La laboratorul său de lângă SAN Jose, IBM a construit un creier electronic de rozătoare din 48 Cipurile de testare TrueNorth, fiecare dintre acestea poate imita un element de bază al creierului.
IBM a făcut un creier artificial din 48 chips-uri
Sub conducerea liderului de proiect Dharmendra Modha, ne-am apropiat de întregul proiect. Se înțelege că volumul său este ca un dulap cu medicamente de baie, care este acoperit cu panouri translucide din plastic, și poate vedea clar cipurile, plăci de circuite și indicatoare colorate în interiorul acestuia. Pare ceva dintr-un film științifico-fantastic din anii 70, dar Modha spune, “Te uiți la un mic rozător.”
Vorbește despre creierul unui mic rozător, sau cel puțin acest teanc de jetoane poate încăpea în acel creier. Aceste cipuri acționează ca neuroni, blocurile de bază ale creierului. Modha spune că sistemul poate simula 48 milioane de celule nervoase, aproximativ egal cu numărul de celule nervoase dintr-un creier mic de rozătoare.
La IBM, Modha a condus grupul de calcul cognitiv, care a inventat “neurocip.” Când el și echipa sa și-au dezvăluit prima invenție, l-au folosit pentru un test de trei săptămâni, sprijinirea academicilor și a cercetătorilor guvernamentali la laboratorul de cercetare și dezvoltare al IBM din Silicon Valley. După ce și-au conectat propriile computere la creierul mouse-ului digital, cercetătorii i-au explorat structura și au început să scrie programe pentru cipul TrueNorth.
Luna trecută, unii cercetători îl văzuseră deja pe acest tip în Colorado, așa că îl programaseră să recunoască fotografiile și vorbirea, și înțelege un limbaj natural. Cipul rulează “învăţare profundă” algoritmi care domină acum serviciile de inteligență artificială ale internetului, oferind recunoaștere facială pentru Facebook și traducere în timp real a limbii pentru Skype Microsoft. Încă, IBM are un avans aici, deoarece cercetările sale ar putea reduce nevoia de spațiu și surse de alimentare. În viitor, este posibil să putem pune această inteligență artificială în telefoanele mobile și alte dispozitive mici, precum SIDA auditivă și ceasurile.
“Ce obținem din structura sinaptică? Putem clasifica imagini cu un consum foarte mic de energie, și putem rezolva în mod constant probleme noi în medii noi.” Brian Van Essen, un informatician la Laboratorul Național Lawrence Livermore, care este responsabil cu aplicarea algoritmilor de învățare profundă la securitatea națională.
TrueNorth este cea mai recentă tehnologie care va rula învățarea profundă și o serie de alte servicii AI în viitor. Mașinile de astăzi care rulează algoritmi de la Google, Facebook și Microsoft încă necesită procesoare grafice separate, dar toți se îndreaptă spre FPgas (cipuri care pot fi programate pentru sarcini specifice). Peter Diehl (Doctor în Cortex Computing Group de la Universitatea Politehnică din Zurich) consideră că TrueNorth este superior atât față de cipurile grafice de sine stătătoare, cât și față de FPgas, din cauza consumului său scăzut de energie.
Principala diferență, spune Jason Mars, profesor de informatică la Universitatea din Michigan, este că TrueNorth funcționează perfect cu algoritmi de învățare profundă. Ambele simulează rețelele neuronale în profunzime și generează neuroni și sinapse “în creier.” “Cipul poate executa eficient comenzile rețelei neuronale.” El nu a participat la proba, dar a urmărit îndeaproape progresul cipului.
Chiar și așa, TrueNorth nu este încă pe deplin sincronizat cu algoritmii de învățare profundă. Cu toate acestea, IBM a decis să implice cercetători externi în îmbunătățirea cipului, deoarece este încă la o oarecare distanță de piața actuală. Pentru Modha, a fost și un proces necesar, cum a spus el: “Trebuia să punem o bază solidă pentru o transformare majoră.”
Creierul din telefon
Peter Diehl a călătorit recent în China, dar din anumite motive știi, telefonul lui nu a funcționat cu Google, și a luat brusc inteligența artificială înapoi la forma ei inițială. Pentru că cea mai mare parte a cloud computing-ului depinde acum de serverele Google, deci fara retea, totul este inutil.
Învățarea profundă necesită o cantitate enormă de putere de procesare, care este furnizat de obicei de centrele de date gigantice, iar telefoanele noastre sunt de obicei conectate la ele prin Internet. TrueNorth, pe de altă parte, poate muta cel puțin o parte din puterea sa de procesare pe telefon sau pe alt dispozitiv, care ar putea extinde foarte mult frecvența utilizării AI.
Dar pentru a înțelege asta, mai întâi trebuie să înțelegeți cum funcționează învățarea profundă. Funcționează în două etape. Primul, companii precum Google și Facebook trebuie să-și construiască propriile rețele neuronale pentru a se ocupa de sarcini specifice. Dacă doresc să recunoască automat fotografiile pisicilor, trebuie să arate rețelei neuronale o grămadă de fotografii cu pisici. Apoi, după ce modelul este antrenat, o altă rețea neuronală trebuie să îndeplinească această sarcină. Când scoți o fotografie, sistemul trebuie să determine dacă există pisici în el, iar TrueNorth există pentru a face al doilea pas mai eficient.
Odată ce ați antrenat rețeaua neuronală, cipul vă poate ajuta să ocoliți centrul de date gigant și să treceți direct la pasul al doilea. Și pentru că cipul TrueNorth este atât de mic și eficient din punct de vedere energetic, se poate potrivi în dispozitive portabile. Acest lucru crește eficiența generală, deoarece nu mai trebuie să descărcați rezultatele din centrul de date prin rețea. Dacă se poate populariza, poate reduce foarte mult presiunea asupra centrelor de date. “Acesta este viitorul industriei, unde dispozitivele pot îndeplini sarcini complexe în mod independent.” “a spus Marte.
Neuroni, axonii, sinapsele și impulsurile nervoase
Google a încercat recent să aducă rețele neuronale pe telefoanele mobile, dar Diehl crede că TrueNorth este cu mult înaintea rivalilor săi, pentru că este mai sincronizat cu învățarea profundă. Fiecare cip poate simula milioane de neuroni, iar acești neuroni pot comunica între ei prin “sinapsele din creier.”
Acesta este ceea ce diferențiază TrueNorth de produsele similare de pe piață, chiar și în comparație cu procesoarele grafice și FPgas au suficiente avantaje. Se pot forma cipuri TrueNorth “impulsuri nervoase,” similar cu impulsurile electrice din creier. Impulsurile nervoase pot arăta o schimbare a tonului în vorbirea cuiva, sau o schimbare a culorii unei imagini. “Poți să te gândești la asta ca la mesaje mici între neuroni.” Rodrigo Alvarez-Icaza, unul dintre principalii designeri ai cipului.
Deși există 5.4 miliarde de tranzistori pe cip, consumul său de energie este doar 70 miliwați. Ce zici de procesoarele Intel standard? Are 1.2 miliarde de tranzistori, dar consumul său de energie ajunge 35 la 140 wați. Chiar și cipuri ARM, care sunt utilizate în mod obișnuit în smartphone-uri, consumă de câteva ori mai multă energie decât cipurile TrueNorth.
Desigur, pentru ca cipul să funcționeze cu adevărat, are nevoie de software nou, care este exact ceea ce Diehl și alți dezvoltatori au încercat să facă în timpul testului. Cu alte cuvinte, dezvoltatorii convertesc codul existent într-un limbaj pe care cipul îl recunoaște și îl alimentează, dar lucrează și la scrierea codului nativ pentru TrueNorth.
prezent
Ca și alți dezvoltatori, Modha se concentrează pe discutarea TrueNorth în domeniul biologiei, precum neuronii, axonii, sinapsele, impulsuri nervoase, etc.. Cipul imită fără îndoială sistemul nervos uman în anumite privințe, dar are încă limitările sale. “Astfel de discuții sunt adesea foarte precaute. La urma urmelor, siliciul nu este din ce este făcut creierul uman.” Chris Nicholson, co-fondator al unei companii numite Skymind.
Modha recunoaște aceste afirmații. Când a început proiectul în 2008, cu a $53.5 investiție de milioane de la Darpa (brațul de cercetare al Departamentului de Apărare), Scopul a fost de a construi un cip complet nou din materiale complet diferite și de a simula creierul uman. Dar el știe că nu se va întâmpla repede, şi “nu putem ignora realitatea pe drumul spre realizarea viselor noastre,” spuse el.
În 2010, era ţintuit la pat cu gripă porcină, timp în care și-a dat seama că cel mai bun mod de a trece prin gâtul de sticlă era să înceapă cu structura cipului și să realizeze o simulare a creierului.. “Nu aveți nevoie de celule nervoase pentru a imita fizica de bază, chimie și biologie pentru a îmbunătăți puterea de calcul. Trebuie să fim suficient de flexibili pentru a deveni din ce în ce mai mult ca creierul.” 'a spus el.
Acesta este cipul TrueNorth. Nu este un creier digital, dar este un pas important pe parcurs, și cu proba IBM, planul este pe drumul cel bun. Întreaga mașină este de fapt alcătuită 48 mașini separate, fiecare cu propriul procesor TrueNorth. Săptămâna viitoare, odată cu trecerea în judecată, Modha și echipa sa vor defecta mașina pentru ca cercetătorii să o ducă acasă pentru studii suplimentare. Oamenii folosesc tehnologia pentru a schimba societatea, iar acești cercetători sunt coloana vertebrală a eforturilor noastre.