ณ ห้องทดลองใกล้ซานโฮเซ อีบีเอ็ม สร้างสมองหนูอิเล็กทรอนิกส์ จากชิปทดสอบทรูนอร์ธ 48 ชิป ซึ่งแต่ละชิปสามารถเลียนแบบส่วนพื้นฐานของสมองได้
IBM ทําสมองเทียมจากชิป 48 ชิป
ภายใต้การนําของผู้นําโครงการ Dharmendra Modha เราเข้าใกล้และเป็นส่วนตัวกับโครงการทั้งหมดที่ครอบคลุมด้วยแผ่นพลาสติกโปร่งใสมันดูเหมือนอะไรจากหนังวิทยาศาสตร์นิยายยุค 70 แต่โมดาบอกว่า "คุณกําลังมองหาแมลงกัดตัวเล็กๆ"
เขาพูดถึงสมองของหนูตัวเล็กๆ หรืออย่างน้อยชิปชิปนี้ก็เข้ากับสมองชิปชิปเหล่านี้ทําหน้าที่เป็นเซลล์ประสาทโมดาบอกว่าระบบนี้สามารถจําลองเซลล์ประสาทได้ 48 ล้านเซลล์ซึ่งประมาณเท่ากับจํานวนเซลล์ประสาทในสมองหนูตัวเล็กๆ
ที่ IBM โมดาเป็นหัวหน้ากลุ่มคอมพิวเตอร์ทางสติ ซึ่งคิดค้น "นิโรชิป" เมื่อเขาและทีมงานของเขาเปิดเผยสิ่งประดิษฐ์ครั้งแรก พวกเขาใช้มันในการทดสอบ 3 สัปดาห์การสนับสนุนนักวิชาการและนักวิจัยรัฐบาล ณ ห้องปฏิบัติการวิจัยและพัฒนาของ IBM ในหุบเขาซิลิคอนหลังจากเชื่อมคอมพิวเตอร์ของตัวเองกับสมองหนูดิจิตอล นักวิจัยได้สํารวจโครงสร้างของมัน และเริ่มเขียนโปรแกรมสําหรับชิป TrueNorth
เดือนที่แล้ว นักวิจัยบางคนเคยเห็นผู้ชายคนนี้ในโคโลราโด แล้วพวกเขาได้โปรแกรมให้มันจําภาพ และเสียงพูด และเข้าใจภาษาธรรมชาติชิปนี้ใช้อัลการิทึม "การเรียนรู้ลึก" ที่ปัจจุบันครองบริการปัญญาประดิษฐ์ของอินเตอร์เน็ตบริการรับรู้ใบหน้าสําหรับเฟสบุ๊ค และการแปลภาษาในเวลาจริง สําหรับสกายเป้ของไมโครซอฟต์ไอบีเอ็มมีจุดเริ่มต้นที่นี้ เพราะการวิจัยของมันสามารถลดความต้องการของพื้นที่และพลังงานในอนาคต เราอาจสามารถนําความฉลาดประดิษฐ์นี้ เข้าไปในโทรศัพท์มือถือ และอุปกรณ์เล็กๆอื่นๆ เช่น เครื่องช่วยได้ยินและนาฬิกา
"เราจะได้อะไรจากโครงสร้างซินาปส์? เราสามารถจัดหมวดภาพได้ ด้วยการใช้พลังงานที่ต่ํามาก และเราสามารถแก้ปัญหาใหม่ๆ ในสภาพแวดล้อมใหม่ๆ ได้ตลอดเวลา"นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ห้องปฏิบัติการแห่งชาติลอเรนซ์ ลิเวอร์มอร์ ผู้รับผิดชอบการนําอัลการ์ตูมการเรียนรู้ลึกไปใช้กับความมั่นคงแห่งชาติ.
ทรูนอร์ธ คือเทคโนโลยีล่าสุด ที่จะใช้การเรียนรู้ลึก และบริการ AI อีกมากมายในอนาคตเฟสบุ๊คและไมโครซอฟต์ยังต้องการโปรเซสเซอร์กราฟิกที่แยกกันแต่พวกมันกําลังเคลื่อนย้ายไปสู่ FPgas (ชิปที่สามารถเขียนโปรแกรมได้สําหรับงานเฉพาะเจาะจง)Peter Diehl (PhD ในกลุ่มคอมพิวเตอร์ Cortex ที่มหาวิทยาลัยพอลิเทคนิค Zurich) เชื่อว่า TrueNorth ดีกว่าทั้งชิปกราฟิกอิสระและ FPgas เนื่องจากการบริโภคพลังงานที่ต่ํา.
ความแตกต่างหลักของ TrueNorth กับ Deep Learning Algorithmsทั้งคู่จําลองเครือข่ายประสาทในความลึก และสร้างเซลล์ประสาทและซินาปส์ในสมองชิปสามารถดําเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ คําสั่งของเครือข่ายประสาท เขาไม่ได้ร่วมในการทดลอง แต่ได้ติดตามความก้าวหน้าของชิปอย่างใกล้ชิด
แม้ว่าเช่นนั้น TrueNorth ยังไม่พร้อมกับอัลการอริทึมการเรียนรู้ลึก อย่างไรก็ตาม IBM ได้ตัดสินใจที่จะมีนักวิจัยภายนอกในการปรับปรุงชิปเพราะมันยังคงอยู่ห่างจากตลาดจริงสําหรับโมดา มันเป็นกระบวนการที่จําเป็นเช่นกัน เพราะเขาบอกว่า "เราจําเป็นต้องวางรากฐานที่แข็งแกร่งสําหรับการเปลี่ยนแปลงอย่างใหญ่หลวง"
สมองในโทรศัพท์
พีเตอร์ ดีฮล เดินทางไปยังจีนเมื่อเร็วๆ นี้ แต่เพราะเหตุผลบางอย่าง โทรศัพท์ของเขาไม่ได้ทํางานกับกูเกิล และเขาได้นําความฉลาดประดิษฐ์กลับสู่รูปแบบเดิมเพราะส่วนใหญ่ของคอมพิวเตอร์เมฆ ตอนนี้ขึ้นอยู่กับเซอร์เวอร์ของ Googleดังนั้นถ้าไม่มีเครือข่าย ทุกอย่างก็ไร้ประโยชน์
การเรียนรู้ลึกต้องการพลังงานในการประมวลผลที่มหาศาล ซึ่งมักจะมาจากศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ และโทรศัพท์ของเรามักจะเชื่อมต่อกับมันผ่านอินเตอร์เน็ตในอีกด้านหนึ่ง, สามารถย้ายพลังงานในการประมวลผลอย่างน้อยบางส่วนไปยังโทรศัพท์ของคุณ หรืออุปกรณ์อื่น ๆ ซึ่งสามารถขยายความถี่ของการใช้ AI ได้มาก
แต่เพื่อเข้าใจเรื่องนี้ คุณต้องเข้าใจว่าการเรียนรู้ลึกทํางานอย่างไร มันทํางานในสองขั้นตอนบริษัทอย่างกูเกิลและเฟซบุ๊ก ต้องสร้างเครือข่ายประสาทของตัวเอง เพื่อจัดการกับภารกิจต่างๆถ้าพวกเขาต้องการความสามารถในการจํารูปแมวโดยอัตโนมัติ พวกเขาต้องแสดงให้เครือข่ายประสาทเห็นรูปแมวเครือข่ายประสาทอื่นๆ ต้องทําหน้าที่นี้เมื่อคุณถ่ายรูป ระบบต้องตรวจสอบว่ามีแมวอยู่ในรูปหรือไม่ และ TrueNorth มีอยู่เพื่อทําให้ขั้นตอนที่สองมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เมื่อคุณฝึกเครือข่ายประสาทแล้ว ชิปจะช่วยคุณเลี่ยงศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ และไปตรงไปยังขั้นตอนที่สองสามารถใส่ได้ในอุปกรณ์มือถือซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม เพราะคุณไม่ต้องดาวน์โหลดผลจากศูนย์ข้อมูลผ่านเครือข่ายมันสามารถลดความกดดันต่อศูนย์ข้อมูลได้มาก"นี่คืออนาคตของอุตสาหกรรม ที่อุปกรณ์สามารถทํางานที่ซับซ้อนได้ โดยอิสระ" "มาร์สบอกว่า
นิวโรน, แอ็กสัน, ซินาปส์ และกระตุ้นประสาท
ล่าสุด Google พยายามนําเครือข่ายประสาทไปใช้ในมือถือ แต่ Diehl คิดว่า TrueNorth เดินหน้ากว่าคู่แข่ง เพราะมันเข้ากับการเรียนรู้ลึกมากขึ้นชิปแต่ละชิปสามารถจําลองเซลล์ประสาทเป็นล้านและเซลล์ประสาทเหล่านี้สามารถสื่อสารกันได้ ผ่าน "ซินแอปซ์ในสมอง"
นี่คือสิ่งที่แยก TrueNorth จากผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันในตลาด แม้จะเปรียบเทียบกับโปรเซสเซอร์กราฟิกและ FPgas มีข้อดีเพียงพอ"ที่คล้ายกับแรงกระตุ้นไฟฟ้าในสมองอักเสบประสาทสามารถแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของโทนในคําพูดของใครบางคน หรือการเปลี่ยนแปลงของสีในภาพ "คุณสามารถคิดว่ามันเป็นข้อความเล็ก ๆ ระหว่างเซลล์ประสาท"หนึ่งในผู้ออกแบบชิป.
แม้จะมี 5.4 พันล้านทรานซิสเตอร์ในชิป แต่การใช้พลังงานของมันมีเพียง 70 มิลลิวัตต์ แล้วโปรเซสเซอร์ Intel มาตรฐานล่ะ? มันมี 1.2 พันล้านทรานซิสเตอร์แต่การบริโภคพลังงานของมันถึง 35 ถึง 140 วัตต์แม้กระทั่งชิป ARM ที่ใช้กันทั่วไปในสมาร์ทโฟน ก็ใช้พลังงานมากกว่าชิป TrueNorth หลายเท่า
แน่นอนว่า สําหรับชิปที่จะทํางานจริงๆ มันต้องมีโปรแกรมใหม่ ซึ่งนั่นคือสิ่งที่ Diehl และผู้พัฒนาอื่นๆ ได้พยายามทําในช่วงการทดลองผู้พัฒนากําลังแปลงรหัสที่มีอยู่ เป็นภาษาที่ชิปจําได้ และใส่เข้าไปแต่พวกเขายังกําลังทํางานเขียนรหัสพื้นบ้านสําหรับทรูนอร์ธ
ปัจจุบัน
เช่นเดียวกับผู้พัฒนาอื่น ๆ โมดาเน้นการหารือ TrueNorth ในสาขาชีววิทยา เช่น นิวโรน, อักสัน, ซินาปส์, กระตุ้นประสาท, เป็นต้นชิปอย่างแน่นอนจะจําลองระบบประสาทของมนุษย์ในบางทางแต่มันยังมีข้อจํากัดของตัวเอง "การสนทนาแบบนี้มักจะระวังกันมาก หลังจากที่ซิลิคอนไม่ใช่สิ่งที่สมองมนุษย์ทําขึ้น" คริส นิโคลสันผู้ร่วมก่อตั้งของบริษัทชื่อ สกายมินด์.
โมดา ยอมรับข้อเรียกร้องเหล่านี้ เมื่อเขาเริ่มต้นโครงการในปี 2008 ด้วยการลงทุน 53.5 ล้านดอลลาร์จาก DARPAเป้าหมายคือการสร้างชิปใหม่จากวัสดุที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง และจําลองสมองมนุษย์แต่เขารู้ว่ามันจะไม่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และ "เราไม่สามารถมองข้ามความเป็นจริงในทางที่จะทําตามความฝันของเราได้" เขากล่าวว่า
ในปี 2010 เขาป่วยไข้หวัดหวัดหมู และในช่วงเวลานั้น เขาตระหนักได้ว่า วิธีที่ดีที่สุดที่จะแก้ไขปัญหานี้ คือการเริ่มต้นจากโครงสร้างชิป และทําการจําลองสมอง"คุณไม่ต้องการเซลล์ประสาท เพื่อเลียนแบบฟิสิกส์พื้นฐาน"เราจําเป็นต้องยืดหยุ่นพอที่จะกลายเป็นสมองมากขึ้นและมากขึ้น" 'เขาบอกว่า
นี่คือชิป TrueNorth ไม่ใช่สมองดิจิทัล แต่มันเป็นขั้นตอนสําคัญในทางนี้ และด้วยการทดลองของ IBM แผนนี้อยู่ในแนวทางเครื่องจักรทั้งตัวนั้นมี 48 เครื่องแยกกันสัปดาห์หน้า เมื่อการทดลองเสร็จสิ้น โมดาและทีมงานของเขาจะแยกเครื่องจักรให้นักวิจัยนํากลับบ้าน เพื่อศึกษาต่อมนุษย์ใช้เทคโนโลยี เพื่อเปลี่ยนสังคมและนักวิจัยเหล่านี้เป็นกระดูกสันหลังของความพยายามของเรา
