IBM afslører revolutionerende hjerne på en chip

IBM har bygget noget bemærkelsesværdigt. Annonceret i sidste uge via en artikel i Science, “TrueNorth” er det, der er kendt som en 'neuromorfisk chip Den nyeste computerteknologi, du er nødt til at se for at tro Den nyeste computerteknologi, du er nødt til at se for at tro. Tjek nogle af de nyeste computerteknologier, der er indstillet til at omdanne verden af ​​elektronik og pc'er i det næste få år. '- en computerchip designet til at efterligne biologiske neuroner til brug i intelligente computersystemer som Watson.

Chippen, der er fremstillet af Samsung ved hjælp af 28 nm-processer, har 4096 specialiserede kerner og kan simulere en million menneskelige lignende neuroner med 256 synapser hver. De neuroner, der simuleres af chippen, er 'spiking neurons' - en mere detaljeret, biologisk model af neuroner end dem, der normalt bruges i maskinlæring, som koder for information i timingen og hyppigheden af ​​pulser, der bevæger sig fra neuroner til neuron.

Chippen kan kun simulere cirka en fjerdedel af så mange neuroner, som findes i cerebral cortex af en typisk mus, men er allerede i stand til imponerende feats of mønstergenkendelse, når den kombineres med et traditionelt computersystem.

Hvad er TrueNorth?

TrueNorth er produktet af et ambitiøst projekt, der bryggeri i IBM siden 2011, der har det langsigtede mål at konstruere en neuromorfisk enhed, der er i stand til et menneskelignende intellekt, der kan passe ind i den menneskelige hjerne og forbruge en lignende mængde energi (ca. tyve watt eller 1/7 af den energi, der bruges af et Pentium 4). Forskningen blev delvis finansieret af DARPA, DoDs forskningsarm, som en del af deres AI-initiativ, 'SYNAPSE' Du vil ikke tro det: DARPA Fremtidsforskning i avancerede computere Du vil ikke tro det: DARPA Fremtidsforskning i avancerede computere DARPA er en af ​​de mest fascinerende og hemmelighedsfulde dele af den amerikanske regering. Følgende er nogle af DARPAs mest avancerede projekter, der lover at omdanne verden af ​​teknologi. . Hvis du har set Terminator 2, ville det ikke være uretfærdigt at foretage en sammenligning.

TrueNorth er et dristigt første skridt mod denne vision, selvom der er en lang vej at gå - den menneskelige hjernebark indeholder 20 milliarder neuroner, 20.000 gange mere end IBMs chip. Mange funktioner i arkitekturen i visse regioner i hjernen er stadig ikke godt forstået. Komplicerende spørgsmål udfører selve chippen kun netværkets opførsel: træning af netværket (at finde ud af de synaptiske forbindelser, der får netværket til at gøre, hvad du vil), håndteres i øjeblikket ved hjælp af traditionelle computerprocessorer, selvom IBM gerne vil flytte denne funktion til chip en dag.

IBM har testet chippen på en række standardmaskineoplysninger, inklusive en billedgenkendelsesopgave designet af DARPA, hvor deres chip scorer cirka 80% nøjagtighed. Det er en meget god score - selvom det, der er mere imponerende, er, at chippen var i stand til at udføre denne bedrift i realtid, behandle tredive billeder i sekundet og forbrugte kun 63 milliwatt for at gøre det - cirka syv gange mindre end energibehovet til en typisk nattelys.

Hvis du simpelthen stablede 20.000 af disse chips for at svare til den menneskelige hjernes signalknusende kraft med brute force, ville resultatet være en server, der kun forbrugte lidt mere energi end en typisk elkedel - næsten hundrede gange mere end hjernen, men ikke et uoverkommeligt beløb på nogen måde. Dette står i modsætning til den beskedne supercomputer, du normalt har brug for for at udføre den samme opgave. Dharmendra Modha, en IBM Fellow, udtrykte det på denne måde:

For at understrege denne divergens mellem hjernen og nutidens computere, skal du bemærke, at en 'menneskelig skala' simulering med 100 billioner synapser krævede 96 Blue Gene / Q-stativer fra Lawrence Livermore National Lab Sequoia supercomputer”

Så hvad betyder denne chip faktisk for AI-applikationers fremtid?

Nå, denne chip er bare starten: der skal gøres betydelige fremskridt med at øge tætheden og tilslutningen af ​​neuroner, bringe strømforbruget endnu lavere og opbygge større og større populationer af sammenkoblede neuroner. Der er også muligheden for at bruge dedikeret hardware til at træne netværket, hvilket kan åbne for massive forbedringer i nøjagtigheden af ​​netværkets opførsel.

Imidlertid denne slags teknologi vilje begynde at finde vej ind i applikationer i relativt kort fremtid: chippen er lille nok og bruger lidt nok strøm til, at flere millioner neuronetværk kan integreres i enheder som autonome robotter og smartphones, hvilket fremskynder den spirende omgivende intelligensrevolution.

IBM håber også at installere chips, der muligvis indeholder milliarder af neuroner i sine Watson-computersystemer, så Watsons software kan aflevere vanskelige problemer til harddisk neurale netværk og få tilbage løsninger, hvilket gør Watson-enheder billigere, mindre og smartere - ideelt set kan du i sidste ende køre et system som Watson på enhver smartphone.

Intelligens er hurtigt ved at blive en af ​​de mest værdifulde råvarer inden for computing, og at gøre det billigere at betjene intelligente systemer vil have en enorm indflydelse på, hvor disse systemer kan implementeres og hvad til. Der er risici for denne slags fremskridt. Her er hvorfor forskere mener, at du skal være bekymret for kunstig intelligens. Her er, hvorfor videnskabsmænd synes, du skal være bekymret for kunstig intelligens. Synes du, at kunstig intelligens er farligt? Kan AI udgøre en alvorlig risiko for den menneskelige race. Dette er nogle af grundene til, at du måske vil være bekymret. naturligvis, men værdien er også potentielt enorm. Computer intelligence vil sandsynligvis ændre alle aspekter af vores liv i de kommende år, og denne form for forskning vil gøre det billigere og mere magtfuldt.

Billedkreditter: “IBM Think Card“, af Stephen Coles, “IBM Blue Gene / P“, af Argonne National Labs, “brainstorm” af Steve Jurvetson, agsandrew / Shutterstock