IBM hizo un cerebro artificial con 48 chips.

Bajo el liderazgo del líder del proyecto, Dharmendra Modha, nos acercamos y nos involucramos personalmente con todo el proyecto. Se entiende que su volumen es como un botiquín de baño, que está cubierto con paneles de plástico translúcido, y se pueden ver claramente los chips, las placas de circuito y los indicadores coloridos en su interior. Parece algo sacado de una película de ciencia ficción de los años 70, pero Modha dice: "Estás mirando a un pequeño roedor".

Está hablando del cerebro de un pequeño roedor, o al menos esta pila de chips puede caber en ese cerebro. Estos chips actúan como neuronas, los bloques de construcción básicos del cerebro. Modha dice que el sistema puede simular 48 millones de células nerviosas, aproximadamente igual al número de células nerviosas en el cerebro de un pequeño roedor.

En IBM, Modha dirigió el grupo de computación cognitiva, que inventó el "neurochip". Cuando él y su equipo presentaron por primera vez su invento, lo utilizaron para una prueba de tres semanas, apoyando a académicos e investigadores gubernamentales en el laboratorio de investigación y desarrollo de IBM en Silicon Valley. Después de conectar sus propias computadoras al cerebro del ratón digital, los investigadores exploraron su estructura y comenzaron a escribir programas para el chip TrueNorth.

El mes pasado, algunos investigadores ya habían visto a este tipo en Colorado, por lo que lo habían programado para reconocer fotos y voz, y comprender algo de lenguaje natural. El chip ejecuta los algoritmos de "aprendizaje profundo" que ahora dominan los servicios de inteligencia artificial de Internet, proporcionando reconocimiento facial para Facebook y traducción de idiomas en tiempo real para Skype de Microsoft. Aún así, IBM tiene una ventaja aquí porque su investigación podría reducir la necesidad de espacio y suministro de energía. En el futuro, es posible que podamos poner esta inteligencia artificial en teléfonos móviles y otros dispositivos pequeños, como audífonos y relojes.

"¿Qué obtenemos de la estructura sináptica? Podemos clasificar imágenes con un consumo de energía muy bajo, y podemos resolver constantemente nuevos problemas en nuevos entornos". Brian Van Essen, científico informático del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, responsable de aplicar algoritmos de aprendizaje profundo a la seguridad nacional.

TrueNorth es la última tecnología que ejecutará el aprendizaje profundo y una gama de otros servicios de IA en el futuro. Las máquinas actuales que ejecutan algoritmos de Google, Facebook y Microsoft aún requieren procesadores gráficos separados, pero todos se están moviendo hacia las FPgas (chips que se pueden programar para tareas específicas). Peter Diehl (PhD en el Cortex Computing Group de la Universidad Politécnica de Zúrich) cree que TrueNorth es superior tanto a los chips gráficos independientes como a las FPgas debido a su bajo consumo de energía.

La principal diferencia, dice Jason Mars, profesor de informática de la Universidad de Michigan, es que TrueNorth funciona a la perfección con algoritmos de aprendizaje profundo. Ambos simulan redes neuronales en profundidad y generan neuronas y sinapsis "en el cerebro". "El chip puede ejecutar eficientemente los comandos de la red neuronal". No participó en la prueba, pero ha seguido de cerca el progreso del chip.

Aun así, TrueNorth aún no está totalmente sincronizado con los algoritmos de aprendizaje profundo. Sin embargo, IBM ha decidido involucrar a investigadores externos para mejorar el chip, porque todavía está a cierta distancia del mercado real. Para Modha, también fue un proceso necesario, como dijo: "Necesitábamos sentar una base sólida para una transformación importante".

Peter Diehl viajó recientemente a China, pero por alguna razón que usted sabe, su teléfono no funcionaba con Google, y de repente llevó la inteligencia artificial a su forma original. Debido a que la mayor parte de la computación en la nube ahora depende de los servidores de Google, sin la red, todo es inútil.

El aprendizaje profundo requiere una enorme cantidad de poder de procesamiento, que normalmente es proporcionado por centros de datos gigantes, y nuestros teléfonos suelen estar conectados a ellos a través de Internet. TrueNorth, por otro lado, puede mover al menos parte de su poder de procesamiento a su teléfono u otro dispositivo, lo que podría expandir en gran medida la frecuencia de uso de la IA.

Pero para entender esto, primero debes entender cómo funciona el aprendizaje profundo. Funciona en dos etapas. Primero, empresas como Google y Facebook necesitan construir sus propias redes neuronales para manejar tareas específicas. Si quieren la capacidad de reconocer automáticamente fotos de gatos, tienen que mostrar a la red neuronal un montón de fotos de gatos. Luego, después de que el patrón está entrenado, otra red neuronal necesita realizar esta tarea. Cuando sacas una foto, el sistema tiene que determinar si hay gatos en ella, y TrueNorth existe para hacer que el segundo paso sea más eficiente.

Una vez que hayas entrenado la red neuronal, el chip puede ayudarte a evitar el centro de datos gigante e ir directamente al segundo paso. Y debido a que el chip de TrueNorth es tan pequeño y eficiente energéticamente, puede caber en dispositivos portátiles. Esto aumenta la eficiencia general porque ya no necesitas descargar los resultados del centro de datos a través de la red. Si se puede popularizar, puede reducir en gran medida la presión sobre los centros de datos. "Este es el futuro de la industria, donde los dispositivos pueden realizar tareas complejas de forma independiente". "Dijo Mars.

Google ha estado intentando recientemente llevar las redes neuronales a los teléfonos móviles, pero Diehl cree que TrueNorth está muy por delante de sus rivales, porque está más sincronizado con el aprendizaje profundo. Cada chip puede simular millones de neuronas, y estas neuronas pueden comunicarse entre sí a través de "sinapsis en el cerebro".

Esto es lo que diferencia a TrueNorth de productos similares en el mercado, incluso en comparación con los procesadores gráficos y las FPgas tienen suficientes ventajas. Los chips TrueNorth pueden formar "impulsos nerviosos", similares a los impulsos eléctricos en el cerebro. Los impulsos nerviosos pueden mostrar un cambio en el tono de voz de alguien, o un cambio en el color de una imagen. "Puedes pensar en ello como pequeños mensajes entre neuronas". Rodrigo Alvarez-Icaza, uno de los diseñadores principales del chip.

Aunque hay 5.400 millones de transistores en el chip, su consumo de energía es de solo 70 milivatios. ¿Qué pasa con los procesadores Intel estándar? Tiene 1.200 millones de transistores, pero su consumo de energía alcanza los 35 a 140 vatios. Incluso los chips ARM, que se utilizan comúnmente en los teléfonos inteligentes, consumen varias veces más energía que los chips TrueNorth.

Por supuesto, para que el chip realmente funcione, necesita un nuevo software, que es exactamente lo que Diehl y otros desarrolladores han estado tratando de hacer durante la prueba. En otras palabras, los desarrolladores están convirtiendo el código existente en un lenguaje que el chip reconoce y lo alimenta, pero también están trabajando en la escritura de código nativo para TrueNorth.

Al igual que otros desarrolladores, Modha se centra en discutir TrueNorth en el campo de la biología, como neuronas, axones, sinapsis, impulsos nerviosos, etc. El chip sin duda imita el sistema nervioso humano de alguna manera, pero aún tiene sus limitaciones. "Este tipo de discusiones son a menudo muy cautelosas. Después de todo, el silicio no es de lo que está hecho el cerebro humano". Chris Nicholson, cofundador de una empresa llamada Skymind.

Modha reconoce estas afirmaciones. Cuando comenzó el proyecto en 2008, con una inversión de $53,5 millones de Darpa (el brazo de investigación del Departamento de Defensa), el objetivo era construir un chip completamente nuevo con materiales completamente diferentes y simular el cerebro humano. Pero sabe que no sucederá rápidamente, y "no podemos ignorar la realidad en el camino para perseguir nuestros sueños", dijo.

En 2010, estuvo postrado en cama con gripe porcina, durante la cual se dio cuenta de que la mejor manera de romper el cuello de botella era comenzar con la estructura del chip y lograr una simulación del cerebro. "No necesitas células nerviosas para imitar la física, la química y la biología básicas para mejorar la potencia de cálculo. Necesitamos ser lo suficientemente flexibles para parecernos cada vez más al cerebro". 'dijo.

Este es el chip TrueNorth. No es un cerebro digital, pero es un paso importante en el camino, y con la prueba de IBM, el plan está en marcha. Toda la máquina está formada en realidad por 48 máquinas separadas, cada una con su propio procesador TrueNorth. La semana que viene, con la prueba terminada, Modha y su equipo desmantelarán la máquina para que los investigadores se la lleven a casa para seguir estudiándola. Los humanos utilizan la tecnología para cambiar la sociedad, y estos investigadores son la columna vertebral de nuestros esfuerzos.