
AI inspirowana mózgiem. Czy to kolejny przełom? #11 Twin Things Podcast
Co jeśli przyszłość sztucznej inteligencji nie polega na budowaniu coraz większych modeli, ale na tworzeniu komputerów, które działają bardziej jak mózg? W jedenastym odcinku Twin Things, Kasia Baliga-Nicholson rozmawia z Janem Argasińskim, liderem zespołu Computational Neuroscience w Sano, o systemach neuromorficznych, neuronach, energii, biologii i o tym, dlaczego klasyczne komputery mogą nie być jedyną drogą rozwoju AI. To rozmowa o tym, jak mózg przetwarza informacje, dlaczego robi to tak efektywnie energetycznie i co może się wydarzyć, jeśli zaczniemy projektować maszyny inspirowane układem nerwowym, a nie tylko klasyczną architekturą komputerową. W odcinku pojawiają się też tematy spiking neural networks, neurobiologii, robotyki, decyzji medycznych, Human Brain Project, EBRAINS oraz pytanie, czy naprawdę chcemy budować AI, które będzie coraz bardziej podobne do nas. Twin Things Podcast pokazuje, jak naukowcy, inżynierowie i twórcy wykorzystują symulacje i cyfrowe bliźniaki do zrozumienia rzeczywistości. To miejsce, gdzie technologia spotyka się z prawdziwymi ludzkimi historiami. https://sano.science/ https://www.instagram.com/sanoscience/ https://www.linkedin.com/company/sanoscience https://twitter.com/sanoscience https://www.facebook.com/sano.science/ https://bsky.app/profile/sanoscience.bsky.social https://podcasts.apple.com/us/podcast/twin-things-podcast/id1896467901 https://open.spotify.com/show/033cCZGXblNZLf3l7JYNag
- Transcript



