IBM avslører revolusjonerende "hjerne på en chip"

Annonse

IBM har bygget noe bemerkelsesverdig. Kunngjøres i forrige uke via en artikkel i Science, er "TrueNorth" det som kalles en "nevromorfisk brikke Den siste datateknologien du må se for å troTa en titt på noen av de nyeste datateknologiene som er ment å transformere elektronikken og PC-verdenen de neste årene. Les mer ‘- en datamaskinbrikke designet for å imitere biologiske nevroner, for bruk i intelligente datasystemer som Watson.

Brikken, produsert av Samsung ved bruk av 28 nm prosesser, har 4096 spesialiserte kjerner, og kan simulere en million menneskeliknende nevroner, med 256 synapser hver. Nevronene som simuleres av brikken er ‘piggende nevroner’ - en mer detaljert, biologisk modell av nevroner enn de vanligvis brukt i maskinlæring, som koder for informasjon i tidspunktet og frekvensen av pulser som beveger seg fra nevroner til neuron.

Brikken kan bare simulere omtrent et kvarter så mange nevroner som finnes i hjernebarken til en typisk mus, men er allerede i stand til imponerende bragder av mønstergjenkjenning når de kombineres med et tradisjonelt datasystem.

Hva er TrueNorth?

TrueNorth er produktet av et ambisiøst prosjektbrygging i IBM siden 2011, som har det langsiktige målet å konstruere en nevromorfisk enhet som er i stand til menneskelignende intellekt som kan passe i den menneskelige hjerne og konsumere en lignende mengde energi (omtrent tjue watt, eller 1/7 av energien som brukes av en Pentium 4). Forskningen ble delvis finansiert av DARPA, DoDs forskningsarm, som en del av their AI-initiativ, ‘SYNAPSE’ Du vil ikke tro det: DARPA Fremtidsforskning i avanserte datamaskinerDARPA er en av de mest fascinerende og hemmelighetsfulle delene av den amerikanske regjeringen. Følgende er noen av DARPAs mest avanserte prosjekter som lover å transformere teknologiens verden. Les mer . Hvis du har sett Terminator 2, ville det ikke være urettferdig å foreta en sammenligning.

TrueNorth er et dristig første skritt mot den visjonen, selv om det er en lang vei å gå - den menneskelige hjernebarken inneholder 20 milliarder nevroner, 20 000 ganger mer enn IBMs brikke. Mange funksjoner i arkitekturen i visse regioner i hjernen er fortsatt ikke godt forstått. Ved å komplisere saker, utfører selve brikken bare oppførselen til nettverket: trening av nettverket (finne ut de synaptiske tilkoblingene som gjør nettverket gjør det du vil) håndteres for øyeblikket ved hjelp av tradisjonelle datamaskinprosessorer, selv om IBM ønsker å flytte denne funksjonen til brikken en dag.

IBM har testet brikken på en rekke standardinnstillinger for maskinell intelligens, inkludert en bildegjenkjenningsoppgave designet av DARPA, der brikken deres gir omtrent 80% nøyaktighet. Det er en veldig god poengsum - selv om det som er mer imponerende er at brikken klarte å utføre denne bragden i sanntid, bearbeide tretti bilder i sekundet og forbrukte bare 63 milliwatt for å gjøre det - omtrent syv ganger mindre enn energibehovet til et typisk nattlys.

Hvis du bare stablet 20 000 av disse brikkene for å likestille den menneskelige hjerne signal-knusing kraft med brute kraft, ville resultatet være en server som forbrukte bare litt mer energi enn en vanlig vannkoker - nesten hundre ganger mer enn hjernen, men ikke en uoverkommelig mengde midler. Dette står i motsetning til den beskjedne superdatamaskinen du normalt trenger for å oppnå den samme oppgaven. Dharmendra Modha, en IBM-stipendiat, sa det på denne måten:

For å understreke denne uoverensstemmelsen mellom hjernen og dagens datamaskiner, må du være oppmerksom på at en "menneskelig skala" simulering med 100 billioner synapser krevde 96 Blue Gene / Q-stativer av Lawrence Livermore National Lab Sequoia superdatamaskin ”

Så hva betyr egentlig denne brikken for AI-applikasjoners fremtid?

Vel, denne brikken er bare starten: det må gjøres betydelige fremskritt for å øke tettheten og tilkoblingen av nevroner, noe som gir strømforbruket enda lavere, og bygger større og større bestander av sammenkoblede nevroner. Det er også muligheten for å bruke dedikert maskinvare for å trene nettverket, noe som kan åpne for enorme forbedringer i nøyaktigheten av nettverkets oppførsel.

Imidlertid denne typen teknologi vil begynn å finne veien til applikasjoner i relativt nær fremtid: brikken er liten nok og bruker lite nok strøm til det flere millioner nevronenettverk kan være innebygd i enheter som autonome roboter og smarttelefoner, og akselererer den voksende omgivelsesintelligensen revolusjon.

IBM håper også å installere brikker som inneholder kanskje milliarder av nevroner i Watson-datasystemene, slik at Watsons programvare kan dele ut vanskelige problemer for maskinvare nevrale nettverk og få tilbake løsninger, noe som gjør Watson-enheter billigere, mindre og smartere - ideelt sett kan du til slutt kjøre et system som Watson på alle smarttelefon.

Etterretning blir raskt en av de mest verdifulle varene innen databehandling, og gjør det billigere å betjene intelligente systemer vil ha stor innvirkning på hvor disse systemene kan distribueres og hva til. Der er risikoer for denne typen fremgang Her er hvorfor forskere mener at du bør være bekymret for kunstig intelligensSynes du kunstig intelligens er farlig? Kan AI utgjøre en alvorlig risiko for menneskeheten. Dette er noen grunner til at du kanskje vil være bekymret. Les mer , selvfølgelig, men verdien er også potensielt enorm. Databehandling vil sannsynligvis endre ethvert aspekt av livene våre de kommende årene, og denne typen forskning vil gjøre det billigere og kraftigere.

Bildekreditt: “IBM Think Card“Av Stephen Coles,”IBM Blue Gene / P“Av Argonne National Labs,”Brainstorm”Av Steve Jurvetson, agsandrew / Shutterstock