Nel suo laboratorio vicino a SAN Jose, IBM ha costruito un cervello di roditore elettronico 48 Chip di prova TrueNorth, ognuno dei quali può imitare un elemento fondamentale del cervello.
IBM ha creato un cervello artificiale 48 patatine
Sotto la guida del leader del progetto Dharmendra Modha, abbiamo avuto un contatto diretto e personale con l'intero progetto. Resta inteso che il suo volume è come un armadietto dei medicinali da bagno, che è coperto con pannelli di plastica traslucidi, e può vedere chiaramente i chip, circuiti stampati e indicatori colorati al suo interno. Sembra uscito da un film di fantascienza degli anni '70, ma Modha dice, “Stai guardando un piccolo roditore.”
Sta parlando del cervello di un piccolo roditore, o almeno questa pila di chip può entrare in quel cervello. Questi chip agiscono come neuroni, gli elementi costitutivi di base del cervello. Modha dice che il sistema può simulare 48 milioni di cellule nervose, approssimativamente uguale al numero di cellule nervose nel cervello di un piccolo roditore.
All'IBM, Modha gestiva il gruppo di calcolo cognitivo, che ha inventato il “neurochip.” Quando lui e il suo team svelarono per la prima volta la loro invenzione, l'hanno usato per un test di tre settimane, sostenere accademici e ricercatori governativi presso il laboratorio di ricerca e sviluppo di IBM nella Silicon Valley. Dopo aver collegato i propri computer al cervello del mouse digitale, i ricercatori ne esplorarono la struttura e iniziarono a scrivere programmi per il chip TrueNorth.
Il mese scorso, alcuni ricercatori avevano già visto questo ragazzo in Colorado, quindi l'avevano programmato per riconoscere foto e parlato, e comprendere un po' di linguaggio naturale. Il chip esegue il “apprendimento profondo” algoritmi che ora dominano i servizi di intelligenza artificiale di Internet, fornendo il riconoscimento facciale per Facebook e la traduzione linguistica in tempo reale per Skype di Microsoft. Ancora, IBM ha un vantaggio qui perché la sua ricerca potrebbe ridurre la necessità di spazio e di alimentatori. In futuro, potremmo essere in grado di inserire questa intelligenza artificiale nei telefoni cellulari e in altri piccoli dispositivi, come gli apparecchi acustici e gli orologi.
“Cosa otteniamo dalla struttura sinaptica? Possiamo classificare le immagini con un consumo energetico molto basso, e possiamo risolvere costantemente nuovi problemi in nuovi ambienti.” Brian Van Essen, uno scienziato informatico presso il Lawrence Livermore National Laboratory responsabile dell'applicazione di algoritmi di deep learning alla sicurezza nazionale.
TrueNorth è la tecnologia più recente che in futuro gestirà il deep learning e una serie di altri servizi di intelligenza artificiale. Le macchine di oggi che eseguono algoritmi di Google, Facebook e Microsoft richiedono ancora processori grafici separati, ma si stanno muovendo tutti verso l’FPgas (chip che possono essere programmati per compiti specifici). Pietro Diehl (Dottorato di ricerca nel Cortex Computing Group del Politecnico di Zurigo) ritiene che TrueNorth sia superiore sia ai chip grafici autonomi che agli FPgas grazie al suo basso consumo energetico.
La differenza principale, dice Jason Mars, professore di informatica all'Università del Michigan, è che TrueNorth funziona perfettamente con gli algoritmi di deep learning. Entrambi simulano le reti neurali in profondità e generano neuroni e sinapsi “nel cervello.” “Il chip può eseguire in modo efficiente i comandi della rete neurale.” Non ha partecipato alla prova, ma ha seguito da vicino i progressi del chip.
Comunque, TrueNorth non è ancora completamente sincronizzato con gli algoritmi di deep learning. Tuttavia, IBM ha deciso di coinvolgere ricercatori esterni nel miglioramento del chip, perché è ancora una certa distanza dal mercato reale. Per Modha, era anche un processo necessario, come ha detto: “Avevamo bisogno di gettare solide basi per una trasformazione importante.”
Il cervello nel telefono
Peter Diehl ha recentemente viaggiato in Cina, ma per qualche motivo lo sai, il suo telefono non funzionava con Google, e improvvisamente riportò l'intelligenza artificiale alla sua forma originale. Perché la maggior parte del cloud computing ora dipende dai server di Google, quindi senza rete, tutto è inutile.
Il deep learning richiede un’enorme quantità di potenza di elaborazione, che viene generalmente fornito da data center giganti, e i nostri telefoni sono solitamente collegati ad essi tramite Internet. VeroNord, d'altra parte, può trasferire almeno parte della sua potenza di elaborazione sul tuo telefono o altro dispositivo, che potrebbe espandere notevolmente la frequenza di utilizzo dell’IA.
Ma per capire questo, devi prima capire come funziona il deep learning. Funziona in due fasi. Primo, aziende come Google e Facebook devono costruire le proprie reti neurali per gestire compiti specifici. Se vogliono la possibilità di riconoscere automaticamente le foto dei gatti, devono mostrare alla rete neurale un mucchio di foto di gatti. Poi, dopo che il modello è stato addestrato, un'altra rete neurale deve eseguire questo compito. Quando tiri fuori una foto, il sistema deve determinare se ci sono gatti al suo interno, e TrueNorth esiste per rendere il secondo passo più efficiente.
Dopo aver addestrato la rete neurale, il chip può aiutarti a bypassare il gigantesco data center e passare direttamente al secondo passaggio. E perché il chip di TrueNorth è così piccolo ed efficiente dal punto di vista energetico, può adattarsi a dispositivi portatili. Ciò aumenta l'efficienza complessiva perché non è più necessario scaricare i risultati dal data center tramite la rete. Se può essere reso popolare, può ridurre notevolmente la pressione sui data center. “Questo è il futuro del settore, dove i dispositivi possono eseguire compiti complessi in modo indipendente.” “Marte ha detto.
Neuroni, assoni, sinapsi e impulsi nervosi
Google ha recentemente tentato di portare le reti neurali sui telefoni cellulari, ma Diehl pensa che TrueNorth sia molto più avanti dei suoi rivali, perché è più in sintonia con il deep learning. Ogni chip può simulare milioni di neuroni, e questi neuroni possono comunicare tra loro “sinapsi nel cervello.”
Questo è ciò che distingue TrueNorth da prodotti simili sul mercato, anche rispetto ai processori grafici e agli FPgas presentano sufficienti vantaggi. Possono formarsi i chip TrueNorth “impulsi nervosi,” simili agli impulsi elettrici nel cervello. Gli impulsi nervosi possono mostrare un cambiamento di tono nel discorso di qualcuno, o un cambiamento di colore in un'immagine. “Puoi pensarli come piccoli messaggi tra i neuroni.” Rodrigo Alvarez-Icaza, uno dei principali progettisti del chip.
Anche se ci sono 5.4 miliardi di transistor sul chip, il suo consumo energetico è solo 70 milliwatt. Che dire dei processori Intel standard? Lo ha fatto 1.2 miliardi di transistor, ma il suo consumo energetico raggiunge 35 A 140 watt. Anche i chip ARM, che sono comunemente usati negli smartphone, consumano molte volte più energia dei chip TrueNorth.
Ovviamente, affinché il chip funzioni davvero, ha bisogno di un nuovo software, che è esattamente ciò che Diehl e altri sviluppatori hanno cercato di fare durante il test. In altre parole, gli sviluppatori stanno convertendo il codice esistente in un linguaggio che il chip riconosce e lo inserisce, ma stanno anche lavorando alla scrittura del codice nativo per TrueNorth.
presente
Come altri sviluppatori, Modha si concentra sulla discussione di TrueNorth nel campo della biologia, come i neuroni, assoni, sinapsi, impulsi nervosi, eccetera. Il chip indubbiamente imita in qualche modo il sistema nervoso umano, ma ha ancora i suoi limiti. “Questo tipo di discussioni sono spesso molto caute. Dopotutto, il silicio non è ciò di cui è fatto il cervello umano.” Chris Nicholson, co-fondatore di una società chiamata Skymind.
Modha riconosce queste affermazioni. Quando ha iniziato il progetto in 2008, con a $53.5 milioni di investimenti da Darpa (il braccio di ricerca del Dipartimento della Difesa), l'obiettivo era costruire un chip completamente nuovo con materiali completamente diversi e simulare il cervello umano. Ma sa che non accadrà rapidamente, e “non possiamo ignorare la realtà nel perseguire i nostri sogni,” ha detto.
In 2010, era costretto a letto a causa dell'influenza suina, durante questo periodo si rese conto che il modo migliore per superare il collo di bottiglia era iniziare con la struttura del chip e ottenere una simulazione del cervello. “Non sono necessarie le cellule nervose per imitare la fisica di base, chimica e biologia per migliorare la potenza di calcolo. Dobbiamo essere abbastanza flessibili da diventare sempre più simili al cervello.” 'ha detto.
Questo è il chip TrueNorth. Non è un cervello digitale, ma è un passo importante lungo il percorso, e con il periodo di prova di IBM, il piano è sulla buona strada. L'intera macchina è in realtà composta da 48 macchine separate, ciascuno con il proprio processore TrueNorth. La prossima settimana, con la prova finita, Modha e il suo team smantelleranno la macchina affinché i ricercatori possano portarla a casa per ulteriori studi. Gli esseri umani usano la tecnologia per cambiare la società, e questi ricercatori sono la spina dorsale dei nostri sforzi.