se comportă în creier.
12:06
It will give you the samela fel kinddrăguț of robustrobust architecturearhitectură that I describeddescris.
212
708000
5000
Oferă același tip de arhitectură robustă pe care am descris-o.
12:11
Here is actuallyde fapt what our artificialartificial eyeochi looksarată like.
213
713000
4000
Iată cum arată ochiul nostru artificial.
12:15
The retinaretină chipcip that we designedproiectat sitssta behindin spate this lensobiectiv here.
214
717000
5000
Cipul retinei pe care l-am proiectat se află în spatele acestei lentile.
12:20
And the chipcip -- I'm going to showspectacol you a videovideo
215
722000
2000
Și cipul -- Am să vă arăt un filmuleț
12:22
that the siliconsiliciu retinaretină put out of its outputproducție
216
724000
3000
despre ce a scos retina din siliciu prin output
12:25
when it was looking at KareemAna ZaghloulZidaru,
217
727000
3000
atunci când privea spre Kareem Zaghloul,
12:28
who'scine the studentstudent who designedproiectat this chipcip.
218
730000
2000
studentul care a proiectat acest cip.
12:30
Let me explainexplica what you're going to see, OK,
219
732000
2000
Dați-mi voie să vă explic ceea ce veți vedea, OK.
12:32
because it's puttingpunând out differentdiferit kindstipuri of informationinformație,
220
734000
3000
Pentru că scoate diferite tipuri de informație,
12:35
it's not as straightforwardsimplu as a cameraaparat foto.
221
737000
2000
nu este la fel simplă precum o cameră video.
12:37
The retinaretină chipcip extractsextracte fourpatru differentdiferit kindstipuri of informationinformație.
222
739000
3000
Cipul-retină extrage patru tipuri diferite de informație.
12:40
It extractsextracte regionsregiuni with darkîntuneric contrastcontrast,
223
742000
3000
Poate extrage regiuni cu contrast ridicat,
12:43
whichcare will showspectacol up on the videovideo as redroșu.
224
745000
3000
care vor apărea în video ca fiind roșii.
12:46
And it extractsextracte regionsregiuni with whitealb or lightușoară contrastcontrast,
225
748000
4000
Și extrage și regiuni cu contrast deschis sau alb,
12:50
whichcare will showspectacol up on the videovideo as greenverde.
226
752000
2000
care vor apărea în video ca fiind verzi.
12:52
This is Kareem'sAna pe darkîntuneric eyesochi
227
754000
2000
Aceștia sunt ochii negrii ai lui Kareem
12:54
and that's the whitealb backgroundfundal that you see here.
228
756000
3000
Și acesta este fundalul alb pe care îl vedeți aici.
12:57
And then it alsode asemenea extractsextracte movementcirculaţie.
229
759000
2000
Și poate extrage și informații despre mișcare.
12:59
When KareemAna movesmișcări his headcap to the right,
230
761000
2000
Atunci când Kareem își mută capul către dreapta,
13:01
you will see this bluealbastru activityactivitate there;
231
763000
2000
Veți vedea această activitate în albastru,
13:03
it representsreprezintă regionsregiuni where the contrastcontrast is increasingcrescând in the imageimagine,
232
765000
3000
reprezintă regiuni unde contrastul este crescut în imagine,
13:06
that's where it's going from darkîntuneric to lightușoară.
233
768000
3000
acolo unde se trece de la întunecat la lumină.
13:09
And you alsode asemenea see this yellowgalben activityactivitate,
234
771000
2000
Și veți vedea de asemenea și această activitate galbenă,
13:11
whichcare representsreprezintă regionsregiuni where contrastcontrast is decreasingin scadere;
235
773000
4000
Care reprezintă zone unde contrastul descrește,
13:15
it's going from lightușoară to darkîntuneric.
236
777000
2000
trece de la luminos la întunecat.
13:17
And these fourpatru typestipuri of informationinformație --
237
779000
3000
Și aceste patru tipuri de informație --
13:20
your opticoptic nervenerv has about a millionmilion fibersfibre in it,
238
782000
4000
nervul dvs. optic are cam un milion de fibre în el,
13:24
and 900,000 of those fibersfibre
239
786000
3000
iar 900,000 dintre acestea
13:27
sendtrimite these fourpatru typestipuri of informationinformație.
240
789000
2000
trimit aceste patru tipuri de informație.
13:29
So we are really duplicatingduplicarea the kinddrăguț of signalssemnalele that you have on the opticoptic nervenerv.
241
791000
4000
Așadar noi de fapt duplicăm genul de semnale pe care le aveți în nervul optic.
13:33
What you noticeînștiințare here is that these snapshotsinstantanee
242
795000
3000
Ceea ce observați aici este că aceste imagini
13:36
takenluate from the outputproducție of the retinaretină chipcip are very sparserare, right?
243
798000
4000
realizate la ieșirea din cipul retinei sunt foarte împrăștiate.
13:40
It doesn't lightușoară up greenverde everywherepretutindeni in the backgroundfundal,
244
802000
2000
Nu se aprinde verde peste tot prin fundal,
13:42
only on the edgesmargini, and then in the hairpăr, and so on.
245
804000
3000
ci doar pe muchii, ș.a.m.d.
13:45
And this is the samela fel thing you see
246
807000
1000
Și acesta este același lucru pe care îl vedeți
13:46
when people compresscomprima videovideo to sendtrimite: they want to make it very sparserare,
247
808000
4000
atunci când oamenii comprimă video pentru a îl trimite: ei vor să îl facă foarte dispersat,
13:50
because that filefişier is smallermai mic. And this is what the retinaretină is doing,
248
812000
3000
pentru că așa fișierul este mai mic. Și asta este ceea ce face retina,
13:53
and it's doing it just with the circuitrycircuite, and how this networkreţea of neuronsneuroni
249
815000
4000
și o face doar prin circuite, și prin modul cum această rețea de neuroni
13:57
that are interactinginteracționând in there, whichcare we'vene-am capturedcapturat on the chipcip.
250
819000
3000
care interacționează acolo, pe care am reușit să o capturăm pe cip.
14:00
But the pointpunct that I want to make -- I'll showspectacol you up here.
251
822000
3000
Dar punctul la care vreau să ajung, vă voi arăta aici,
14:03
So this imageimagine here is going to look like these onescele,
252
825000
3000
Această imagine de aici va arăta ca acestea,
14:06
but here I'll showspectacol you that we can reconstructreconstrui the imageimagine,
253
828000
2000
dar aici vă voi arăta că putem reconstrui imaginea,
14:08
so, you know, you can almostaproape recognizerecunoaşte KareemAna in that toptop partparte there.
254
830000
5000
pentru ca aproape să puteți să îl recunoașteți pe Kareem în partea de sus.
14:13
And so, here you go.
255
835000
2000
Iată.
14:24
Yes, so that's the ideaidee.
256
846000
3000
Da, deci asta e ideea.
14:27
When you standstand still, you just see the lightușoară and darkîntuneric contrastscontraste.
257
849000
2000
În momentul când stați pe loc, puteți vedea doar contrastele ridicate sau scăzute.
14:29
But when it's movingin miscare back and forthmai departe,
258
851000
2000
Dar când se mișcă înainte și înapoi,
14:31
the retinaretină picksmurături up these changesschimbări.
259
853000
3000
retina înregistrează aceste schimbări.
14:34
And that's why, you know, when you're sittingședință here
260
856000
1000
Și din acest motiv, în momentul când stați aici
14:35
and something happensse întâmplă in your backgroundfundal,
261
857000
2000
și ceva se întâmplă în fundal,
14:37
you merelypur și simplu movemișcare your eyesochi to it.
262
859000
2000
vă mișcați pur și simplu privirea în acea direcție.
14:39
There are these cellscelulele that detectdetecta changeSchimbare
263
861000
2000
Acestea sunt celulele care detectează mișcarea
14:41
and you movemișcare your attentionAtenţie to it.
264
863000
2000
și vă direcționați atenția către ea.
14:43
So those are very importantimportant for catchingatractiv somebodycineva
265
865000
2000
Așadar acestea sunt foarte importante pentru a prinde pe cineva
14:45
who'scine tryingîncercat to sneakSneak up on you.
266
867000
2000
care încearcă să se furișeze pe lângă dvs.
14:47
Let me just endSfârşit by sayingzicală that this is what happensse întâmplă
267
869000
3000
Dați-mi voie să închei prin a spune că asta este ceea ce se întâmplă
14:50
when you put AfricaAfrica in a pianopian, OK.
268
872000
3000
atunci când puneți Africa într-un pian.
14:53
This is a steeloţel drumtambur here that has been modifiedmodificate,
269
875000
3000
Asta este o tobă din oțel care a fost modificată,
14:56
and that's what happensse întâmplă when you put AfricaAfrica in a pianopian.
270
878000
3000
și asta se întâmplă când puneți Africa într-un pian.
14:59
And what I would like us to do is put AfricaAfrica in the computercomputer,
271
881000
4000
Și ceea ce aș vrea să realizăm, este să puntem Africa și într-un calculator,
15:03
and come up with a newnou kinddrăguț of computercomputer
272
885000
2000
și să venim cu un nou tip de calculator
15:05
that will generateGenera thought, imaginationimaginație, be creativecreator and things like that.
273
887000
3000
care poate genera gânduri, imaginație, să fie creativ și alte lucruri asemănătoare.
15:08
Thank you.
274
890000
2000
Vă mulțumesc.
15:10
(ApplauseAplauze)
275
892000
2000
(Aplauze)
15:12
ChrisChris AndersonAnderson: QuestionÎntrebare for you, KwabenaLiviu.
276
894000
2000
Chris Anderson: O întrebare pentru tine, Kwabena.
15:14
Do you put togetherîmpreună in your mindminte the work you're doing,
277
896000
4000
Pui laolaltă în mintea ta munca pe care o faci,
15:18
the futureviitor of AfricaAfrica, this conferenceconferinţă --
278
900000
3000
viitorul Africii, această conferință --
15:21
what connectionsconexiuni can we make, if any, betweenîntre them?
279
903000
3000
ce legături putem face, dacă există, între ele?
15:24
KwabenaLiviu BoahenBoahen: Yes, like I said at the beginningînceput,
280
906000
2000
Kwabena Boahen: Da, așa cum am spus și la început,
15:26
I got my first computercomputer when I was a teenageradolescent, growingcreştere up in AccraAccra.
281
908000
4000
Am primit primul calculator pe vremea când eram adolescent, în Accra.
15:30
And I had this gutintestin reactionreacţie that this was the wronggresit way to do it.
282
912000
4000
Și aveam această presimțire că acesta era modul greșit de îl produce.
15:34
It was very brutebruta forceforta; it was very inelegantinelegant.
283
916000
3000
Consta prea mult în forță brută, și nu era elegant deloc.
15:37
I don't think that I would'vear-am had that reactionreacţie,
284
919000
2000
Nu cred că aș fi avut reacția aceea,
15:39
if I'd growncrescut up readingcitind all this scienceştiinţă fictionfictiune,
285
921000
3000
Dacă în timp ce creșteam citeam science-fiction,
15:42
hearingauz about RDRD2D2, whateverindiferent de it was calleddenumit, and just -- you know,
286
924000
4000
Să fi auzit despre RD2D2, sau cum era numit, și să fi
15:46
buyingcumpărare into this hypehype about computerscalculatoare.
287
928000
1000
intrat în această strategie de consum a calculatoarelor.
15:47
I was comingvenire at it from a differentdiferit perspectiveperspectivă,
288
929000
2000
Eu am venit cu o altă perspectivă,
15:49
where I was bringingaducere that differentdiferit perspectiveperspectivă
289
931000
2000
Și am adus această nouă perspectivă,
15:51
to bearurs on the problemproblemă.
290
933000
2000
pentru a putea trata problema altfel.
15:53
And I think a lot of people in AfricaAfrica have this differentdiferit perspectiveperspectivă,
291
935000
3000
Și cred că mulți oameni din Africa au această perspectivă diferită,
15:56
and I think that's going to impactefect technologytehnologie.
292
938000
2000
și cred că asta va avea un impact asupra tehnologiei.
15:58
And that's going to impactefect how it's going to evolveevolua.
293
940000
2000
Și asta va avea un impact asupra evoluției sale.
16:00
And I think you're going to be ablecapabil to see, use that infusionperfuzie,
294
942000
2000
Și cred că veți fi capabili să vedeți, folosiți această infuzie,
16:02
to come up with newnou things,
295
944000
2000
pentru a veni cu lucruri noi,
16:04
because you're comingvenire from a differentdiferit perspectiveperspectivă.
296
946000
3000
pentru că veniți dintr-o perspectivă diferită.
16:07
I think we can contributea contribui. We can dreamvis like everybodytoata lumea elsealtfel.
297
949000
4000
Eu cred că putem contribui, putem visa ca oricine altcineva.
16:11
CACA: Thanksmulţumesc KwabenaLiviu, that was really interestinginteresant.
298
953000
2000
Chris Anderson: Îți mulțumim, Kwabena, a fost foarte interesant.
16:13
Thank you.
299
955000
1000
Vă mulțumesc.
16:14
(ApplauseAplauze)
300
956000
2000
(Aplauze)
Translated by Antoniu Gugu
Reviewed by Maria Tancu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kwabena Boahen - Bioengineer
Kwabena Boahen wants to understand how brains work -- and to build a computer that works like the brain by reverse-engineering the nervous system. His group at Stanford is developing Neurogrid, a hardware platform that will emulate the cortex’s inner workings.

Why you should listen

Kwabena Boahen is the principal investigator at the Brains in Silicon lab at Stanford. He writes of himself:

Being a scientist at heart, I want to understand how cognition arises from neuronal properties. Being an engineer by training, I am using silicon integrated circuits to emulate the way neurons compute, linking the seemingly disparate fields of electronics and computer science with neurobiology and medicine.

My group's contributions to the field of neuromorphic engineering include a silicon retina that could be used to give the blind sight and a self-organizing chip that emulates the way the developing brain wires itself up. Our work is widely recognized, with over sixty publications, including a cover story in the May 2005 issue of Scientific American.

My current research interest is building a simulation platform that will enable the cortex's inner workings to be modeled in detail. While progress has been made linking neuronal properties to brain rhythms, the task of scaling up these models to link neuronal properties to cognition still remains. Making the supercomputer-performance required affordable is the goal of our Neurogrid project. It is at the vanguard of a profound shift in computing, away from the sequential, step-by-step Von Neumann machine towards a parallel, interconnected architecture more like the brain.

More profile about the speaker
Kwabena Boahen | Speaker | TED.com