IBM a fabriqué un cerveau artificiel avec 48 puces.

Dans son laboratoire près de San Jose, IBM a construit un cerveau électronique de rongeur à partir de 48 puces de test TrueNorth, chacune pouvant imiter un bloc de base du cerveau.

IBM a fabriqué un cerveau artificiel avec 48 puces.

Sous la direction du chef de projet Dharmendra Modha, nous avons été proches de l'ensemble du projet.qui est recouvert de panneaux de plastique translucidesIl ressemble à quelque chose sorti d'un film de science-fiction des années 70, mais Modha dit: " Vous regardez un petit rongeur. "

Il parle du cerveau d'un petit rongeur, ou du moins cette pile de puces peut tenir dans ce cerveau. Ces puces agissent comme des neurones, les éléments de base du cerveau.Modha dit que le système peut simuler 48 millions de cellules nerveuses, à peu près égal au nombre de cellules nerveuses dans un petit cerveau de rongeur.

Chez IBM, Modha dirigeait le groupe d'informatique cognitive, qui a inventé la "neuro-puce". Quand lui et son équipe ont dévoilé leur invention, ils l'ont utilisée pendant trois semaines de test.soutenir les universitaires et les chercheurs du gouvernement au laboratoire de recherche et développement d'IBM dans la Silicon ValleyAprès avoir connecté leurs propres ordinateurs au cerveau de la souris numérique, les chercheurs ont exploré sa structure et ont commencé à écrire des programmes pour la puce TrueNorth.

Le mois dernier, des chercheurs avaient déjà vu ce type au Colorado, ils l'avaient programmé pour reconnaître les photos et la parole, et comprendre le langage naturel.La puce exécute les algorithmes d'apprentissage profond qui dominent maintenant les services d'intelligence artificielle d'Internet., fournissant une reconnaissance faciale pour Facebook et une traduction linguistique en temps réel pour Skype de Microsoft.IBM a une longueur d'avance parce que ses recherches pourraient réduire le besoin d'espace et d'alimentation.À l'avenir, nous pourrons peut-être intégrer cette intelligence artificielle dans les téléphones portables et autres petits appareils, tels que les appareils auditifs et les montres.

Nous pouvons classer des images avec une très faible consommation d'énergie, et nous pouvons constamment résoudre de nouveaux problèmes dans de nouveaux environnements.un informaticien du laboratoire national Lawrence Livermore qui est responsable de l'application des algorithmes d'apprentissage profond à la sécurité nationale.

TrueNorth est la dernière technologie qui va exécuter l'apprentissage en profondeur et une gamme d'autres services d'IA dans le futur.Facebook et Microsoft ont toujours besoin de processeurs graphiques séparés, mais ils se dirigent tous vers le FPgas (puces pouvant être programmées pour des tâches spécifiques).Peter Diehl (PhD dans le Cortex Computing Group à l'Université Polytechnique de Zurich) estime que TrueNorth est supérieur à la fois aux puces graphiques autonomes et à FPgas en raison de sa faible consommation d'énergie.

Selon Jason Mars, professeur d'informatique à l'Université du Michigan, la principale différence est que TrueNorth fonctionne parfaitement avec des algorithmes d'apprentissage profond.Les deux simulent les réseaux neuronaux en profondeur et génèrent des neurones et des synapses "dans le cerveau"Il n'a pas participé aux essais, mais a suivi de près les progrès de la puce.

Malgré cela, TrueNorth n'est pas encore entièrement synchronisé avec les algorithmes d'apprentissage profond.parce qu'il est encore à une certaine distance du marché réelPour Modha, il s'agissait également d'un processus nécessaire, comme il l'a dit: "Nous avions besoin de jeter des bases solides pour une transformation majeure".

Le cerveau dans le téléphone

Peter Diehl a récemment voyagé en Chine, mais pour une raison quelconque, vous savez, son téléphone ne fonctionnait pas avec Google, et il a soudainement ramené l'intelligence artificielle à sa forme originale.Parce que la plupart du cloud computing dépend maintenant des serveurs de GoogleSans le réseau, tout est inutile.

L'apprentissage en profondeur nécessite une énorme quantité de puissance de traitement, qui est généralement fournie par des centres de données géants, et nos téléphones sont généralement connectés à eux via Internet.d'autre part, peut déplacer au moins une partie de sa puissance de traitement vers votre téléphone ou autre appareil, ce qui pourrait considérablement augmenter la fréquence d'utilisation de l'IA.

Mais pour comprendre cela, vous devez d'abord comprendre comment fonctionne l'apprentissage profond.Les entreprises comme Google et Facebook doivent construire leurs propres réseaux neuronaux pour gérer des tâches spécifiquesS'ils veulent la capacité de reconnaître automatiquement les photos de chat, ils doivent montrer au réseau neuronal un tas de photos de chat.Un autre réseau neuronal doit effectuer cette tâche.Quand vous prenez une photo, le système doit déterminer s'il y a des chats dedans, et TrueNorth existe pour rendre la deuxième étape plus efficace.

Une fois que vous avez entraîné le réseau neuronal, la puce peut vous aider à contourner le centre de données géant et passer directement à la deuxième étape.Il peut s'adapter à des appareils portatifsCela augmente l'efficacité globale parce que vous n'avez plus besoin de télécharger les résultats du centre de données sur le réseau.Il peut réduire considérablement la pression sur les centres de données"C'est l'avenir de l'industrie, où les appareils peuvent effectuer des tâches complexes indépendamment".

Neurones, axones, synapses et impulsions nerveuses

Google a récemment essayé d'apporter des réseaux neuronaux aux téléphones portables, mais Diehl pense que TrueNorth est bien en avance sur ses rivaux, parce qu'il est plus synchronisé avec l'apprentissage profond.Chaque puce peut simuler des millions de neurones., et ces neurones peuvent communiquer entre eux à travers des " synapses dans le cerveau. "

C'est ce qui distingue TrueNorth des produits similaires sur le marché, même par rapport aux processeurs graphiques et FPgas ont suffisamment d'avantages." similaires aux impulsions électriques dans le cerveauLes impulsions nerveuses peuvent indiquer un changement de ton dans la parole de quelqu'un, ou un changement de couleur dans une image.Un des principaux concepteurs de la puce..

Bien qu'il y ait 5,4 milliards de transistors sur la puce, sa consommation d'énergie n'est que de 70 milliwatts.mais sa consommation d'énergie atteint 35 à 140 wattsMême les puces ARM, couramment utilisées dans les smartphones, consomment plusieurs fois plus d'énergie que les puces TrueNorth.

Bien sûr, pour que la puce fonctionne vraiment, elle a besoin d'un nouveau logiciel, ce qui est exactement ce que Diehl et d'autres développeurs ont essayé de faire pendant le test.Les développeurs sont en train de convertir le code existant dans un langage que la puce reconnaît et y entre., mais ils travaillent aussi sur l'écriture de code natif pour TrueNorth.

présent

Comme d'autres développeurs, Modha se concentre sur la discussion de TrueNorth dans le domaine de la biologie, tels que les neurones, les axones, les synapses, les impulsions nerveuses, etc.La puce imite sans aucun doute le système nerveux humain à certains égards."Ce genre de discussions sont souvent très prudentes. Après tout, le silicium n'est pas ce dont le cerveau humain est fait". Chris Nicholson,Cofondateur d'une société appelée Skymind.

Quand il a commencé le projet en 2008, avec un investissement de 53,5 millions de dollars de la DARPA (la branche de recherche du ministère de la Défense),Le but était de construire une toute nouvelle puce à partir de matériaux complètement différents et de simuler le cerveau humainMais il sait que cela ne se produira pas rapidement, et "nous ne pouvons pas ignorer la réalité sur le chemin de la réalisation de nos rêves", a-t-il déclaré.

En 2010, il était alité avec la grippe porcine, au cours de laquelle il s'est rendu compte que la meilleure façon de briser le goulot d'étranglement était de commencer par la structure de la puce et de réaliser une simulation du cerveau."On n'a pas besoin de cellules nerveuses pour imiter la physique de baseNous devons être suffisamment souples pour devenir de plus en plus comme le cerveau".

Ce n'est pas un cerveau numérique, mais c'est une étape importante, et avec les essais d'IBM, le plan est sur la bonne voie.Toute la machine est en fait composée de 48 machines séparéesLa semaine prochaine, avec la fin de l'essai, Modha et son équipe vont décomposer la machine pour que les chercheurs puissent la ramener à la maison pour une étude plus approfondie.Les humains utilisent la technologie pour changer la société., et ces chercheurs sont l'épine dorsale de nos efforts.