A IBM fez um cérebro artificial com 48 chips.

Em seu laboratório perto de San Jose, a IBM construiu um cérebro eletrônico de roedor a partir de 48 chips de teste TrueNorth, cada um dos quais pode imitar um bloco básico do cérebro.

A IBM fez um cérebro artificial com 48 chips.

Sob a liderança do líder do projeto, Dharmendra Modha, nós nos aproximamos de perto e pessoalmente de todo o projeto.que é coberto por painéis de plástico translúcidosParece algo de um filme de ficção científica dos anos 70, mas Modha diz: "Estás a olhar para um pequeno roedor".

Ele está a falar do cérebro de um pequeno roedor, ou pelo menos esta pilha de chips pode caber nesse cérebro. Estes chips agem como neurónios, os blocos básicos do cérebro.O Modha diz que o sistema pode simular 48 milhões de células nervosas, aproximadamente igual ao número de células nervosas num pequeno cérebro de roedor.

Na IBM, Modha dirigia o grupo de computação cognitiva, que inventou o "neurochip". Quando ele e a sua equipa revelaram a sua invenção, usaram-na durante três semanas de teste,apoiando acadêmicos e pesquisadores do governo no laboratório de pesquisa e desenvolvimento da IBM no Vale do SilícioDepois de conectar os seus próprios computadores ao cérebro do rato digital, os investigadores exploraram a sua estrutura e começaram a escrever programas para o chip TrueNorth.

No mês passado, alguns investigadores já tinham visto este tipo no Colorado, por isso programaram-no para reconhecer fotografias e fala, e compreender alguma linguagem natural.O chip executa os algoritmos de "aprendizagem profunda" que agora dominam os serviços de inteligência artificial da Internet., fornecendo reconhecimento facial para o Facebook e tradução de idiomas em tempo real para o Skype da Microsoft.A IBM tem uma vantagem aqui porque a sua pesquisa pode reduzir a necessidade de espaço e fontes de energiaNo futuro, poderemos colocar esta inteligência artificial em telemóveis e outros dispositivos pequenos, como a SIDA auditiva e relógios.

"O que obtemos da estrutura sináptica? Podemos classificar imagens com muito baixo consumo de energia, e podemos constantemente resolver novos problemas em novos ambientes".Um cientista da computação no Laboratório Nacional Lawrence Livermore que é responsável pela aplicação de algoritmos de aprendizagem profunda à segurança nacional.

O TrueNorth é a mais recente tecnologia que irá executar aprendizagem profunda e uma série de outros serviços de IA no futuro.Facebook e Microsoft ainda precisam de processadores gráficos separados, mas estão todos a avançar para o FPgas (chips que podem ser programados para tarefas específicas).Peter Diehl (PhD no Cortex Computing Group da Universidade Politécnica de Zurique) acredita que o TrueNorth é superior aos chips gráficos autônomos e ao FPgas devido ao seu baixo consumo de energia.

A principal diferença, diz Jason Mars, professor de ciência da computação na Universidade de Michigan, é que o TrueNorth funciona perfeitamente com algoritmos de aprendizado profundo.Ambos simulam redes neurais em profundidade e geram neurónios e sinapses "no cérebro""O chip pode executar de forma eficiente os comandos da rede neural". Ele não participou do teste, mas acompanhou de perto o progresso do chip.

Mesmo assim, o TrueNorth ainda não está totalmente sincronizado com algoritmos de aprendizagem profunda.porque ainda está a uma certa distância do mercado realPara Modha, também foi um processo necessário, como ele disse: "Precisávamos de lançar uma base sólida para uma grande transformação".

O cérebro no telefone.

Peter Diehl viajou recentemente para a China, mas, por alguma razão, o telemóvel dele não funcionava com o Google, e ele repentinamente devolveu a inteligência artificial à sua forma original.Porque a maior parte da computação em nuvem agora depende dos servidores do GoogleSem a rede, tudo é inútil.

A aprendizagem profunda requer uma enorme quantidade de poder de processamento, que é tipicamente fornecido por centros de dados gigantes, e os nossos telefones são geralmente conectados a eles através da Internet.por outro lado, pode mover pelo menos parte de sua potência de processamento para o seu telefone ou outro dispositivo, o que poderia expandir muito a frequência de uso de IA.

Mas para entender isso, primeiro precisamos de entender como funciona a aprendizagem profunda.Empresas como o Google e o Facebook precisam construir suas próprias redes neurais para lidar com tarefas específicasSe eles querem a capacidade de reconhecer automaticamente fotos de gatos, eles têm que mostrar a rede neural um monte de fotos de gatos.Outra rede neural precisa de executar esta tarefaQuando tiramos uma foto, o sistema tem de determinar se há gatos nela, e o TrueNorth existe para tornar o segundo passo mais eficiente.

Depois de treinar a rede neural, o chip pode ajudá-lo a ignorar o gigantesco centro de dados e passar para o segundo passo.pode caber em dispositivos portáteisIsso aumenta a eficiência geral porque você não precisa mais baixar os resultados do centro de dados através da rede.Pode reduzir muito a pressão sobre os centros de dados"Este é o futuro da indústria, onde os dispositivos podem realizar tarefas complexas de forma independente".

Neurónios, axônios, sinapses e impulsos nervosos

O Google tem tentado recentemente levar redes neurais para telemóveis, mas o Diehl acha que o TrueNorth está muito à frente dos seus rivais, porque está mais sincronizado com a aprendizagem profunda.Cada chip pode simular milhões de neurónios, e estes neurónios podem comunicar uns com os outros através de "sinapses no cérebro".

Isto é o que diferencia o TrueNorth dos produtos semelhantes no mercado, mesmo em comparação com processadores gráficos e FPgas têm vantagens suficientes." semelhantes a impulsos elétricos no cérebroOs impulsos nervosos podem mostrar uma mudança de tom na fala de alguém, ou uma mudança de cor numa imagem.Um dos principais designers do chip..

Embora haja 5,4 bilhões de transistores no chip, seu consumo de energia é de apenas 70 miliwatts.Mas o seu consumo de energia atinge 35 a 140 wattsMesmo os chips ARM, que são comumente usados em smartphones, consomem várias vezes mais energia do que os chips TrueNorth.

Claro, para que o chip funcione realmente, ele precisa de um novo software, que é exatamente o que Diehl e outros desenvolvedores têm tentado fazer durante o teste.Os desenvolvedores estão a converter o código existente numa linguagem que o chip reconhece e alimenta., mas também estão a trabalhar em escrever código nativo para o TrueNorth.

presente

Como outros desenvolvedores, a Modha se concentra em discutir o TrueNorth no campo da biologia, como neurônios, axônios, sinapses, impulsos nervosos, etc.O chip sem dúvida imita o sistema nervoso humano de alguma forma"Este tipo de discussões são muitas vezes muito cautelosas. Afinal, o silício não é o que o cérebro humano é feito".Co-fundador de uma empresa chamada Skymind.

Quando ele começou o projeto em 2008, com um investimento de 53,5 milhões de dólares da DARPA (o braço de pesquisa do Departamento de Defesa),O objetivo era construir um chip completamente novo de materiais completamente diferentes e simular o cérebro humanoMas ele sabe que isso não vai acontecer rapidamente, e "não podemos ignorar a realidade no caminho para perseguir os nossos sonhos", disse ele.

Em 2010, ele estava acamado com gripe suína, durante o qual percebeu que a melhor maneira de romper o gargalo era começar com a estrutura do chip e conseguir uma simulação do cérebro."Não é preciso células nervosas para imitar a física básica"Nós precisamos de ser flexíveis o suficiente para nos tornarmos cada vez mais como o cérebro".

Este é o chip TrueNorth. Não é um cérebro digital, mas é um passo importante no caminho, e com o teste da IBM, o plano está no caminho certo.Toda a máquina é feita de 48 máquinas separadas.Na próxima semana, com o teste terminado, o Modha e a sua equipa vão desmontar a máquina para os investigadores levarem para casa para mais estudos.Os seres humanos usam a tecnologia para mudar a sociedade, e estes investigadores são a espinha dorsal dos nossos esforços.