IBM predstavil revolucionarni "Možgani na čipu"

Oglas

IBM je zgradil nekaj izjemnega. Napovedano prejšnji teden v članku Science, "TrueNorth" je tisto, kar je znano kot "nevromorfni čip Najnovejša računalniška tehnologija, ki jo morate videti, da bi verjeliOglejte si nekaj najnovejših računalniških tehnologij, ki bodo v naslednjih nekaj letih preoblikovale svet elektronike in osebnih računalnikov. Preberi več '- računalniški čip, namenjen imitaciji bioloških nevronov, za uporabo v inteligentnih računalniških sistemih, kot je Watson.

Čip, ki ga je Samsung izdelal z 28 nm postopki, ima 4096 specializiranih jeder in lahko simulira milijon človeku nevronov, z 256 sinapsami. Nevroni, ki jih simulira čip, so "špičasti nevroni" - bolj podroben, biološki model nevronov kot tisti običajno se uporablja pri strojnem učenju, ki kodirajo informacije v času in frekvenci impulzov, ki se gibljejo od nevronov do nevrona.

Čip lahko samo simulira približno četrtina toliko nevronov, kot jih najdemo v možganski skorji tipične miške, vendar je že združljiv z znaki prepoznavanja vzorcev v kombinaciji s tradicionalnim računalniškim sistemom.

Kaj je TrueNorth?

TrueNorth je plod ambicioznega projekta, ki se je v IBMu pripravljal od leta 2011, katerega dolgoročni cilj je izgradnja nevromorfna naprava, sposobna človekovega intelekta, ki se lahko prilega prostoru človeških možganov in porabi podobno količino energija (približno dvajset vatov ali 1/7 energije, ki jo porabi Pentium 4). Raziskavo je delno financirala DARPA, raziskovalna skupina DoD-a, kot del tega projektapobuda AI AI, „SYNAPSE“ Ne boste verjeli: DARPA prihodnje raziskave naprednih računalnikovDARPA je eden najbolj očarljivih in skrivnih delov ameriške vlade. Sledi nekaj najnaprednejših projektov podjetja DARPA, ki obljubljajo preobrazbo sveta tehnologije. Preberi več . Če ste videli Terminator 2, ne bi bilo nepošteno, če bi primerjali.

TrueNorth je drzen prvi korak k tej viziji, čeprav je dolga pot - človeška možganska skorja vsebuje 20 milijard nevronov, kar je 20.000-krat več kot IBM-ov čip. Številne značilnosti arhitekture določenih možganskih regij še vedno niso dobro razumljene. Čip sam zapleta samo izvajanje vedenja omrežja: usposabljanje omrežja (ugotovitev sinaptičnih povezav, ki omogočajo omrežje dela, kar želite) se trenutno uporablja s tradicionalnimi računalniškimi procesorji, čeprav bi IBM želel to funkcijo premakniti na čip nekega dne.

IBM je čip preizkusil na številnih standardnih merilih strojne inteligence, vključno s naloga za prepoznavanje slike, ki jo je zasnoval DARPA, pri katerih njihov čip doseže približno 80% natančnost. To je zelo dober rezultat - čeprav je tisto, kar je bolj impresivno, to, da je čip lahko izvedel ta podvig v realnem času, obdeloval trideset slik na sekundo in za to porabil le 63 milivatov - približno sedemkrat manj kot je poraba energije običajne nočne svetlobe.

Če bi preprosto zložili 20.000 teh čipov, da bi s silovito silo enačili moč človeških možganov, bi bil rezultat strežnik, ki porabil le malo več energije kot običajni električni kotliček - skoraj sto krat več kot možgani, a nikakor ne prepovedane količine pomeni. To je v nasprotju s skromnim superračunalnikom, ki ga običajno potrebujete, da dosežete isto nalogo. Dharmendra Modha, IBM-ov sodelavec, je povedal tako:

Če želite poudariti to razhajanje med možgani in današnjimi računalniki, upoštevajte, da je simulacija "človeškega obsega" s Potrebnih je 100 trilijonov sinaps, 96 modrih rekordov super-računalnika Lawrence Livermore National Lab Sequoia. "

Kaj ta čip dejansko pomeni za prihodnost AI aplikacij?

No, ta čip je šele začetek: za povečanje gostote in povezanosti je treba doseči pomemben napredek nevronov, s čimer je poraba energije še manjša in oblikovanje večje in večje populacije medsebojno povezanih nevronov. Obstaja tudi možnost uporabe namenske strojne opreme za usposabljanje omrežja, kar bi lahko odprlo ogromne izboljšave natančnosti obnašanja omrežja.

Vendar tovrstna tehnologija volja začeti iskati svojo pot v aplikacijah v relativno bližnji prihodnosti: čip je dovolj majhen in porabi dovolj malo energije, da več milijonov milijonov nevronskih mrež je mogoče vgraditi v naprave, kot so avtonomni roboti in pametni telefoni, kar pospešuje rastočo inteligenco v okolju revolucija.

IBM tudi upa, da bo v svoje Watson-ove računalniške sisteme namestil čipe, ki vsebujejo morda več milijard nevronov, kar bo Watsonu omogočilo odpravljanje težkih težav strojne nevronske mreže in dobite rešitve, s čimer so Watson enote cenejše, manjše in pametnejše - v idealnem primeru lahko na koncu sistem, kot je Watson, zaženete na vseh pametni telefon.

Inteligenca hitro postaja ena najdragocenejših dobrin na področju računalništva in je cenejša za delovanje inteligentnih sistemov bo imelo velik vpliv na to, kje jih je mogoče namestiti in kaj za. Tam so tveganja za tovrstni napredek Tukaj je, zakaj znanstveniki menijo, da bi vas morali skrbeti umetna inteligencaSe vam zdi umetna inteligenca nevarna? Ali lahko AI resno ogrozi človeško raso. To je nekaj razlogov, zakaj boste morda želeli biti zaskrbljeni. Preberi več seveda, vendar je vrednost tudi potencialno ogromna. Računalniška inteligenca bo verjetno v prihodnjih letih spremenila vse vidike našega življenja, tovrstne raziskave pa bodo postale cenejše in zmogljivejše.

Slikovni sliki: “IBM Think Card", Avtor Stephen Coles,"IBM Blue Gene / P", Nacionalni laboratorij Argonne,"Možganska nevihta"Avtor Steve Jurvetson, agsandrew / Shutterstock