211service.com
Nowe układy IBM przetwarzają więcej tak jak my
Mikrochip z mniej więcej taką samą mocą mózgu jak robak ogrodowy może nie wydawać się zbyt imponujący w porównaniu z oślepiająco szybkimi chipami w nowoczesnych komputerach osobistych. Ale nowy mikrochip stworzony przez naukowców z IBM stanowi punkt zwrotny. W przeciwieństwie do zwykłego chipa naśladuje funkcjonowanie mózgu biologicznego — wyczyn, który może otworzyć nowe możliwości obliczeniowe.
Gry logiczne: Nowy chip IBM odczytuje pismo odręczne badacza.
Wewnątrz mózgu informacje są przetwarzane równolegle, a obliczenia i pamięć są ze sobą splecione. Każdy neuron jest połączony z wieloma innymi, a siła tych połączeń stale się zmienia, gdy mózg się uczy. Uważa się, że dynamika ta ma kluczowe znaczenie dla uczenia się i pamięci, i właśnie to naukowcy starali się naśladować w krzemie. Z kolei konwencjonalne chipy przetwarzają jeden bit po drugim i przetaczają informacje między dyskretnym procesorem a komponentami pamięci. Im większy problem, tym większa liczba bitów, które należy przetasować.
Badacze IBM zbudowali i przetestowali dwa chipy demonstracyjne, które przechowują i przetwarzają informacje w sposób naśladujący naturalny układ nerwowy. Firma twierdzi, że te wczesne chipy mogą być budulcem dla czegoś znacznie bardziej ambitnego: komputera wielkości pudełka po butach, który ma mniej więcej połowę złożoności ludzkiego mózgu i zużywa tylko jeden kilowat energii. Jest on rozwijany dzięki finansowaniu w wysokości 21 milionów dolarów od Agencji Zaawansowanych Projektów Badawczych Obrony, we współpracy z kilkoma uniwersytetami.
Naukowcy firmy i ich akademiccy współpracownicy przedstawią w przyszłym miesiącu dwa referaty na Niestandardowe układy scalone konferencja w San Jose w Kalifornii, pokazująca, że układy mają bardzo niskie wymagania dotyczące mocy i współpracują z oprogramowaniem do naśladowania obwodów neuronowych. W jednym eksperymencie rdzeń neuronowy, jak nazywa się nowe żetony, uczy się grać w Ponga; w innym uczy się nawigować samochodem na prostym torze wyścigowym; w innym uczy się rozpoznawać obrazy.
Konwencjonalne komputery stały się bardzo potężne, ale wymagają ogromnej pojemności i mocy, aby naśladować zadania, które ludzie uważają za oczywiste. Na przykład system obliczeniowy IBM Watson pokonał dwóch najlepszych ludzi Niebezpieczeństwo! graczy w meczu w lutym. Ale do tego potrzebne było 16 terabajtów pamięci i klaster niezwykle wydajnych serwerów.
Mózg znakomicie rozwiązał te problemy, mając zaledwie 10 watów mocy, mówi Kwabena Boahen , profesor bioinżynierii na Uniwersytecie Stanforda, który obecnie nie jest zaangażowany w projekt IBM. Maszyna z inteligencją, jaką mamy, mogłaby czytać i nawiązywać połączenia, pobierać informacje i nadawać im sens, a nie tylko dopasowywać.
Kontrowersje budzi jednak to, jak taki kognitywny komputer powinien być zaprojektowany i jak powinien działać. W końcu biolodzy wciąż nie rozumieją, jak działa mózg.
IBM opublikował tylko ograniczone szczegóły dotyczące działania i wydajności swoich nowych chipów. Ale lider projektu Dharmendra Modha mówi, że chipy wykraczają poza poprzednie prace w tej dziedzinie, naśladując dwa aspekty mózgu: bliskość części odpowiedzialnych za pamięć i obliczenia (naśladowane przez sprzęt) oraz fakt, że połączenia między tymi częściami mogą być tworzone i usuwane, i stają się silniejsze lub słabsze z czasem (osiągane przez oprogramowanie).
Nowe chipy zawierają 45-nanometrowe tranzystory cyfrowe zbudowane bezpośrednio na macierzy pamięci. To tak, jakby przechowywać dane obok każdej bramki logicznej w procesorze, mówi informatyk z Cornell University Rajit Manohar , który współpracuje z IBM przy projektach sprzętu. Co najważniejsze, oznacza to, że chipy zużywają 45 pikodżuli na zdarzenie, naśladując transmisję impulsu w sieci neuronowej. To około 1000 razy mniej energii niż konwencjonalny komputer, mówi Gert Cauwenberghs , dyrektor Instytutu Obliczeń Neuronowych na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego.
Jak dotąd zespół IBM zademonstrował tylko bardzo podstawowe oprogramowanie na tych chipach, ale stworzyły one podstawy do uruchamiania bardziej złożonego oprogramowania na prostszych komputerach, niż było to możliwe w przeszłości. W 2009 roku grupa Modhy przeprowadziła symulacje sieci neuronowej tak złożonej jak mózg kota na superkomputerze. Wycinają zęby na ogromnych symulacjach, mówi Michael Arbib , dyrektor USC Brain Project. Teraz wymyślili chipy, które mogą ułatwić [uruchamianie oprogramowania do obliczeń kognitywnych] – ale jeszcze tego nie udowodnili, mówi.
Grupa Modhy zaczęła od modelowania systemu o złożoności podobnej do myszy, a następnie przekształciła się w szczura, kota i wreszcie małpę. Za każdym razem musieli przejść na mocniejszy superkomputer. Nie byli też w stanie przeprowadzić symulacji w czasie rzeczywistym z powodu separacji między pamięcią a procesorem, którą mają przezwyciężyć nowe projekty układów. Nowy sprzęt powinien uruchamiać to oprogramowanie szybciej, zużywając mniej energii i na mniejszej przestrzeni. Naszym ostatecznym celem jest system kognitywno-obliczeniowy na skalę ludzką, mówi Modha.