IBM hizo un cerebro artificial con 48 chips.

En su laboratorio cerca de San José, IBM ha construido un cerebro electrónico de roedor de 48 chips de prueba TrueNorth, cada uno de los cuales puede imitar un bloque básico del cerebro.

IBM hizo un cerebro artificial con 48 chips.

Bajo el liderazgo del líder del proyecto Dharmendra Modha, nos acercamos de cerca y personalmente a todo el proyecto.que está cubierto con paneles de plástico translúcidosParece 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 básicos del cerebro.Modha dice que el sistema puede simular 48 millones de células nerviosas, aproximadamente igual al número de células nerviosas en un pequeño cerebro de roedor.

En IBM, Modha dirigió el grupo de computación cognitiva, que inventó el "neurochip". Cuando él y su equipo presentaron su invención por primera vez, lo usaron para una prueba de tres semanas,apoyar a académicos e investigadores del gobierno en el laboratorio de investigación y desarrollo de IBM en Silicon ValleyDespués de conectar sus propias computadoras al cerebro digital del ratón, 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, así que lo habían programado para reconocer fotos y voz, y entender algún 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.IBM tiene una ventaja aquí porque su investigación podría reducir la necesidad de espacio y fuentes de energíaEn el futuro, podríamos poner esta inteligencia artificial en teléfonos móviles y otros dispositivos pequeños, como el SIDA auditivo y los relojes.

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

TrueNorth es la última tecnología que ejecutará el aprendizaje profundo y una serie de otros servicios de IA en el futuro.Facebook y Microsoft todavía requieren procesadores gráficos separados, pero todos se están moviendo hacia FPgas (chips que se pueden programar para tareas específicas).Peter Diehl (PhD en el Grupo de Computación Cortex en la Universidad Politécnica de Zurich) cree que TrueNorth es superior a los chips gráficos independientes y FPgas debido a su bajo consumo de energía.

La principal diferencia, dice Jason Mars, profesor de informática en la Universidad de Michigan, es que TrueNorth funciona sin problemas 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 completamente sincronizado con los algoritmos de aprendizaje profundo.porque todavía está a cierta distancia del mercado realPara Modha, también fue un proceso necesario, como dijo: "Necesitábamos sentar una base sólida para una transformación importante".

El cerebro en el teléfono

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

El aprendizaje profundo requiere una enorme cantidad de potencia de procesamiento, que generalmente es proporcionada por centros de datos gigantes, y nuestros teléfonos generalmente están conectados a ellos a través de Internet.por otro lado, puede mover al menos parte de su potencia de procesamiento a su teléfono u otro dispositivo, lo que podría ampliar en gran medida la frecuencia de uso de IA.

Pero para entender esto, primero hay que entender cómo funciona el aprendizaje profundo.empresas como Google y Facebook necesitan construir sus propias redes neuronales para manejar tareas específicasSi quieren la capacidad de reconocer automáticamente fotos de gatos, tienen que mostrar a la red neuronal un montón de fotos de gatos.otra red neuronal necesita para realizar esta tareaCuando sacas una foto, el sistema tiene que determinar si hay gatos en ella, y TrueNorth existe para hacer el segundo paso más eficiente.

Una vez que entrenas la red neuronal, el chip puede ayudarte a evitar el gigantesco centro de datos y pasar directamente al segundo paso.puede caber en dispositivos de manoEsto aumenta la eficiencia general porque ya no es necesario descargar los resultados del centro de datos a través de la red.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.

Neuronas, axones, sinapsis e impulsos nerviosos

Google ha estado tratando recientemente de llevar 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 simula millones de neuronas., y estas neuronas pueden comunicarse entre sí a través de "sinapsis en el cerebro".

Esto es lo que distingue a TrueNorth de productos similares en el mercado, incluso en comparación con los procesadores gráficos y FPgas tienen suficientes ventajas." similar a los impulsos eléctricos en el cerebroLos impulsos nerviosos pueden mostrar un cambio de tono en el habla de alguien, o un cambio de color en una imagen.uno de los diseñadores principales del chip.

Aunque hay 5.400 millones de transistores en el chip, su consumo de energía es de sólo 70 milivatios.Pero su consumo de energía alcanza los 35 a 140 vatiosIncluso los chips ARM, que se utilizan comúnmente en teléfonos inteligentes, consumen varias veces más energía que los chips TrueNorth.

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

el presente

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 en algunos aspectos"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 compañía llamada Skymind.

Cuando comenzó el proyecto en 2008, con una inversión de 53,5 millones de dólares de DARPA (el brazo de investigación del Departamento de Defensa),El objetivo era construir un chip completamente nuevo de materiales completamente diferentes y simular el cerebro humanoPero sabe que no sucederá rápidamente, y "no podemos ignorar la realidad en el camino hacia la consecución de nuestros sueños", dijo.

En 2010, estaba postrado en cama con gripe porcina, tiempo durante el 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 básica"El cerebro es un sistema de datos, de química y de biología para mejorar la potencia de computación.

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 camino.Toda la máquina está compuesta de 48 máquinas separadas.La próxima semana, con la prueba terminada, Modha y su equipo descomponerán la máquina para que los investigadores la lleven a casa para un mayor estudio.Los humanos usan la tecnología para cambiar la sociedad, y estos investigadores son la columna vertebral de nuestros esfuerzos.