ที่ห้องทดลองใกล้กับซานโฮเซ่, IBM ได้สร้างสมองหนูอิเล็กทรอนิกส์จาก 48 ชิปทดสอบ TrueNorth, ซึ่งแต่ละอย่างสามารถเลียนแบบโครงสร้างพื้นฐานของสมองได้.
IBM สร้างสมองเทียมขึ้นมาจาก 48 ชิป
ภายใต้การนำของผู้นำโครงการ ธรรมเมนทรา โมธา, เราใกล้ชิดและเป็นส่วนตัวกับโครงการทั้งหมด. เป็นที่เข้าใจกันว่าปริมาตรของมันเหมือนกับตู้ยาในห้องน้ำ, ซึ่งปิดทับด้วยแผ่นพลาสติกโปร่งแสง, และมองเห็นชิปได้ชัดเจน, แผงวงจรและไฟแสดงสีสันภายในนั้น. ดูเหมือนอะไรบางอย่างจากภาพยนตร์นิยายวิทยาศาสตร์ยุค 70, แต่โมธาบอกว่า, “คุณกำลังดูสัตว์ฟันแทะตัวเล็ก ๆ”
เขากำลังพูดถึงสมองของหนูตัวเล็ก, หรืออย่างน้อยกองชิปนี้ก็พอดีกับสมองนั้นได้. ชิปเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเซลล์ประสาท, โครงสร้างพื้นฐานของสมอง. Modha บอกว่าระบบสามารถจำลองได้ 48 ล้านเซลล์ประสาท, ประมาณเท่ากับจำนวนเซลล์ประสาทในสมองของหนูตัวเล็ก.
ที่ไอบีเอ็ม, Modha บริหารกลุ่มการประมวลผลความรู้ความเข้าใจ, ซึ่งคิดค้น “นิวโรชิป” เมื่อเขาและทีมงานเปิดเผยสิ่งประดิษฐ์ของตนเป็นครั้งแรก, พวกเขาใช้มันเพื่อทดสอบการทำงานสามสัปดาห์, สนับสนุนนักวิชาการและนักวิจัยภาครัฐที่ห้องปฏิบัติการวิจัยและพัฒนาของไอบีเอ็มในซิลิคอนวัลเลย์. หลังจากที่เชื่อมต่อคอมพิวเตอร์ของตนเองเข้ากับสมองของเมาส์ดิจิทัลแล้ว, นักวิจัยได้สำรวจโครงสร้างของมันและเริ่มเขียนโปรแกรมสำหรับชิป TrueNorth.
เดือนที่แล้ว, นักวิจัยบางคนเคยเห็นชายคนนี้ในโคโลราโดแล้ว, พวกเขาจึงตั้งโปรแกรมให้จดจำภาพถ่ายและคำพูดได้, และเข้าใจภาษาธรรมชาติบางอย่าง. ชิปทำงาน “การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง” อัลกอริธึมที่ครองบริการปัญญาประดิษฐ์ของอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน, ให้การจดจำใบหน้าสำหรับ Facebook และการแปลภาษาแบบเรียลไทม์สำหรับ Skype ของ Microsoft. นิ่ง, IBM เป็นผู้นำที่นี่เนื่องจากการวิจัยสามารถลดความต้องการพื้นที่และอุปกรณ์จ่ายไฟได้. ในอนาคต, เราอาจสามารถนำปัญญาประดิษฐ์นี้ไปไว้ในโทรศัพท์มือถือและอุปกรณ์ขนาดเล็กอื่นๆ ได้, เช่นเครื่องช่วยฟังและการเฝ้าดู.
“เราได้อะไรจากโครงสร้างซินแนปติก? เราสามารถจัดประเภทภาพที่ใช้พลังงานต่ำมากได้, และเราสามารถแก้ไขปัญหาใหม่ในสภาพแวดล้อมใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง” ไบรอัน ฟาน เอสเซ่น, นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จากห้องปฏิบัติการแห่งชาติ Lawrence Livermore ซึ่งรับผิดชอบในการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกกับความมั่นคงของชาติ.
TrueNorth เป็นเทคโนโลยีล่าสุดที่จะขับเคลื่อนการเรียนรู้เชิงลึกและบริการ AI อื่นๆ ในอนาคต. เครื่องจักรในปัจจุบันที่ใช้อัลกอริทึมจาก Google, Facebook และ Microsoft ยังคงต้องการโปรเซสเซอร์กราฟิกแยกต่างหาก, แต่พวกเขากำลังมุ่งหน้าสู่ FPgas (ชิปที่สามารถตั้งโปรแกรมสำหรับงานเฉพาะได้). ปีเตอร์ ดีห์ล (ปริญญาเอกในกลุ่มคอมพิวเตอร์ Cortex ที่มหาวิทยาลัยโพลีเทคนิคซูริก) เชื่อว่า TrueNorth นั้นเหนือกว่าทั้งชิปกราฟิกแบบสแตนด์อโลนและ FPgas เนื่องจากใช้พลังงานต่ำ.
ความแตกต่างหลัก, เจสัน มาร์ส กล่าว, ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยมิชิแกน, คือ TrueNorth ทำงานได้อย่างราบรื่นด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก. ทั้งจำลองโครงข่ายประสาทเทียมในเชิงลึกและสร้างเซลล์ประสาทและไซแนปส์ “ในสมอง” “ชิปสามารถดำเนินการคำสั่งของโครงข่ายประสาทเทียมได้อย่างมีประสิทธิภาพ” เขาไม่ได้เข้าร่วมการทดสอบวิ่ง, แต่ได้ติดตามความคืบหน้าของชิปอย่างใกล้ชิด.
ยังไงก็ตาม, TrueNorth ยังไม่ซิงโครไนซ์กับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกอย่างสมบูรณ์. อย่างไรก็ตาม, IBM ได้ตัดสินใจที่จะให้นักวิจัยภายนอกมีส่วนร่วมในการปรับปรุงชิป, เพราะยังห่างจากตลาดจริงอยู่บ้าง. สำหรับโมธา, มันเป็นกระบวนการที่จำเป็นเช่นกัน, อย่างที่เขาพูด: “เราจำเป็นต้องวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่”
สมองในโทรศัพท์
Peter Diehl เพิ่งเดินทางไปประเทศจีน, แต่ด้วยเหตุผลบางอย่างคุณก็รู้, โทรศัพท์ของเขาใช้กับ Google ไม่ได้, และทันใดนั้นเขาก็นำปัญญาประดิษฐ์กลับคืนสู่รูปแบบดั้งเดิม. เพราะตอนนี้การประมวลผลแบบคลาวด์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์ของ Google, ดังนั้นหากไม่มีเครือข่าย, ทุกอย่างไร้ประโยชน์.
การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมหาศาล, ซึ่งโดยทั่วไปแล้วศูนย์ข้อมูลยักษ์ใหญ่จะให้บริการ, และโทรศัพท์ของเรามักจะเชื่อมต่อกับโทรศัพท์เหล่านั้นผ่านทางอินเทอร์เน็ต. ทรูนอร์ธ, ในทางกลับกัน, สามารถย้ายพลังการประมวลผลบางส่วนไปยังโทรศัพท์หรืออุปกรณ์อื่น ๆ ของคุณได้, ซึ่งสามารถขยายความถี่ของการใช้ AI ได้อย่างมาก.
แต่การที่จะเข้าใจสิ่งนี้, คุณต้องเข้าใจก่อนว่า Deep Learning ทำงานอย่างไร. มันทำงานในสองขั้นตอน. อันดับแรก, บริษัทอย่าง Google และ Facebook จำเป็นต้องสร้างโครงข่ายประสาทเทียมของตนเองเพื่อจัดการกับงานเฉพาะด้าน. หากต้องการความสามารถในการจดจำภาพถ่ายแมวโดยอัตโนมัติ, พวกเขาต้องแสดงภาพถ่ายแมวจำนวนหนึ่งให้กับโครงข่ายประสาทเทียม. แล้ว, หลังจากฝึกรูปแบบแล้ว, โครงข่ายประสาทเทียมอื่นจำเป็นต้องทำงานนี้. เมื่อคุณถ่ายรูปออกมา, ระบบจะต้องตรวจสอบว่ามีแมวอยู่ในนั้นหรือไม่, และ TrueNorth มีอยู่เพื่อทำให้ขั้นตอนที่สองมีประสิทธิภาพมากขึ้น.
เมื่อคุณได้ฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมแล้ว, ชิปสามารถช่วยให้คุณข้ามศูนย์ข้อมูลขนาดยักษ์และตรงไปยังขั้นตอนที่สองได้. และเนื่องจากชิปของ TrueNorth มีขนาดเล็กและประหยัดพลังงาน, สามารถใส่ลงในอุปกรณ์พกพาได้. ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม เนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องดาวน์โหลดผลลัพธ์จากศูนย์ข้อมูลผ่านเครือข่ายอีกต่อไป. หากสามารถเผยแพร่ได้, สามารถลดแรงกดดันต่อศูนย์ข้อมูลได้อย่างมาก. “นี่คืออนาคตของอุตสาหกรรม, โดยที่อุปกรณ์สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ” “ดาวอังคารกล่าวว่า.
เซลล์ประสาท, แอกซอน, ไซแนปส์และแรงกระตุ้นของเส้นประสาท
เมื่อเร็ว ๆ นี้ Google พยายามนำโครงข่ายประสาทเทียมมาสู่โทรศัพท์มือถือ, แต่ Diehl คิดว่า TrueNorth นำหน้าคู่แข่งมาก, เพราะมันสอดคล้องกับการเรียนรู้เชิงลึกมากกว่า. ชิปแต่ละตัวสามารถจำลองเซลล์ประสาทนับล้านได้, และเซลล์ประสาทเหล่านี้สามารถสื่อสารถึงกันผ่านทาง “ไซแนปส์ในสมอง”
นี่คือสิ่งที่ทำให้ TrueNorth แตกต่างจากผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในตลาด, แม้จะเปรียบเทียบกับโปรเซสเซอร์กราฟิกและ FPgas ก็มีข้อได้เปรียบเพียงพอ. ชิป TrueNorth สามารถสร้างได้ “แรงกระตุ้นของเส้นประสาท,” คล้ายกับแรงกระตุ้นไฟฟ้าในสมอง. แรงกระตุ้นของเส้นประสาทสามารถแสดงการเปลี่ยนแปลงน้ำเสียงในคำพูดของใครบางคน, หรือการเปลี่ยนสีของภาพ. “คุณสามารถคิดว่ามันเป็นข้อความเล็กๆ ระหว่างเซลล์ประสาท” โรดริโก อัลวาเรซ-อิกาซา, หนึ่งในนักออกแบบชั้นนำของชิป.
แม้ว่าจะมี 5.4 ทรานซิสเตอร์นับพันล้านตัวบนชิป, การใช้พลังงานเพียงอย่างเดียว 70 มิลลิวัตต์. แล้วโปรเซสเซอร์ Intel มาตรฐานล่ะ? มันมี 1.2 พันล้านทรานซิสเตอร์, แต่กินไฟถึง 35 ถึง 140 วัตต์. แม้แต่ชิป ARM, ซึ่งนิยมใช้ในสมาร์ทโฟน, ใช้พลังงานมากกว่าชิป TrueNorth หลายเท่า.
แน่นอน, เพื่อให้ชิปทำงานได้จริง, มันต้องการซอฟต์แวร์ใหม่, ซึ่งเป็นสิ่งที่ Diehl และนักพัฒนาอื่นๆ พยายามทำในระหว่างการทดสอบ. กล่าวอีกนัยหนึ่ง, นักพัฒนากำลังแปลงโค้ดที่มีอยู่เป็นภาษาที่ชิปรู้จักและป้อนเข้าไป, แต่พวกเขากำลังเขียนโค้ดเนทีฟสำหรับ TrueNorth ด้วย.
ปัจจุบัน
เช่นเดียวกับนักพัฒนาอื่นๆ, Modha มุ่งเน้นไปที่การสนทนา TrueNorth ในสาขาชีววิทยา, เช่นเซลล์ประสาท, แอกซอน, ไซแนปส์, แรงกระตุ้นของเส้นประสาท, ฯลฯ. ชิปเลียนแบบระบบประสาทของมนุษย์อย่างไม่ต้องสงสัย, แต่ก็ยังมีข้อจำกัดอยู่. “การอภิปรายประเภทนี้มักจะเป็นการเตือนใจอย่างมาก. หลังจากทั้งหมด, ซิลิคอนไม่ใช่สิ่งที่สมองของมนุษย์สร้างขึ้น” คริส นิโคลสัน, ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทชื่อ Skymind.
Modha รับทราบข้อเรียกร้องเหล่านี้. เมื่อเขาเริ่มโครงการใน 2008, ด้วย $53.5 ล้านเงินลงทุนจากดาร์ปา (หน่วยงานวิจัยของกระทรวงกลาโหม), เป้าหมายคือการสร้างชิปใหม่ทั้งหมดจากวัสดุที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงและจำลองสมองของมนุษย์. แต่เขารู้ว่ามันจะไม่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว, และ “เราไม่สามารถละเลยความเป็นจริงระหว่างทางไปสู่ความฝันได้,” เขากล่าว.
ใน 2010, เขาล้มป่วยด้วยโรคไข้หวัดหมู, ในช่วงเวลานั้น เขาตระหนักว่าวิธีที่ดีที่สุดในการฝ่าฟันปัญหาคอขวดคือการเริ่มต้นด้วยโครงสร้างชิปและบรรลุการจำลองสมอง. “คุณไม่จำเป็นต้องมีเซลล์ประสาทเพื่อเลียนแบบฟิสิกส์พื้นฐาน, เคมีและชีววิทยาเพื่อปรับปรุงพลังการคำนวณ. เราต้องมีความยืดหยุ่นพอที่จะเป็นเหมือนสมองมากขึ้นเรื่อยๆ” “เขาพูด.
นี่คือชิป TrueNorth. มันไม่ใช่สมองดิจิทัล, แต่มันเป็นก้าวสำคัญระหว่างทาง, และด้วยการทดลองใช้งานของ IBM, แผนเป็นไปตามแผน. จริงๆ แล้วตัวเครื่องทั้งหมดประกอบด้วย 48 แยกเครื่อง, แต่ละตัวมีโปรเซสเซอร์ TrueNorth ของตัวเอง. สัปดาห์หน้า, กับการทดลองใช้สิ้นสุดลง, Modha และทีมของเขาจะพังเครื่องจักรเพื่อให้นักวิจัยนำกลับบ้านเพื่อการศึกษาต่อไป. มนุษย์ใช้เทคโนโลยีเพื่อเปลี่ยนแปลงสังคม, และนักวิจัยเหล่านี้เป็นแกนหลักของความพยายามของเรา.