W swoim laboratorium w pobliżu SAN Jose, IBM zbudował elektroniczny mózg gryzonia 48 Chipy testowe TrueNorth, z których każdy może naśladować podstawowy element budulcowy mózgu.
IBM stworzył sztuczny mózg 48 frytki
Pod przewodnictwem lidera projektu Dharmendra Modha, zbliżyliśmy się osobiście do całego projektu. Rozumie się, że jego objętość jest jak apteczka łazienkowa, który jest pokryty półprzezroczystymi plastikowymi panelami, i wyraźnie widać żetony, płytki drukowane i kolorowe wskaźniki w środku. Wygląda jak coś z filmu science fiction z lat 70, ale Modha mówi, “Patrzysz na małego gryzonia.”
Mówi o mózgu małego gryzonia, albo przynajmniej ten stos żetonów zmieści się w tym mózgu. Te chipy działają jak neurony, podstawowe elementy budulcowe mózgu. Modha twierdzi, że system może symulować 48 milionów komórek nerwowych, mniej więcej równa liczbie komórek nerwowych w mózgu małego gryzonia.
W IBMie, Modha kierował grupą zajmującą się komputerami kognitywnymi, który wynalazł “neurochip.” Kiedy on i jego zespół po raz pierwszy zaprezentowali swój wynalazek, używali go podczas trzytygodniowego testu, wspieranie naukowców i badaczy rządowych w laboratorium badawczo-rozwojowym IBM w Dolinie Krzemowej. Po podłączeniu własnych komputerów do cyfrowego mózgu myszy, badacze zbadali jego strukturę i rozpoczęli pisanie programów dla chipa TrueNorth.
Ostatni miesiąc, niektórzy badacze widzieli już tego faceta w Kolorado, więc zaprogramowali go tak, aby rozpoznawał zdjęcia i mowę, i zrozumieć jakiś język naturalny. Chip obsługuje “głębokie uczenie się” algorytmy, które obecnie dominują w internetowych usługach sztucznej inteligencji, zapewnia rozpoznawanie twarzy dla Facebooka i tłumaczenie językowe w czasie rzeczywistym dla Microsoft Skype. Nadal, IBM ma tutaj przewagę, ponieważ jego badania mogą zmniejszyć zapotrzebowanie na przestrzeń i zasilacze. W przyszłości, być może uda nam się umieścić tę sztuczną inteligencję w telefonach komórkowych i innych małych urządzeniach, takie jak aparaty słuchowe i zegarki.
“Co otrzymujemy ze struktury synaptycznej? Możemy klasyfikować obrazy przy bardzo niskim zużyciu energii, i możemy stale rozwiązywać nowe problemy w nowych środowiskach.” Briana Van Essena, informatyk w Lawrence Livermore National Laboratory, odpowiedzialny za zastosowanie algorytmów głębokiego uczenia się w bezpieczeństwie narodowym.
TrueNorth to najnowsza technologia, która w przyszłości umożliwi głębokie uczenie się i szereg innych usług AI. Dzisiejsze maszyny obsługujące algorytmy Google, Facebook i Microsoft nadal wymagają oddzielnych procesorów graficznych, ale wszystkie zmierzają w stronę FPgas (chipy, które można zaprogramować do określonych zadań). Piotra Diehla (Doktorat w Cortex Computing Group na Politechnice w Zurychu) uważa, że TrueNorth jest lepszy zarówno od samodzielnych układów graficznych, jak i FPgas ze względu na niskie zużycie energii.
Główna różnica, mówi Jason Mars, profesor informatyki na Uniwersytecie Michigan, polega na tym, że TrueNorth bezproblemowo współpracuje z algorytmami głębokiego uczenia się. Obydwa dogłębnie symulują sieci neuronowe oraz generują neurony i synapsy “w mózgu.” “Chip może sprawnie wykonywać polecenia sieci neuronowej.” Nie brał udziału w jeździe próbnej, ale uważnie śledził postęp chipa.
Mimo tego, TrueNorth nie jest jeszcze w pełni zsynchronizowany z algorytmami głębokiego uczenia się. Jednakże, IBM zdecydował się zaangażować zewnętrznych badaczy w udoskonalenie chipa, ponieważ jest to wciąż pewna odległość od rzeczywistego rynku. Dla Modhy, był to również proces konieczny, jak powiedział: “Musieliśmy stworzyć solidny fundament pod poważną transformację.”
Mózg w telefonie
Peter Diehl niedawno odwiedził Chiny, ale z jakiegoś powodu wiesz, jego telefon nie współpracował z Google, i nagle przywrócił sztuczną inteligencję do jej pierwotnej formy. Ponieważ większość przetwarzania w chmurze zależy obecnie od serwerów Google, więc bez sieci, wszystko jest bezużyteczne.
Głębokie uczenie się wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, co jest zwykle zapewniane przez gigantyczne centra danych, a nasze telefony są z nimi najczęściej połączone poprzez Internet. Prawdziwa północ, z drugiej strony, może przenieść przynajmniej część swojej mocy obliczeniowej do Twojego telefonu lub innego urządzenia, co mogłoby znacznie zwiększyć częstotliwość wykorzystania sztucznej inteligencji.
Ale żeby to zrozumieć, najpierw musisz zrozumieć, jak działa głębokie uczenie się. Działa w dwóch etapach. Pierwszy, firmy takie jak Google i Facebook muszą budować własne sieci neuronowe, aby obsługiwać określone zadania. Jeśli chcą mieć możliwość automatycznego rozpoznawania zdjęć kotów, muszą pokazać sieci neuronowej kilka zdjęć kotów. Następnie, po przeszkoleniu wzorca, inna sieć neuronowa musi wykonać to zadanie. Kiedy wyjmiesz zdjęcie, system musi określić, czy są w nim koty, a TrueNorth istnieje po to, aby drugi krok był bardziej efektywny.
Po przeszkoleniu sieci neuronowej, chip może pomóc ominąć gigantyczne centrum danych i przejść od razu do drugiego kroku. A ponieważ chip TrueNorth jest tak mały i energooszczędny, może zmieścić się w urządzeniach przenośnych. Zwiększa to ogólną wydajność, ponieważ nie trzeba już pobierać wyników z centrum danych przez sieć. Jeśli uda się to spopularyzować, może znacznie zmniejszyć obciążenie centrów danych. “To jest przyszłość branży, gdzie urządzenia mogą samodzielnie wykonywać złożone zadania.” “– powiedział Mars.
Neurony, aksony, synapsy i impulsy nerwowe
Google próbował ostatnio wprowadzić sieci neuronowe do telefonów komórkowych, ale Diehl uważa, że TrueNorth znacznie wyprzedza swoich rywali, ponieważ jest bardziej zsynchronizowany z głębokim uczeniem się. Każdy chip może symulować miliony neuronów, i te neurony mogą komunikować się ze sobą poprzez “synapsy w mózgu.”
To właśnie odróżnia TrueNorth od podobnych produktów na rynku, nawet w porównaniu do procesorów graficznych i FPgas mają wystarczające zalety. Mogą tworzyć się wióry TrueNorth “impulsy nerwowe,” podobne do impulsów elektrycznych w mózgu. Impulsy nerwowe mogą wskazywać na zmianę tonu czyjejś mowy, lub zmiana koloru obrazu. “Można o tym myśleć jak o krótkich wiadomościach przesyłanych między neuronami.” Rodrigo Alvarez-Icaza, jeden z głównych projektantów chipa.
Chociaż istnieją 5.4 miliardów tranzystorów w chipie, jego zużycie energii jest tylko 70 miliwatów. A co ze standardowymi procesorami Intel?? Ma 1.2 miliardów tranzystorów, ale jego pobór mocy sięga 35 do 140 waty. Nawet chipy ARM, które są powszechnie stosowane w smartfonach, zużywają kilkakrotnie więcej energii niż chipy TrueNorth.
Oczywiście, aby chip naprawdę działał, potrzebuje nowego oprogramowania, co właśnie próbowali zrobić Diehl i inni programiści podczas uruchomienia testowego. Innymi słowy, programiści konwertują istniejący kod na język rozpoznawany przez chip i wprowadzany do niego, ale pracują także nad napisaniem natywnego kodu dla TrueNorth.
obecny
Podobnie jak inni programiści, Modha skupia się na omawianiu TrueNorth w dziedzinie biologii, takie jak neurony, aksony, synapsy, impulsy nerwowe, itp. Chip niewątpliwie w pewnym sensie naśladuje ludzki układ nerwowy, ale nadal ma swoje ograniczenia. “Tego rodzaju dyskusje są często bardzo ostrożne. Mimo wszystko, krzem nie jest tym, z czego zbudowany jest ludzki mózg.” Chrisa Nicholsona, współzałożyciel firmy Skymind.
Modha uznaje te twierdzenia. Kiedy rozpoczynał projekt w 2008, z $53.5 milionowa inwestycja firmy Darpa (dział badawczy Departamentu Obrony), celem było zbudowanie zupełnie nowego chipa z zupełnie innych materiałów i symulowanie ludzkiego mózgu. Ale wie, że nie stanie się to szybko, Obcinak do płytek PCB2 “w drodze do realizacji swoich marzeń nie możemy ignorować rzeczywistości,” powiedział.
W 2010, był przykuty do łóżka z powodu świńskiej grypy, w tym czasie zdał sobie sprawę, że najlepszym sposobem na przełamanie wąskiego gardła jest rozpoczęcie od struktury chipa i uzyskanie symulacji mózgu. “Nie potrzebujesz komórek nerwowych, aby naśladować podstawową fizykę, chemia i biologia w celu poprawy mocy obliczeniowej. Musimy być wystarczająco elastyczni, aby coraz bardziej upodabniać się do mózgu.” – powiedział.
To jest chip TrueNorth. To nie jest cyfrowy mózg, ale to ważny krok na tej drodze, oraz w ramach okresu próbnego IBM, plan jest na dobrej drodze. Właściwie cała maszyna składa się z 48 oddzielne maszyny, każdy z własnym procesorem TrueNorth. Przyszły tydzień, wraz z upływem okresu próbnego, Modha i jego zespół rozbiorą maszynę, aby badacze mogli ją zabrać do domu w celu dalszych badań. Ludzie wykorzystują technologię, aby zmieniać społeczeństwo, i ci badacze stanowią podstawę naszych wysiłków.