IBM đã tạo ra một bộ não nhân tạo từ 48 con chip

Tại phòng thí nghiệm gần San Jose, IBM đã chế tạo một bộ não chuột điện tử từ 48 chip thử nghiệm TrueNorth, mỗi chip có thể bắt chước một khối cơ bản của bộ não.

IBM đã tạo ra một bộ não nhân tạo từ 48 con chip

Dưới sự dẫn dắt của người đứng đầu dự án Dharmendra Modha, chúng tôi đã tiếp cận trực tiếp với toàn bộ dự án.được bao phủ bởi các tấm nhựa trong suốtNó trông giống như một cái gì đó từ một bộ phim khoa học viễn tưởng những năm 70, nhưng Modha nói, "Bạn đang nhìn vào một con gặm nhấm nhỏ".

Ông ấy nói về bộ não của một con gặm nhấm nhỏ, hoặc ít nhất là một đống chip này có thể nằm trong bộ não đó. Những chip này hoạt động như các tế bào thần kinh, những khối cơ bản của bộ não.Modha nói hệ thống có thể mô phỏng 48 triệu tế bào thần kinh, tương đương với số lượng tế bào thần kinh trong não chuột nhỏ.

Tại IBM, Modha điều hành nhóm máy tính nhận thức, người đã phát minh ra "bản chip thần kinh". Khi ông và nhóm của ông lần đầu tiên công bố phát minh của họ, họ đã sử dụng nó cho một cuộc chạy thử nghiệm ba tuần,hỗ trợ các học giả và các nhà nghiên cứu chính phủ tại phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển của IBM ở Thung lũng SiliconSau khi kết nối máy tính của riêng họ với bộ não chuột kỹ thuật số, các nhà nghiên cứu đã khám phá cấu trúc của nó và bắt đầu viết các chương trình cho chip TrueNorth.

Tháng trước, một số nhà nghiên cứu đã thấy gã này ở Colorado, nên họ đã lập trình nó để nhận ra hình ảnh và giọng nói, và hiểu một số ngôn ngữ tự nhiên.Chip chạy các thuật toán "học sâu" mà bây giờ thống trị các dịch vụ trí tuệ nhân tạo của Internet, cung cấp nhận dạng khuôn mặt cho Facebook và dịch ngôn ngữ thời gian thực cho Skype của Microsoft.IBM có một khởi đầu ở đây bởi vì nghiên cứu của nó có thể giảm nhu cầu về không gian và nguồn cung cấp năng lượngTrong tương lai, chúng ta có thể đưa trí thông minh nhân tạo này vào điện thoại di động và các thiết bị nhỏ khác, chẳng hạn như AIDS và đồng hồ.

Chúng ta có thể phân loại hình ảnh với mức tiêu thụ năng lượng rất thấp, và chúng ta có thể liên tục giải quyết các vấn đề mới trong môi trường mới.một nhà khoa học máy tính tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore chịu trách nhiệm áp dụng các thuật toán học sâu cho an ninh quốc gia.

TrueNorth là công nghệ mới nhất sẽ chạy học sâu và một loạt các dịch vụ AI khác trong tương lai.Facebook và Microsoft vẫn cần các bộ xử lý đồ họa riêng biệt, nhưng tất cả chúng đều đang di chuyển về phía FPgas (các con chip có thể được lập trình cho các nhiệm vụ cụ thể).Peter Diehl (Ph.D. trong nhóm Cortex Computing tại Đại học Bách khoa Zurich) tin rằng TrueNorth vượt trội hơn cả chip đồ họa độc lập và FPgas vì mức tiêu thụ năng lượng thấp.

Sự khác biệt chính, theo Jason Mars, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Michigan, là TrueNorth hoạt động liền mạch với các thuật toán học sâu.Cả hai mô phỏng các mạng thần kinh ở độ sâu và tạo ra các tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong não"Chip có thể thực hiện hiệu quả các lệnh của mạng thần kinh". Ông ta không tham gia thử nghiệm, nhưng đã theo dõi chặt chẽ tiến độ của chip.

Mặc dù vậy, TrueNorth vẫn chưa được đồng bộ hóa hoàn toàn với các thuật toán học sâu.bởi vì nó vẫn còn một số khoảng cách từ thị trường thực tếĐối với Modha, đó cũng là một quá trình cần thiết, như ông nói: "Chúng tôi cần phải đặt nền tảng vững chắc cho một sự biến đổi lớn".

Bộ não trong điện thoại.

Peter Diehl gần đây đã đi du lịch đến Trung Quốc, nhưng vì lý do nào đó, điện thoại của anh ta không hoạt động với Google, và đột nhiên anh ta đưa trí tuệ nhân tạo trở lại dạng ban đầu.Bởi vì phần lớn điện toán đám mây hiện nay phụ thuộc vào các máy chủ của Google, vì vậy nếu không có mạng, mọi thứ đều vô dụng.

Học sâu đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh xử lý, thường được cung cấp bởi các trung tâm dữ liệu khổng lồ, và điện thoại của chúng ta thường được kết nối với chúng thông qua Internet.mặt khác, có thể chuyển ít nhất một số công suất xử lý của nó sang điện thoại hoặc thiết bị khác của bạn, có thể mở rộng đáng kể tần suất sử dụng AI.

Nhưng để hiểu điều này, trước tiên bạn cần hiểu cách học sâu hoạt động. Nó hoạt động trong hai giai đoạn.Các công ty như Google và Facebook cần xây dựng mạng thần kinh của riêng họ để xử lý các nhiệm vụ cụ thểNếu họ muốn có khả năng tự động nhận ra hình ảnh mèo, họ phải hiển thị cho mạng thần kinh một loạt hình ảnh mèo.một mạng thần kinh khác cần thực hiện nhiệm vụ nàyKhi bạn chụp ảnh, hệ thống phải xác định xem có mèo trong đó không, và TrueNorth tồn tại để làm cho bước thứ hai hiệu quả hơn.

Một khi bạn đã huấn luyện mạng thần kinh, chip có thể giúp bạn bỏ qua trung tâm dữ liệu khổng lồ và đi thẳng đến bước thứ hai.nó có thể phù hợp với các thiết bị cầm tayĐiều này làm tăng hiệu quả tổng thể bởi vì bạn không còn cần phải tải xuống kết quả từ trung tâm dữ liệu qua mạng.nó có thể làm giảm đáng kể áp lực đối với các trung tâm dữ liệu"Đây là tương lai của ngành công nghiệp, nơi các thiết bị có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách độc lập".

Các tế bào thần kinh, axon, khớp thần kinh và xung thần kinh

Google gần đây đã cố gắng đưa mạng thần kinh vào điện thoại di động, nhưng Diehl nghĩ rằng TrueNorth đi trước các đối thủ của mình, bởi vì nó đồng bộ hơn với deep learning.Mỗi con chip có thể mô phỏng hàng triệu tế bào thần kinh, và các tế bào thần kinh này có thể giao tiếp với nhau thông qua "các khớp thần kinh trong não".

Đây là những gì làm cho TrueNorth khác biệt với các sản phẩm tương tự trên thị trường, thậm chí so với bộ xử lý đồ họa và FPgas có đủ lợi thế." tương tự như xung điện trong nãoCác xung thần kinh có thể cho thấy một sự thay đổi trong giọng nói của ai đó, hoặc một sự thay đổi màu sắc trong một hình ảnh.một trong những nhà thiết kế chính của chip.

Mặc dù có 5,4 tỷ bóng bán dẫn trên chip, tiêu thụ năng lượng của nó chỉ là 70 miliwatt.nhưng tiêu thụ năng lượng của nó đạt 35 đến 140 wattNgay cả chip ARM, thường được sử dụng trong điện thoại thông minh, tiêu thụ nhiều lần năng lượng hơn so với chip TrueNorth.

Tất nhiên, để chip thực sự hoạt động, nó cần phần mềm mới, đó chính xác là những gì Diehl và các nhà phát triển khác đã cố gắng làm trong quá trình thử nghiệm.các nhà phát triển đang chuyển đổi mã hiện có thành một ngôn ngữ mà con chip nhận ra và cung cấp cho nó, nhưng họ cũng đang làm việc để viết mã gốc cho TrueNorth.

hiện tại

Giống như các nhà phát triển khác, Modha tập trung vào thảo luận về TrueNorth trong lĩnh vực sinh học, chẳng hạn như tế bào thần kinh, trục, khớp thần kinh, xung thần kinh, v.v.Chip chắc chắn bắt chước hệ thần kinh của con người theo một số cách, nhưng nó vẫn có những hạn chế của nó. "Những cuộc thảo luận kiểu này thường rất cảnh báo. Sau tất cả, silicon không phải là những gì bộ não con người được làm từ". Chris Nicholson,đồng sáng lập của một công ty tên là Skymind.

Khi ông bắt đầu dự án vào năm 2008, với một khoản đầu tư 53,5 triệu đô la từ DARPA (cánh nghiên cứu của Bộ Quốc phòng),Mục tiêu là xây dựng một con chip hoàn toàn mới từ các vật liệu hoàn toàn khác nhau và mô phỏng bộ não con ngườiNhưng ông biết điều đó sẽ không xảy ra nhanh chóng, và "chúng ta không thể bỏ qua thực tế trên con đường theo đuổi ước mơ của mình", ông nói.

Năm 2010, ông bị bệnh cúm lợn, trong thời gian đó ông nhận ra rằng cách tốt nhất để vượt qua nút thắt là bắt đầu với cấu trúc chip và tạo ra mô phỏng não."Bạn không cần tế bào thần kinh để bắt chước vật lý cơ bảnChúng ta cần phải linh hoạt đủ để trở nên giống như bộ não".

Đây là chip TrueNorth. Nó không phải là một bộ não kỹ thuật số, nhưng nó là một bước quan trọng trên con đường, và với thử nghiệm của IBM, kế hoạch đang trên đường.Toàn bộ máy được tạo thành từ 48 máy riêng biệt.Tuần tới, khi thử nghiệm kết thúc, Modha và nhóm của ông sẽ phá vỡ máy cho các nhà nghiên cứu để mang về nhà để nghiên cứu thêm.Con người sử dụng công nghệ để thay đổi xã hội, và những nhà nghiên cứu này là xương sống của những nỗ lực của chúng tôi.