IBM avslører revolusjonerende Brain on a Chip

IBM har bygget noe bemerkelsesverdig. Kunngjort i forrige uke via en artikkel i Science, “Sann nord” er det som kalles en "neuromorfisk chip" Den nyeste datateknologi du må se for å tro på den nyeste datateknologien du må se for å tro Sjekk ut noen av de nyeste datateknologier som er satt til å forandre verden av elektronikk og PCer i løpet av de neste få år. Read More '- en dataplate designet for å etterligne biologiske nevroner, til bruk i intelligente datasystemer som Watson.

Chippen, produsert av Samsung ved hjelp av 28 nm prosesser, har 4096 spesialiserte kjerner, og kan simulere en million menneskelige neuroner, med 256 synapser hver. Nevronene simulert av brikken er "spiking nevroner" - en mer detaljert, biologisk modell av nevroner enn de som vanligvis brukes i maskinlæring, som koder informasjon i timing og frekvens av pulser som beveger seg fra nevroner til neuron.

Brikken kan bare simulere omtrent en fjerdedel så mange nevroner som finnes i hjernebarken av en typisk mus, men er allerede i stand til imponerende prestasjoner av mønstergenkjenning når kombinert med et tradisjonelt datasystem.

Hva er TrueNorth?

TrueNorth er produktet av et ambisiøst prosjektbrudd i IBM siden 2011, som har det langsiktige målet å konstruere en nevromorfisk enhet som er i stand til menneskelig intellekt som kan passe inn i menneskets hjerne og forbruke en tilsvarende mengde energi (ca. tjue watt, eller 1/7 av energien som brukes av en Pentium 4). Forskningen ble delvis finansiert av DARPA, DoDs forskningsarbeider, som en del av deres AI-initiativ, SYNAPSE. Du vil ikke tro det: DARPA Fremtidig forskning i avanserte datamaskiner. Du vil ikke tro det. DARPA Fremtidig forskning til avanserte datamaskiner DARPA er en av de mest fascinerende og hemmelige delene av den amerikanske regjeringen. Følgende er noen av DARPAs mest avanserte prosjekter som lover å forandre teknologien. Les mer . Hvis du har sett Terminator 2, ville det ikke være urettferdig å trekke en sammenligning.

TrueNorth er et dristig første skritt mot den visjonen, selv om det er en lang vei å gå - den menneskelige hjernebarken inneholder 20 milliarder nevroner, 20.000 ganger mer enn IBMs brikke. Mange funksjoner i arkitekturen til visse regioner i hjernen er fortsatt ikke godt forstått. Kompliserende forhold utfører selve brikken nettverksadferdene: Trene nettverket (å finne ut de synaptiske tilkoblingene som gjør nettverket det du vil), håndteres for øyeblikket ved hjelp av tradisjonelle dataprosessorer, selv om IBM ønsker å flytte den funksjonen til chip en dag.

IBM har testet brikken på en rekke standard maskin intelligens benchmarks, inkludert en bilde anerkjennelse oppgave designet av DARPA, hvor deres chip score omtrent 80% nøyaktighet. Det er en veldig god poengsum - selv om det er mer imponerende at brikken var i stand til å utføre denne prestasjonen i sanntid, behandle tretti bilder hvert sekund, og forbruket bare 63 milliwatt å gjøre det - omtrent syv ganger mindre enn energibehovet til en typisk nattlys.

Hvis du bare stablet 20.000 av disse sjetongene for å likne menneskers hjernes signal-knuste kraft ved brute force, ville resultatet være en server som bare bruker litt mer energi enn en vanlig vannkoker - nesten hundre ganger mer enn hjernen, men ikke et uoverkommelig beløp på noen måte. Dette står i kontrast til den beskjedne superdatamaskinen du vanligvis trenger for å oppnå samme oppgave. Dharmendra Modha, en IBM Fellow, sa det slik:

For å understreke denne divergensen mellom hjernen og dagens datamaskiner, merk at en "human-scale" -imulering med 100 billioner synapser krevde 96 Blue Gene / Q-rack av Lawrence Livermore National Lab Sequoia supercomputer”

Så hva betyr denne brikken faktisk for fremtiden for AI-applikasjoner?

Vel, denne brikken er bare starten: det er betydelige fremskritt for å øke tettheten og forbindelsen til nevroner, noe som gir strømforbruket enda lavere, og bygger større og større populasjoner av sammenkoblede nevroner. Det er også mulighet for å bruke dedikert maskinvare til å trene nettverket, noe som kan åpne opp store forbedringer i nøyaktigheten av nettverketes oppførsel.

Men denne typen teknologi vil begynn å finne veien til applikasjoner i den nærmeste nær fremtid: Chippen er liten nok og bruker lite nok kraft til at flere millioner nevronnett kan integreres i enheter som autonome roboter og smarttelefoner, og akselererer den spirende omgivende intelligensrevolusjonen.

IBM håper også å installere sjetonger som inneholder kanskje milliarder av nevroner i sitt Watson-datasystem, slik at Watson-programvaren kan håndtere vanskelige problemer med maskinvarenettnett og få tilbake løsninger, noe som gjør Watson-enheter billigere, mindre og smartere - ideelt sett kan du til slutt løpe et system som Watson på hver smarttelefon.

Intelligens blir raskt en av de mest verdifulle produktene i databehandling, og gjør det billigere å betjene intelligente systemer, vil få stor innvirkning på hvor disse systemene kan distribueres og hva for. Det er risiko for denne typen fremgang Her er hvorfor forskere tror du burde være bekymret for kunstig intelligens Her er hvorfor forskere tror du burde være bekymret for kunstig intelligens Synes du at kunstig intelligens er farlig? Kan AI utgjøre en alvorlig risiko for menneskeheten. Dette er noen grunner til at du kanskje vil være bekymret. Les mer, selvfølgelig, men verdien er også potensielt enorm. Computer intelligens vil trolig endre alle aspekter av våre liv i de kommende årene, og denne typen forskning vil gjøre det billigere og kraftigere.

Bildekreditter: “IBM Think Card“, av Stephen Coles, “IBM Blue Gene / P“, av Argonne National Labs, “Brainstorm” av Steve Jurvetson, agsandrew / Shutterstock

Utforsk mer om: Kunstig intelligens, CPU.