IBM ha fatto un cervello artificiale con 48 chip.

Sotto la guida del leader del progetto Dharmendra Modha, ci siamo avvicinati e personali con l'intero progetto. Resta inteso che il suo volume è come un armadio per medicinali per il bagno, che è coperto da pannelli di plastica traslucidi, e può vedere chiaramente i chip, i circuiti e gli indicatori colorati al suo interno. Sembra qualcosa da un film di fantascienza degli anni '70, ma Modha dice "Stai guardando un piccolo roditore".

Sta parlando del cervello di un piccolo roditore, o almeno questa pila di patatine può adattarsi a quel cervello. Questi chip fungono da neuroni, i mattoni di base del cervello. Modha afferma che il sistema può simulare48 milioni di cellule nervose, approssimativamente uguale al numero di cellule nervose in un piccolo cervello di roditori.

A IBM, Modha ha gestito il gruppo cognitivo di elaborazione, che ha inventato il "neurochip". Quando lui e il suo team hanno svelato per la prima volta la loro invenzione, l'hanno usata per un test di tre settimane, a sostegno di accademici e ricercatori del governo presso il laboratorio di ricerca e sviluppo di IBM nella Silicon Valley. Dopo 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 ragazzo in Colorado, quindi lo avevano programmato per riconoscere foto e discorsi e capire un po 'di linguaggio naturale. Il chip gestisce gli algoritmi "deep learning" che ora dominano i servizi di intelligenza artificiale di Internet, fornendo il riconoscimento facciale per Facebook e la traduzione linguistica in tempo reale per Skype di Microsoft. Tuttavia, IBM ha un vantaggio qui perché la sua ricerca potrebbe ridurre la necessità di spazio e alimentatori. In futuro, potremmo essere in grado di mettere questa intelligenza artificiale in telefoni cellulari e altri piccoli dispositivi, come apparecchi acustici e orologi.

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

Truenorth è l'ultima tecnologia che eseguirà un deep learning e una serie di altri servizi di intelligenza artificiale in futuro. Le macchine di oggi che eseguono algoritmi da Google, Facebook e Microsoft richiedono ancora processori grafici separati, ma si stanno tutti muovendo verso gli FPGA (chip che possono essere programmati per attività specifiche). Peter Diehl (PhD nel gruppo di calcolo della Cortex presso la Polytechnic University Zurich) ritiene che Truenorth sia superiore ai chip grafici autonomi e agli FPGA a causa del suo basso consumo di energia.

La differenza principale, afferma Jason Mars, professore di informatica all'Università del Michigan, è che Truenorth lavora perfettamente con algoritmi di apprendimento profondo. Entrambi simulano le reti neurali in profondità e generano neuroni e sinapsi "nel cervello". "Il chip può eseguire in modo efficiente i comandi della rete neurale." Non ha partecipato al test, ma ha seguito da vicino i progressi del chip.

Anche così, Truenorth non è ancora completamente sincronizzato con algoritmi di apprendimento profondo. Tuttavia, IBM ha deciso di coinvolgere ricercatori esterni nel migliorare il chip, perché è ancora a una certa distanza dal mercato reale. Per Modha, è stato anche un processo necessario, come ha detto: "Dovevamo gettare una solida base per una grande trasformazione".

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

Deep Learning richiede un'enorme quantità di potenza di elaborazione, che in genere è fornita dai data center giganti e i nostri telefoni sono generalmente collegati ad essi tramite Internet. Truenorth, d'altra parte, può spostare almeno parte della sua potenza di elaborazione al telefono o ad altro dispositivo, che potrebbe ampliare notevolmente la frequenza dell'uso di intelligenza artificiale.

Ma per capirlo, devi prima capire come funziona il Deep Learning. Funziona in due fasi. Innanzitutto, aziende come Google e Facebook devono costruire le proprie reti neurali per gestire compiti specifici. Se vogliono la possibilità di riconoscere automaticamente le foto dei gatti, devono mostrare alla rete neurale un mucchio di foto di gatti. Quindi, dopo che il modello è stato addestrato, un'altra rete neurale deve svolgere questo compito. Quando si scatta una foto, il sistema deve determinare se ci sono gatti e Truenorth esiste per rendere il secondo passo più efficiente.

Dopo aver addestrato la rete neurale, il chip può aiutarti a bypassare il data center gigante e andare direttamente al secondo passo. E poiché il chip di Truenorth è così piccolo ed efficiente dal punto di vista energetico, può adattarsi ai dispositivi portatili. Ciò aumenta l'efficienza complessiva perché non è più necessario scaricare i risultati dal data center sulla rete. Se può essere reso popolare, può ridurre notevolmente la pressione sui data center. "Questo è il futuro del settore, in cui i dispositivi possono svolgere compiti complessi in modo indipendente". "Disse Marte.

Google ha recentemente cercato di portare reti neurali sui telefoni cellulari, ma Diehl pensa che Truenorth sia molto più 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 agli FPGA hanno abbastanza vantaggi. I chip di Truenorth possono formare "impulsi nervosi", simili agli impulsi elettrici nel cervello. Gli impulsi nervosi possono mostrare un cambiamento di tono nel discorso di qualcuno o un cambiamento di colore in un'immagine. "Puoi pensarlo come piccoli messaggi tra i neuroni." Rodrigo Alvarez-ICaza, uno dei principali designer del chip.

Anche se ci sono5,4 miliardi di transistorSul chip, il suo consumo di energia è solo70 milliwatt. Che dire dei processori Intel standard? Ha1,2 miliardi di transistor, ma il suo consumo energetico raggiungeDa 35 a 140 watt. Anche i chip a braccio, che sono comunemente usati negli smartphone, consumano più volte più potenza dei chip di Truenorth.

Naturalmente, affinché il chip funzioni davvero, ha bisogno di un nuovo software, che è esattamente ciò che Diehl e altri sviluppatori hanno cercato di fare durante il test. In altre parole, gli sviluppatori stanno convertendo il codice esistente in una lingua che il chip riconosce e si nutre, ma stanno anche lavorando alla scrittura di codice nativo per Truenorth.

Come altri sviluppatori, Modha si concentra sulla discussione di Truenorth nel campo della biologia, come neuroni, assoni, sinapsi, impulsi nervosi, ecc. Il chip imita senza dubbio il sistema nervoso umano in qualche modo, ma ha ancora i suoi limiti. "Questi tipi di discussioni sono spesso molto avvertiti. Dopo tutto, il silicio non è ciò di cui è fatto il cervello umano." Chris Nicholson, co-fondatore di una società chiamata Skymind.

Modha riconosce queste affermazioni. Quando ha iniziato il progetto nel 2008, con a$ 53,5 milioni di investimentiDa DARPA (il braccio di ricerca del Dipartimento della Difesa), l'obiettivo era quello di costruire un chip completamente nuovo da materiali completamente diversi e simulare il cervello umano. Ma sa che non accadrà rapidamente e "non possiamo ignorare la realtà sulla strada per perseguire i nostri sogni", ha detto.

Nel 2010, era costretto a letto con l'influenza suina, durante il quale si rese conto che il modo migliore per sfondare il collo di bottiglia era iniziare con la struttura del chip e ottenere una simulazione del cervello. "Non hai bisogno di cellule nervose per imitare la fisica, la chimica e la biologia di base per migliorare la potenza di calcolo. Dobbiamo essere abbastanza flessibili da diventare sempre più simili al cervello." 'Ha detto.

Questo è il chip Truenorth. Non è un cervello digitale, ma è un passo importante lungo la strada e, con la prova di IBM, il piano è sulla buona strada. L'intera macchina è effettivamente composta da48 macchine separate, ognuno con il suo processore Truenorth. La prossima settimana, con il processo di prova, Modha e il suo team abbatteranno la macchina affinché i ricercatori portino a casa per ulteriori studi. Gli umani usano la tecnologia per cambiare la società e questi ricercatori sono la spina dorsale dei nostri sforzi.