IBM ujawnia rewolucyjny „mózg na chipie”

IBM zbudował coś niezwykłego. Ogłoszono w zeszłym tygodniu w artykule w Science, “Prawdziwa północ” to tak zwany „chip neuromorficzny” Najnowsza technologia komputerowa, którą musisz zobaczyć, aby uwierzyć Najnowsza technologia komputerowa, którą musisz zobaczyć, aby uwierzyć Sprawdź niektóre z najnowszych technologii komputerowych, które mają przekształcić świat elektroniki i komputerów w ciągu następnych Kilka lat. „- układ komputerowy zaprojektowany do naśladowania neuronów biologicznych, do stosowania w inteligentnych systemach komputerowych, takich jak Watson.

Układ, wyprodukowany przez Samsunga przy użyciu procesów 28 nm, ma 4096 wyspecjalizowanych rdzeni i może symulować milion ludzkich neuronów, każdy z 256 synapsami. Neurony symulowane przez czip są „neuronami szczytowymi” - bardziej szczegółowym, biologicznym modelem neuronów niż te zwykle używane w uczeniu maszynowym, które kodują informacje w czasie i częstotliwości impulsów przemieszczających się z neuronów do neuronów.

Chip może symulować tylko około jednej czwartej tylu neuronów, ile znajduje się w korze mózgowej typowej myszy, ale jest już zdolny do imponujących osiągnięć w rozpoznawaniu wzorów w połączeniu z tradycyjnym systemem komputerowym.

Co to jest TrueNorth?

TrueNorth jest produktem ambitnego projektu realizowanego w IBM od 2011 r., Którego długoterminowym celem jest zbudowanie urządzenia neuromorficznego zdolnego do ludzkiego umysłu, który mógłby zmieścić się w przestrzeni ludzkiego mózgu i zużywać podobną ilość energii (około dwadzieścia watów, czyli 1/7 energii zużywanej przez Pentium 4). Badania zostały częściowo sfinansowane przez DARPA, ramię badawcze DoD, w ramach ich inicjatywy AI „SYNAPSE” Nie uwierzysz: DARPA Przyszłe badania w zaawansowane komputery Nie uwierzysz: DARPA Przyszłe badania w zaawansowane komputery DARPA jest jedną z najbardziej fascynujących i tajemniczych części rządu USA. Oto niektóre z najbardziej zaawansowanych projektów DARPA, które obiecują zmienić świat technologii. . Jeśli widziałeś Terminator 2, nie byłoby niesprawiedliwe sporządzenie porównania.

TrueNorth jest odważnym pierwszym krokiem w kierunku tej wizji, chociaż droga jest jeszcze długa - ludzka kora mózgowa zawiera 20 miliardów neuronów, 20 000 razy więcej niż układ IBM. Wiele cech architektury niektórych obszarów mózgu wciąż nie jest dobrze poznanych. Komplikując sprawy, sam chip wykonuje tylko zachowanie sieci: szkolenie sieci (wykrywanie połączeń synaptycznych, które sprawiają, że sieć robi to, co chcesz) jest obecnie obsługiwane za pomocą tradycyjnych procesorów komputerowych, chociaż IBM chciałby przenieść tę funkcję na pewnego dnia chip.

IBM przetestował ten układ w szeregu standardowych testów porównawczych inteligencji maszyn, w tym w zadaniu rozpoznawania obrazu zaprojektowanym przez DARPA, przy którym ich układ osiąga około 80% dokładności. To bardzo dobry wynik - chociaż bardziej imponujące jest to, że chip był w stanie wykonać ten wyczyn w czasie rzeczywistym, przetwarzając trzydzieści obrazów na sekundę i zużywał tylko 63 miliwaty, aby to zrobić - około siedem razy mniej niż zapotrzebowanie na energię typowego nocne światło.

Jeśli po prostu ułożysz 20 000 takich chipów, aby zrównoważyć moc ludzkiego mózgu niszczącą sygnał brutalną siłą, wynikiem byłby serwer, który zużywałby tylko trochę więcej energii niż typowy czajnik elektryczny - prawie sto razy więcej niż mózg, ale żadna wygórowana kwota w żaden sposób. Kontrastuje to ze skromnym superkomputerem, którego normalnie potrzebujesz, aby osiągnąć to samo zadanie. Dharmendra Modha, członek IBM, ujął to w następujący sposób:

Aby podkreślić tę rozbieżność między mózgiem a współczesnymi komputerami, należy zauważyć, że symulacja „ludzkiej skali” ze 100 trylionami synaps wymagała 96 stojaków Blue Gene / Q superkomputera Lawrence Livermore National Lab Sequoia”

Co tak naprawdę oznacza ten układ dla przyszłości aplikacji AI?

Cóż, ten układ to dopiero początek: należy poczynić znaczące postępy w zwiększaniu gęstości i połączeń neuronów, jeszcze niższym zużyciu energii i budowaniu coraz większej populacji połączonych neuronów. Istnieje również możliwość użycia dedykowanego sprzętu do szkolenia sieci, co może znacznie poprawić dokładność zachowania sieci.

Jednak tego rodzaju technologia będzie zaczynają znaleźć zastosowanie w stosunkowo niedalekiej przyszłości: układ jest wystarczająco mały i zużywa wystarczająco mało energii, aby wielomilionowe sieci neuronowe mogły zostać osadzone w urządzeniach takich jak autonomiczne roboty i smartfony, przyspieszając rozrastającą się rewolucję inteligencji otoczenia.

IBM ma również nadzieję zainstalować układy zawierające prawdopodobnie miliardy neuronów w swoich systemach komputerowych Watson, umożliwiając oprogramowaniu Watson przekazywanie trudnych problemów sprzętowym sieciom neuronowym i uzyskiwanie rozwiązań, dzięki czemu jednostki Watson są tańsze, mniejsze i inteligentniejsze - idealnie, że ostatecznie możesz uruchomić system taki jak Watson na każdym smartfonie.

Inteligencja szybko staje się jednym z najcenniejszych towarów w informatyce, a obniżenie kosztów obsługi inteligentnych systemów będzie miało ogromny wpływ na to, gdzie te systemy mogą zostać wdrożone i do czego. Istnieje ryzyko dla tego rodzaju postępów. Dlaczego naukowcy uważają, że należy się martwić sztuczną inteligencją Oto dlaczego naukowcy uważają, że należy się martwić sztuczną inteligencją Czy uważasz, że sztuczna inteligencja jest niebezpieczna? Czy sztuczna inteligencja może stanowić poważne zagrożenie dla rasy ludzkiej? Oto niektóre powody, dla których możesz się martwić. , oczywiście, ale wartość jest również potencjalnie ogromna. Inteligencja komputerowa prawdopodobnie zmieni każdy aspekt naszego życia w nadchodzących latach, a tego rodzaju badania sprawią, że będzie tańsza i mocniejsza.

Kredyty obrazkowe: “Karta IBM Think“, autor: Stephen Coles, “IBM Blue Gene / P“, przez Argonne National Labs, “Burza mózgów” autor: Steve Jurvetson, agsandrew / Shutterstock