IBM сделал искусственный мозг из 48 чипов

В своей лаборатории недалеко от Сан-Хосе IBM построила электронный мозг грызуна из 48 чипов TrueNorth, каждый из которых может имитировать базовый строительный блок мозга.

IBM сделал искусственный мозг из 48 чипов

Под руководством руководителя проекта Дхармендры Моды, мы подходили ближе и лично к всему проекту.наполненный полупрозрачными пластиковыми панелямиЭто похоже на что-то из научно-фантастического фильма 70-х, но Мода говорит: "Вы смотрите на маленького грызуна".

Он говорит о мозге маленького грызуна, или, по крайней мере, эта куча чипов может поместиться в этот мозг. Эти чипы действуют как нейроны, основные строительные блоки мозга.Мода говорит, что система может имитировать 48 миллионов нервных клеток.Это примерно равно числу нервных клеток в мозге маленького грызуна.

В IBM Мода возглавлял группу когнитивных вычислений, которая изобрела "нейрочип". Когда он и его команда впервые представили свое изобретение, они использовали его в течение трех недель,поддержка ученых и правительственных исследователей в исследовательской лаборатории IBM в Силиконовой долинеПосле подключения собственных компьютеров к мозгу цифровой мыши, исследователи изучили его структуру и начали писать программы для чипа TrueNorth.

В прошлом месяце некоторые исследователи уже видели этого парня в Колорадо, поэтому они запрограммировали его на распознавание фотографий и речи, и понимание естественного языка.Чип запускает алгоритмы "глубокого обучения", которые теперь доминируют в сервисах искусственного интеллекта в Интернете., предоставляя распознавание лиц для Facebook и перевод языков в режиме реального времени для Skype от Microsoft.У IBM есть преимущество здесь, потому что его исследования могут уменьшить потребность в пространстве и источниках питанияВ будущем мы сможем внедрить этот искусственный интеллект в мобильные телефоны и другие небольшие устройства, такие как слуховой аппарат и часы.

"Что мы получаем из синаптической структуры? Мы можем классифицировать изображения с очень низким потреблением энергии, и мы можем постоянно решать новые проблемы в новых условиях". Брайан Ван Эссен,компьютерный ученый в Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора, ответственный за применение алгоритмов глубокого обучения для национальной безопасности..

TrueNorth - это новейшая технология, которая будет работать с глубоким обучением и рядом других услуг ИИ в будущем.Facebook и Microsoft все еще требуют отдельных графических процессоров, но все они движутся к FPgas (чипы, которые могут быть запрограммированы для конкретных задач).Питер Диль (PhD в Cortex Computing Group в Политехническом университете Цюриха) считает, что TrueNorth превосходит как автономные графические чипы, так и FPgas из-за низкого потребления энергии.

Основное отличие, по словам Джейсона Марса, профессора информатики в Мичиганском университете, заключается в том, что TrueNorth работает с алгоритмами глубокого обучения.Оба моделируют глубокие нейронные сети и генерируют нейроны и синапсы в мозге."Чип может эффективно выполнять команды нейронной сети". Он не участвовал в испытании, но внимательно следил за ходом чипа.

Тем не менее, TrueNorth еще не полностью синхронизирован с алгоритмами глубокого обучения.потому что это все еще некоторое расстояние от фактического рынкаДля Моды это был также необходимый процесс, по его словам: "Нам нужно было заложить прочную основу для крупной трансформации".

Мозг в телефоне

Недавно Питер Диль побывал в Китае, но по какой-то причине его телефон не работал с Google, и он внезапно вернул искусственный интеллект к его первоначальной форме.Потому что большая часть облачных вычислений теперь зависит от серверов Google., так что без сети все бесполезно.

Глубокое обучение требует огромного объема вычислительной мощности, которая обычно обеспечивается гигантскими центрами обработки данных, и наши телефоны обычно подключены к ним через Интернет.с другой стороны, может переместить хотя бы часть своей вычислительной мощности на ваш телефон или другое устройство, что может значительно расширить частоту использования ИИ.

Но чтобы понять это, сначала нужно понять, как работает глубокое обучение.Такие компании, как Google и Facebook, должны создавать свои собственные нейронные сети для выполнения конкретных задач.Если они хотят автоматического распознавания фотографий кошек, они должны показать нейронной сети кучу фотографий кошек.Для выполнения этой задачи нужна другая нейронная сеть.Когда вы снимаете фотографию, система должна определить, есть ли в ней кошки, и TrueNorth существует, чтобы сделать второй шаг более эффективным.

Как только вы обучите нейронную сеть, чип поможет вам обойти гигантский центр обработки данных и перейти прямо к второму шагу.Он может поместиться в ручные устройстваЭто повышает эффективность, потому что вам больше не нужно загружать результаты из центра обработки данных через сеть.Это может значительно снизить давление на центры обработки данных."Это будущее промышленности, где устройства могут выполнять сложные задачи самостоятельно". - сказал Марс.

Нейроны, аксоны, синапсы и нервные импульсы

Недавно Google пытался доставить нейронные сети на мобильные телефоны, но Диль считает, что TrueNorth намного опережает своих конкурентов, потому что он более синхронизирован с глубоким обучением.Каждый чип может имитировать миллионы нейроновИ эти нейроны могут общаться друг с другом через "синапсы в мозге".

Это отличает TrueNorth от аналогичных продуктов на рынке, даже по сравнению с графическими процессорами и FPgas имеют достаточно преимуществ." похожие на электрические импульсы в мозгеНервные импульсы могут показывать изменение тона речи или цвета изображения.один из главных разработчиков чипа.

Хотя на чипе 5,4 миллиарда транзисторов, его энергопотребление составляет всего 70 милливатт.Но его энергопотребление достигает 35-140 Вт.Даже чипы ARM, которые обычно используются в смартфонах, потребляют в несколько раз больше энергии, чем чипы TrueNorth.

Конечно, для того, чтобы чип действительно работал, ему нужно новое программное обеспечение, что именно то, что Диль и другие разработчики пытались сделать во время тестов.Разработчики преобразуют существующий код в язык, который чип распознает и вводит в него., но они также работают над написанием кода для TrueNorth.

в настоящее время

Как и другие разработчики, Modha фокусируется на обсуждении TrueNorth в области биологии, таких как нейроны, аксоны, синапсы, нервные импульсы и т. Д.Чип, несомненно, в некотором роде имитирует человеческую нервную систему"Эти дискуссии часто очень предостерегающие. В конце концов, кремний не то, из чего сделан человеческий мозг".соучредитель компании под названием Skymind.

Когда он начал проект в 2008 году, с инвестицией 53,5 миллионов долларов от DARPA (исследовательского подразделения Министерства обороны),Цель состояла в том, чтобы построить совершенно новый чип из совершенно разных материалов и имитировать человеческий мозг.Но он знает, что это произойдет не так быстро, и "мы не можем игнорировать реальность на пути к достижению наших мечтаний", сказал он.

В 2010 году он был прикован к постели от свиного гриппа, и в это время он понял, что лучший способ преодолеть эту проблему - начать с структуры чипа и создать моделирование мозга."Нам не нужны нервные клетки, чтобы имитировать физикуМы должны быть достаточно гибкими, чтобы стать все больше и больше похожими на мозг".

Это чип TrueNorth. Это не цифровой мозг, но это важный шаг на этом пути, и с пробным запуском IBM, план на пути.Вся машина состоит из 48 отдельных машин.На следующей неделе, когда испытания закончатся, Мода и его команда разобьют машину, чтобы исследователи могли взять ее домой для дальнейшего изучения.Люди используют технологии для изменения общества, и эти исследователи являются основой наших усилий.