IBM ha fatto un cervello artificiale con 48 chip.

Nel suo laboratorio vicino a San Jose, IBM ha costruito un cervello elettronico di roditore da 48 chip di prova TrueNorth, ognuno dei quali può imitare un elemento fondamentale del cervello.

IBM ha fatto un cervello artificiale con 48 chip.

Sotto la guida del leader del progetto Dharmendra Modha, siamo riusciti a conoscere da vicino e personalmente l'intero progetto.con una larghezza massima di 20 mm,Sembra qualcosa uscito da un film di fantascienza degli anni '70, ma Modha dice: "Stai guardando un piccolo roditore".

Parla del cervello di un piccolo roditore, o almeno di questa pila di chip che possono entrare in quel cervello. Questi chip agiscono come neuroni, i mattoni di base del cervello.Modha dice che il sistema può simulare 48 milioni di cellule nervose, più o meno uguale al numero di cellule nervose in un piccolo cervello di roditore.

All'IBM, Modha dirigeva il gruppo di calcolo cognitivo, che ha inventato il "neurochip". Quando lui e il suo team hanno presentato per la prima volta la loro invenzione, l'hanno usata per un test di tre settimane,sostenere accademici e ricercatori governativi presso il laboratorio di ricerca e sviluppo di IBM nella Silicon ValleyDopo aver collegato i propri computer al cervello del topo digitale, i ricercatori hanno esplorato la sua struttura e hanno iniziato a scrivere programmi per il chip TrueNorth.

Il mese scorso, alcuni ricercatori avevano già visto questo tizio in Colorado, così lo avevano programmato per riconoscere le foto e il linguaggio, e capire un po' del linguaggio naturale.Il chip esegue gli algoritmi di "apprendimento profondo" che ora dominano i servizi di intelligenza artificiale di Internet., che fornisce il riconoscimento facciale per Facebook e la traduzione linguistica in tempo reale per Skype di Microsoft.IBM ha un vantaggio in questo campo perché la sua ricerca potrebbe ridurre il bisogno di spazio e di alimentatori.In futuro, potremmo essere in grado di inserire questa intelligenza artificiale nei telefoni cellulari e in altri piccoli dispositivi, come l'Aids uditivo e gli orologi.

"Cosa otteniamo dalla struttura sinaptica? Possiamo classificare le immagini con un basso consumo di energia, e possiamo risolvere costantemente nuovi problemi in nuovi ambienti".un informatico del Lawrence Livermore National Laboratory responsabile dell'applicazione di algoritmi di apprendimento profondo alla sicurezza nazionale.

TrueNorth è l'ultima tecnologia che eseguirà l'apprendimento profondo e una serie di altri servizi di IA in futuro.Facebook e Microsoft richiedono ancora processori grafici separati, ma tutti si stanno muovendo verso FPgas (chip che possono essere programmati per compiti specifici).Peter Diehl (PhD nel Cortex Computing Group presso la Politecnica di Zurigo) ritiene che TrueNorth sia superiore sia ai chip grafici standalone che a FPgas a causa del suo basso consumo energetico.

La differenza principale, dice Jason Mars, professore di informatica all'Università del Michigan, è che TrueNorth funziona senza problemi con gli algoritmi di deep learning.Entrambi simulano in profondità le reti neurali e generano neuroni e sinapsi nel cervello."Il chip può eseguire efficacemente i comandi della rete neurale". Non ha partecipato alla prova, ma ha seguito da vicino i progressi del chip.

Anche così, TrueNorth non è ancora completamente sincronizzato con gli algoritmi di deep learning.perché è ancora a una certa distanza dal mercato realePer Modha, è stato anche un processo necessario, come ha detto: "Avevamo bisogno di gettare una solida base per una grande trasformazione".

Il cervello nel telefono.

Peter Diehl ha recentemente viaggiato in Cina, ma per qualche motivo il suo telefono non funzionava con Google, e improvvisamente ha riportato l'intelligenza artificiale alla sua forma originale.Perché la maggior parte del cloud computing ora dipende dai server di Google, quindi senza la rete, tutto è inutile.

L'apprendimento profondo richiede un'enorme quantità di potenza di elaborazione, che viene generalmente fornita da giganteschi data center, e i nostri telefoni sono generalmente connessi a loro via Internet.dall'altra parte, può spostare almeno una parte della sua potenza di elaborazione sul tuo telefono o altro dispositivo, il che potrebbe espandere notevolmente la frequenza di utilizzo dell'IA.

Ma per capirlo, prima dovete capire come funziona l'apprendimento profondo.aziende come Google e Facebook devono costruire le proprie reti neurali per gestire compiti specificiSe vogliono la capacità di riconoscere automaticamente le foto dei gatti, devono mostrare alla rete neurale un mucchio di foto di gatti.Un'altra rete neurale deve eseguire questo compito.Quando prendete una foto, il sistema deve determinare se ci sono gatti dentro, e TrueNorth esiste per rendere il secondo passo più efficiente.

Una volta addestrata la rete neurale, il chip può aiutarti a bypassare il gigantesco data center e passare direttamente al secondo passo.si può inserire in dispositivi portatiliQuesto aumenta l'efficienza complessiva perché non è più necessario scaricare i risultati dal data center sulla rete.può ridurre notevolmente la pressione sui data center"Questo è il futuro dell'industria, dove i dispositivi possono eseguire compiti complessi in modo indipendente".

Neuroni, assoni, sinapsi e impulsi nervosi

Google ha recentemente cercato di portare le reti neurali sui telefoni cellulari, ma Diehl pensa che TrueNorth sia molto avanti rispetto ai suoi rivali, perché è più sincronizzato con l'apprendimento profondo.Ogni chip può simulare milioni di neuroni, e questi neuroni possono comunicare tra loro attraverso "sinapsi nel cervello".

Questo è ciò che distingue TrueNorth da prodotti simili sul mercato, anche rispetto ai processori grafici e FPgas hanno vantaggi sufficienti." simili agli impulsi elettrici nel cervelloGli impulsi nervosi possono mostrare un cambiamento di tono nel discorso di qualcuno, o un cambiamento di colore in un'immagine.uno dei principali progettisti del chip.

Anche se ci sono 5,4 miliardi di transistor sul chip, il suo consumo di energia è solo di 70 milliwatt.ma il suo consumo di energia raggiunge i 35-140 wattAnche i chip ARM, comunemente utilizzati negli smartphone, consumano molte volte più energia dei chip TrueNorth.

Ovviamente, per far funzionare il chip, ha bisogno di un nuovo software, che e' esattamente quello che Diehl e altri sviluppatori hanno cercato di fare durante il test.Gli sviluppatori stanno convertendo il codice esistente in un linguaggio che il chip riconosce e inserisce., ma stanno anche lavorando a scrivere codice nativo per TrueNorth.

presente

Come altri sviluppatori, Modha si concentra sulla discussione di TrueNorth nel campo della biologia, come neuroni, assoni, sinapsi, impulsi nervosi, ecc.Il chip imita indubbiamente in qualche modo il sistema nervoso umano."Questo tipo di discussioni sono spesso molto avvertenti. Dopo tutto, il silicio non è quello di cui è fatto il cervello umano". Chris Nicholson,co-fondatore di una società chiamata Skymind.

Quando ha iniziato il progetto nel 2008, con un investimento di 53,5 milioni di dollari dalla DARPA (il ramo di ricerca del Dipartimento della Difesa),L' obiettivo era quello di costruire un chip completamente nuovo con materiali completamente diversi e simulare il cervello umanoMa sa che non accadrà in fretta e "non possiamo ignorare la realtà sulla strada per perseguire i nostri sogni", ha detto.

Nel 2010, era a letto con l'influenza suina, durante il quale si rese conto che il modo migliore per superare il collo di bottiglia era iniziare con la struttura del chip e ottenere una simulazione del cervello."Non ti servono cellule nervose per imitare la fisica di base"Abbiamo bisogno di essere abbastanza flessibili da diventare sempre più simili al cervello".

Questo è il chip TrueNorth. Non è un cervello digitale, ma è un passo importante lungo il percorso, e con la sperimentazione di IBM, il piano è sulla buona strada.L'intera macchina è in realtà composta da 48 macchine separateLa prossima settimana, con il termine della prova, Modha e il suo team decomporranno la macchina per i ricercatori per portarla a casa per ulteriori studi.L'uomo usa la tecnologia per cambiare la società, e questi ricercatori sono la spina dorsale dei nostri sforzi.