Tại phòng thí nghiệm gần SAN Jose, IBM đã chế tạo được bộ não điện tử của loài gặm nhấm từ 48 Chip thử nghiệm TrueNorth, mỗi thứ trong số đó có thể bắt chước một khối xây dựng cơ bản của não.
IBM đã tạo ra bộ não nhân tạo từ 48 chip
Dưới sự lãnh đạo của trưởng dự án Dharmendra Modha, chúng tôi đã tiếp cận gần gũi và cá nhân hơn với toàn bộ dự án. Người ta hiểu rằng khối lượng của nó giống như tủ thuốc phòng tắm, được bao phủ bởi các tấm nhựa trong suốt, và có thể thấy rõ các con chip, bảng mạch và các chỉ số đầy màu sắc bên trong nó. Nó trông giống như một cái gì đó trong một bộ phim khoa học viễn tưởng thập niên 70, nhưng Modha nói, “Bạn đang nhìn vào một loài gặm nhấm nhỏ.”
Anh ấy đang nói về bộ não của một loài gặm nhấm nhỏ, hoặc ít nhất đống chip này có thể nhét vừa bộ não đó. Những con chip này hoạt động như tế bào thần kinh, các khối xây dựng cơ bản của não. Modha cho biết hệ thống có thể mô phỏng 48 triệu tế bào thần kinh, gần bằng số lượng tế bào thần kinh trong não loài gặm nhấm nhỏ.
tại IBM, Modha điều hành nhóm điện toán nhận thức, đã phát minh ra “chip thần kinh.” Khi anh ấy và nhóm của mình lần đầu tiên công bố phát minh của mình, họ đã sử dụng nó để chạy thử nghiệm trong ba tuần, hỗ trợ các học giả và nhà nghiên cứu chính phủ tại phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển của IBM ở Thung lũng Silicon. Sau khi kết nối máy tính của họ với bộ não chuột kỹ thuật số, các nhà nghiên cứu đã khám phá cấu trúc của nó và bắt đầu viết chương trình cho chip TrueNorth.
Tháng trước, một số nhà nghiên cứu đã nhìn thấy anh chàng này ở Colorado, nên họ đã lập trình nó để nhận dạng hình ảnh và lời nói, và hiểu một số ngôn ngữ tự nhiên. Con chip chạy “học sâu” các thuật toán hiện đang thống trị các dịch vụ trí tuệ nhân tạo trên Internet, cung cấp tính năng nhận dạng khuôn mặt cho Facebook và dịch ngôn ngữ theo thời gian thực cho Skype của Microsoft. Vẫn, IBM có khởi đầu thuận lợi ở đây vì nghiên cứu của họ có thể giảm nhu cầu về không gian và nguồn điện. trong tương lai, chúng ta có thể đưa trí tuệ nhân tạo này vào điện thoại di động và các thiết bị nhỏ khác, chẳng hạn như máy trợ thính và đồng hồ.
“Chúng ta nhận được gì từ cấu trúc khớp thần kinh? Chúng ta có thể phân loại hình ảnh với mức tiêu thụ điện năng rất thấp, và chúng ta có thể liên tục giải quyết những vấn đề mới trong môi trường mới.” Brian Van Essen, một nhà khoa học máy tính tại Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore, người chịu trách nhiệm áp dụng các thuật toán học sâu vào an ninh quốc gia.
TrueNorth là công nghệ mới nhất sẽ chạy deep learning và một loạt dịch vụ AI khác trong tương lai. Những chiếc máy ngày nay chạy thuật toán của Google, Facebook và Microsoft vẫn yêu cầu bộ xử lý đồ họa riêng, nhưng tất cả họ đều đang hướng tới FPgas (chip có thể được lập trình cho các nhiệm vụ cụ thể). Peter Diehl (Tiến sĩ trong Nhóm máy tính Cortex tại Đại học Bách khoa Zurich) tin rằng TrueNorth vượt trội hơn cả chip đồ họa độc lập và FPgas vì mức tiêu thụ điện năng thấp.
Sự khác biệt chính, Jason Mars nói, một giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Michigan, là TrueNorth hoạt động liền mạch với các thuật toán học sâu. Cả hai đều mô phỏng mạng lưới thần kinh một cách chuyên sâu và tạo ra các nơ-ron và khớp thần kinh “trong não.” “Con chip có thể thực hiện hiệu quả các lệnh của mạng lưới thần kinh.” Anh ấy không tham gia chạy thử, nhưng đã theo sát tiến trình của con chip.
Dù vậy, TrueNorth chưa được đồng bộ hóa hoàn toàn với các thuật toán deep learning. Tuy nhiên, IBM đã quyết định mời các nhà nghiên cứu bên ngoài tham gia vào việc cải tiến chip, bởi vì nó vẫn còn một khoảng cách xa so với thị trường thực tế. Đối với Modha, đó cũng là một quá trình cần thiết, như anh ấy đã nói: “Chúng tôi cần đặt nền móng vững chắc cho một sự chuyển đổi lớn.”
Bộ não trong điện thoại
Peter Diehl gần đây đã tới Trung Quốc, nhưng vì lý do nào đó bạn biết, điện thoại của anh ấy không hoạt động với Google, và anh ấy bất ngờ đưa trí tuệ nhân tạo trở lại hình dạng ban đầu. Bởi vì hầu hết điện toán đám mây hiện nay phụ thuộc vào máy chủ của Google, vậy là không có mạng, mọi thứ đều vô dụng.
Học sâu đòi hỏi sức mạnh xử lý cực lớn, thường được cung cấp bởi các trung tâm dữ liệu khổng lồ, và điện thoại của chúng ta thường được kết nối với chúng qua Internet. TrueNorth, mặt khác, có thể chuyển ít nhất một phần sức mạnh xử lý của nó sang điện thoại hoặc thiết bị khác của bạn, điều này có thể mở rộng đáng kể tần suất sử dụng AI.
Nhưng để hiểu được điều này, trước tiên bạn cần hiểu deep learning hoạt động như thế nào. Nó hoạt động theo hai giai đoạn. Đầu tiên, các công ty như Google và Facebook cần xây dựng mạng lưới thần kinh của riêng mình để xử lý các nhiệm vụ cụ thể. Nếu họ muốn khả năng tự động nhận dạng ảnh mèo, họ phải cho mạng lưới thần kinh xem một loạt ảnh mèo. Sau đó, sau khi mẫu được huấn luyện, một mạng lưới thần kinh khác cần thực hiện nhiệm vụ này. Khi bạn lấy một bức ảnh ra, hệ thống phải xác định xem có mèo trong đó không, và TrueNorth tồn tại để giúp bước thứ hai hiệu quả hơn.
Khi bạn đã huấn luyện mạng lưới thần kinh, con chip có thể giúp bạn vượt qua trung tâm dữ liệu khổng lồ và đi thẳng đến bước thứ hai. Và bởi vì chip của TrueNorth rất nhỏ và tiết kiệm điện năng, nó có thể vừa với các thiết bị cầm tay. Điều này làm tăng hiệu quả tổng thể vì bạn không còn cần phải tải xuống kết quả từ trung tâm dữ liệu qua mạng nữa. Nếu nó có thể được phổ biến, nó có thể làm giảm đáng kể áp lực lên các trung tâm dữ liệu. “Đây là tương lai của ngành, nơi các thiết bị có thể thực hiện các tác vụ phức tạp một cách độc lập.” “Sao Hỏa anh ấy nói.
Tế bào thần kinh, sợi trục, khớp thần kinh và xung thần kinh
Google gần đây đang cố gắng đưa mạng lưới thần kinh vào điện thoại di động, nhưng Diehl cho rằng TrueNorth đang đi trước các đối thủ của mình rất nhiều, vì nó đồng bộ hơn với deep learning. Mỗi con chip có thể mô phỏng hàng triệu tế bào thần kinh, và những tế bào thần kinh này có thể giao tiếp với nhau thông qua “các khớp thần kinh trong não.”
Đây là điều khiến TrueNorth khác biệt so với các sản phẩm tương tự trên thị trường, thậm chí so với bộ xử lý đồ họa và FPgas có đủ lợi thế. Chip TrueNorth có thể hình thành “xung thần kinh,” tương tự như các xung điện trong não. Các xung thần kinh có thể cho thấy sự thay đổi giọng điệu trong lời nói của ai đó, hoặc sự thay đổi màu sắc trong hình ảnh. “Bạn có thể coi nó như những thông điệp nhỏ giữa các tế bào thần kinh.” Rodrigo Alvarez-Icaza, một trong những nhà thiết kế chính của chip.
Mặc dù có 5.4 tỷ bóng bán dẫn trên chip, mức tiêu thụ điện năng của nó chỉ là 70 miliwatt. Còn bộ xử lý Intel tiêu chuẩn thì sao? Nó có 1.2 tỷ bóng bán dẫn, nhưng mức tiêu thụ điện năng của nó đạt tới 35 ĐẾN 140 watt. Ngay cả chip ARM, thường được sử dụng trong điện thoại thông minh, tiêu thụ điện năng gấp nhiều lần so với chip TrueNorth.
Tất nhiên rồi, để con chip thực sự hoạt động, nó cần phần mềm mới, đó chính xác là những gì Diehl và các nhà phát triển khác đã cố gắng thực hiện trong quá trình chạy thử nghiệm. Nói cách khác, các nhà phát triển đang chuyển đổi mã hiện có sang ngôn ngữ mà chip nhận dạng và đưa vào đó, nhưng họ cũng đang nghiên cứu viết mã gốc cho TrueNorth.
hiện tại
Giống như các nhà phát triển khác, Modha tập trung thảo luận về TrueNorth trong lĩnh vực sinh học, chẳng hạn như tế bào thần kinh, sợi trục, khớp thần kinh, xung thần kinh, Vân vân. Con chip chắc chắn bắt chước hệ thống thần kinh của con người theo một số cách, nhưng nó vẫn có những hạn chế. “Những cuộc thảo luận kiểu này thường rất thận trọng. Rốt cuộc, bộ não con người không được làm từ silicon.” Chris Nicholson, đồng sáng lập của một công ty tên là Skymind.
Modha thừa nhận những tuyên bố này. Khi anh bắt đầu dự án vào 2008, với một $53.5 triệu đầu tư từ Darpa (bộ phận nghiên cứu của Bộ Quốc phòng), mục tiêu là tạo ra một con chip hoàn toàn mới từ những vật liệu hoàn toàn khác và mô phỏng bộ não con người. Nhưng anh biết điều đó sẽ không xảy ra nhanh chóng, và “chúng ta không thể bỏ qua thực tế trên con đường theo đuổi ước mơ của mình,” anh ấy nói.
TRONG 2010, ông ấy nằm liệt giường vì cúm lợn, trong thời gian đó anh ấy nhận ra rằng cách tốt nhất để vượt qua nút cổ chai là bắt đầu với cấu trúc con chip và đạt được sự mô phỏng của bộ não. “Bạn không cần tế bào thần kinh để bắt chước vật lý cơ bản, hóa học và sinh học để cải thiện sức mạnh tính toán. Chúng ta cần phải đủ linh hoạt để ngày càng trở nên giống bộ não hơn.” ‘anh ấy nói.
Đây là chip TrueNorth. Nó không phải là bộ não kỹ thuật số, nhưng đó là một bước quan trọng trên đường đi, và với việc chạy thử của IBM, kế hoạch đang đi đúng hướng. Toàn bộ máy thực sự được tạo thành từ 48 máy riêng biệt, mỗi cái có bộ xử lý TrueNorth riêng. Tuần tới, khi quá trình dùng thử kết thúc, Modha và nhóm của ông sẽ chia nhỏ chiếc máy để các nhà nghiên cứu mang về nhà nghiên cứu thêm. Con người sử dụng công nghệ để thay đổi xã hội, và những nhà nghiên cứu này là trụ cột cho những nỗ lực của chúng tôi.