산호세 근처 연구실에서, IBM은 전자 설치류 두뇌를 구축했습니다. 48 TrueNorth 테스트 칩, 각각은 뇌의 기본 구성 요소를 모방할 수 있습니다..
IBM은 인공 두뇌를 만들었습니다. 48 작은 조각
프로젝트 리더인 Dharmendra Modha의 지도 하에, 우리는 전체 프로젝트에 대해 가까이서 개인적으로 알아봤습니다.. 그 부피는 화장실 약장과 같다고 이해됩니다., 반투명 플라스틱 패널로 덮여 있습니다., 그리고 칩을 명확하게 볼 수 있습니다, 그 안에 있는 회로 기판과 다채로운 표시기. 70년대 SF영화에 나올 것 같은 느낌, 하지만 Modha는 말한다, “당신은 작은 설치류를 보고 있습니다.”
그는 작은 설치류의 뇌에 대해 이야기하고 있습니다., 아니면 적어도 이 칩 더미가 그 두뇌에 들어갈 수 있을까요?. 이 칩은 뉴런 역할을 합니다., 뇌의 기본 구성 요소. Modha는 시스템이 시뮬레이션할 수 있다고 말합니다. 48 백만개의 신경세포, 작은 설치류 뇌의 신경 세포 수와 거의 같습니다..
IBM에서, Modha는 인지 컴퓨팅 그룹을 운영했습니다., 발명한 것은 “신경 칩.” 그와 그의 팀이 처음으로 발명품을 공개했을 때, 그들은 그것을 3주간의 테스트 실행에 사용했습니다, 실리콘 밸리에 있는 IBM 연구 개발 연구소의 학계 및 정부 연구원 지원. 자신의 컴퓨터를 디지털 마우스 두뇌에 연결한 후, 연구원들은 그 구조를 조사하고 TrueNorth 칩용 프로그램을 작성하기 시작했습니다..
전달, 일부 연구자들은 이미 콜로라도에서 이 사람을 본 적이 있었습니다., 그래서 그들은 사진과 음성을 인식하도록 프로그래밍했습니다., 자연어를 이해하고. 칩은 다음을 실행합니다. “딥러닝” 현재 인터넷의 인공지능 서비스를 지배하고 있는 알고리즘, Facebook에는 얼굴 인식 기능을 제공하고 Microsoft Skype에는 실시간 언어 번역을 제공합니다.. 아직, IBM은 연구를 통해 공간과 전원 공급 장치의 필요성을 줄일 수 있기 때문에 여기서 유리한 출발을 하고 있습니다.. 미래에, 우리는 이 인공지능을 휴대폰이나 다른 소형 장치에 넣을 수 있을지도 모릅니다., 청각 장애 및 시계와 같은.
“시냅스 구조에서 우리는 무엇을 얻나요?? 매우 낮은 전력 소모로 이미지를 분류할 수 있습니다., 그리고 우리는 새로운 환경에서 끊임없이 새로운 문제를 해결할 수 있습니다.” 브라이언 반 에센, 국가 안보에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 일을 담당하는 로렌스 리버모어 국립 연구소의 컴퓨터 과학자.
TrueNorth는 향후 딥러닝과 다양한 AI 서비스를 구동할 최신 기술입니다.. Google의 알고리즘을 실행하는 오늘날의 기계, Facebook과 Microsoft는 여전히 별도의 그래픽 프로세서가 필요합니다., 하지만 그들은 모두 FPGA를 향해 움직이고 있습니다 (특정 작업을 위해 프로그래밍할 수 있는 칩). 피터 딜 (취리히 폴리테크닉 대학교 Cortex 컴퓨팅 그룹 박사) TrueNorth는 낮은 전력 소비로 인해 독립형 그래픽 칩과 FPGA보다 우수하다고 믿습니다..
주요 차이점, 제이슨 화성이 말한다, 미시간 대학교 컴퓨터 과학 교수, TrueNorth는 딥러닝 알고리즘과 원활하게 작동한다는 것입니다. 둘 다 신경망을 심층적으로 시뮬레이션하고 뉴런과 시냅스를 생성합니다. “뇌에서.” “칩은 신경망의 명령을 효율적으로 실행할 수 있습니다.” 그는 테스트 실행에 참여하지 않았습니다, 하지만 칩의 진행 상황을 면밀히 관찰했습니다..
비록 그렇다 하더라도, TrueNorth는 아직 딥러닝 알고리즘과 완전히 동기화되지 않았습니다.. 하지만, IBM은 칩 개선에 외부 연구원을 참여시키기로 결정했습니다., 아직 실제 시장과는 거리가 있기 때문에. 모다의 경우, 그것도 꼭 필요한 과정이었는데, 그가 말했듯이: “우리는 대대적인 변화를 위한 견고한 기반을 마련해야 했습니다.”
휴대폰 속 두뇌
Peter Diehl은 최근 중국을 여행했습니다., 하지만 어떤 이유에서인지 당신은 알고 있습니다, 그의 휴대전화는 Google에서 작동하지 않았어요, 그리고 그는 갑자기 인공지능을 원래의 형태로 되돌렸습니다.. 이제 대부분의 클라우드 컴퓨팅이 Google 서버에 의존하기 때문입니다., 그래서 네트워크 없이, 모든 것이 쓸모없다.
딥러닝에는 엄청난 양의 처리 능력이 필요합니다, 이는 일반적으로 대규모 데이터 센터에서 제공됩니다., 우리의 휴대폰은 대개 인터넷을 통해 연결되어 있습니다. 트루노스, 반면에, 처리 능력 중 적어도 일부를 휴대폰이나 다른 장치로 이동할 수 있습니다., AI 사용 빈도를 크게 늘릴 수 있다.
하지만 이것을 이해하려면, 먼저 딥러닝이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.. 두 단계로 작동합니다.. 첫 번째, Google 및 Facebook과 같은 회사는 특정 작업을 처리하기 위해 자체 신경망을 구축해야 합니다.. 고양이 사진을 자동으로 인식하는 기능을 원하는 경우, 그들은 신경망에 고양이 사진을 보여줘야 합니다. 그 다음에, 패턴이 훈련된 후, 다른 신경망이 이 작업을 수행해야 합니다.. 사진을 꺼내면, 시스템은 고양이가 있는지 확인해야 합니다., TrueNorth는 두 번째 단계를 보다 효율적으로 만들기 위해 존재합니다..
신경망을 훈련한 후에는, 이 칩은 거대한 데이터 센터를 우회하고 두 번째 단계로 바로 이동하는 데 도움이 될 수 있습니다.. 그리고 TrueNorth의 칩은 매우 작고 전력 효율적이기 때문에, 그것은 휴대용 장치에 들어갈 수 있습니다. 더 이상 네트워크를 통해 데이터 센터에서 결과를 다운로드할 필요가 없으므로 전반적인 효율성이 향상됩니다.. 대중화될 수 있다면, 데이터 센터에 가해지는 부담을 크게 줄일 수 있습니다.. “이것이 산업의 미래다, 장치가 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 곳입니다.” “화성이 말했다.
뉴런, 축삭, 시냅스와 신경 자극
구글은 최근 휴대폰에 신경망을 도입하려고 노력하고 있다., 하지만 Diehl은 TrueNorth가 경쟁사보다 훨씬 앞서 있다고 생각합니다., 딥러닝과 더 잘 어울리기 때문이죠. 각 칩은 수백만 개의 뉴런을 시뮬레이션할 수 있습니다., 그리고 이 뉴런들은 다음을 통해 서로 통신할 수 있습니다. “뇌의 시냅스.”
이것이 TrueNorth가 시중의 유사한 제품과 차별화되는 점입니다., 그래픽 프로세서와 FPGA와 비교해도 충분히 장점이 있습니다.. TrueNorth 칩이 형성될 수 있습니다. “신경 자극,” 뇌의 전기 자극과 유사. 신경 자극은 누군가의 말투에 변화를 보여줄 수 있습니다, 또는 이미지의 색상 변화. “뉴런 사이의 작은 메시지라고 생각하면 됩니다.” 로드리고 알바레스-이카사, 칩의 수석 디자이너 중 한 명.
있지만 5.4 칩에 10억 개의 트랜지스터, 전력 소비는 단지 70 밀리와트. 표준 Intel 프로세서는 어떻습니까?? 그것은 가지고있다 1.2 10억 개의 트랜지스터, 하지만 전력 소비는 35 ...에 140 와트. ARM 칩이라도, 스마트폰에서 흔히 사용되는, TrueNorth 칩보다 몇 배 더 많은 전력을 소비합니다..
물론, 칩이 실제로 작동하려면, 새로운 소프트웨어가 필요해, 이것이 바로 Diehl과 다른 개발자들이 테스트 실행 중에 시도한 것입니다.. 다시 말해서, 개발자는 기존 코드를 칩이 인식하고 입력하는 언어로 변환하고 있습니다., 하지만 그들은 또한 TrueNorth용 네이티브 코드 작성 작업도 진행 중입니다..
현재의
다른 개발자들처럼, Modha는 생물학 분야의 TrueNorth 논의에 중점을 두고 있습니다., 뉴런과 같은, 축삭, 시냅스, 신경 자극, 기타. 이 칩은 의심할 여지 없이 어떤 면에서는 인간의 신경계를 모방합니다., 하지만 아직은 한계가 있어. “이러한 종류의 토론은 종종 매우 조심스럽습니다.. 결국, 실리콘은 인간의 뇌를 구성하는 물질이 아닙니다.” 크리스 니콜슨, Skymind라는 회사의 공동 창업자.
Modha는 이러한 주장을 인정합니다. 그가 프로젝트를 시작했을 때 2008, 와 $53.5 Darpa의 백만 투자 (국방부 연구부서), 목표는 완전히 다른 재료로 완전히 새로운 칩을 만들고 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 것이었습니다.. 하지만 그는 그것이 빨리 일어나지 않을 것이라는 것을 알고 있습니다, 과 “꿈을 향해 나아가는 과정에서 현실을 무시할 수는 없습니다.,” 그는 말했다.
~ 안에 2010, 그는 돼지독감에 걸려 누워있었다, 그 동안 그는 병목 현상을 극복하는 가장 좋은 방법은 칩 구조에서 시작하여 뇌의 시뮬레이션을 달성하는 것임을 깨달았습니다.. “기본적인 물리학을 모방하기 위해 신경 세포가 필요하지 않습니다, 컴퓨팅 성능을 향상시키는 화학 및 생물학. 우리는 점점 더 뇌와 같아질 만큼 유연해질 필요가 있습니다.” '그가 말했다.
이것이 TrueNorth 칩입니다.. 디지털 두뇌가 아니다, 하지만 이는 중요한 단계입니다, 그리고 IBM의 시범 운영으로, 계획은 순조롭게 진행되고 있어요. 전체 기계는 실제로 다음으로 구성됩니다. 48 별도의 기계, 각각 자체 TrueNorth 프로세서 탑재. 다음 주, 재판이 끝나서, Modha와 그의 팀은 연구원들이 추가 연구를 위해 집으로 가져갈 수 있도록 기계를 분해할 것입니다.. 인간은 기술을 이용해 사회를 변화시킨다, 그리고 이 연구자들은 우리 노력의 중추입니다..