وأشار CEA-يتي كبير العلماء باربرا دي سالفو إلى أنه منذ منتصف 1950s، والذكاء الاصطناعي (AI) بزغ، على الرغم من أن هناك كانت العديد من العلماء والمهندسين مهتمة جدا في هذا المفهوم، لكن البحث عن AI ديه التقلبات والمنعطفات.
ومع ذلك، والآن هو الوقت للنظر بجدية في التكنولوجيا الدماغ البشري ألهمت الأقل، "نحن يجب أن ندرك أن هناك أساليب أخرى للنموذج الحالي، سوف يساعدنا على طرح الأسئلة الجيدة. 'دي سالفو في مؤتمر دوائر الدولة الصلبة الدولي لهذا العام بعد (ISSCC) خطابا رئيسيا لقبول "EE تايمز" في مقابلة أن "إذا لم يكن هناك نموذج تشغيل جديد والخوارزمية، والصناعة ستكون في نهاية المطاف من الصعب تحقيق متطلبات الطاقة أكثر صرامة".
في حين كانت صناعة دفع AI منصات جزءا لا يتجزأ، مثل 2، EyeQ5 Mobileye، ووMovidius كزافييه نفيديا لللا تعد ولا تحصى، ولكن من أجل تلبية احتياجات الجهاز الطرفي مع أقل استهلاك الطاقة على حواف (حافة) التعامل مع عدد كبير من التحليل، وقالت: " نحن بحاجة إلى الوصول إلى مسافة هذه الخطوة جدا أكثر مما ".
دي سالفو يقارن الكفاءة الحسابية (غوبس / W) من المرحلة الطبيعية و غوبس من عدة رقائق منظمة العفو الدولية خلال كلمة رئيسية.
وأشارت إلى أنه لا تزال هناك فجوة كبيرة بين احتياجات الصناعة والحلول القائمة. "لا رقائق - سواء كان ذلك للإفراج التجاري، والنماذج، ورقائق للتصميم أو التنمية في الأوساط الأكاديمية - قادرة على تقديم أقل من 100μW ومع ذلك، هذا هو بالضبط ما تحتاج الأجهزة حافة لتحقيق لأن عليهم الاعتماد على حصاد الطاقة أو بطاريات مصغرة لسنوات قادمة.
لماذا تعود إلى أبحاث الدماغ البشري؟
وقال دي سالفو أننا نعلم أن الدماغ البشري يزن حوالي 2٪ من الجسم، ولكن يستخدم 20٪ من عملية التمثيل الغذائي في الجسم.
عمليات الدماغ البشري 1،011 غوبس في 20 W. دي سالفو يؤكد أنه حتى الآن، لم يكن هناك أي معالج في العالم التي لديها أداء مماثل والقوة للدماغ البشري.
وأوضح دي سالفو أن هذه الدرجة كفاءة الطاقة تطورت على مدى التطور البشري لفترة طويلة، وتعظيم وظيفة الدماغ مع التقليل من استخدام الطاقة.
حيث قالت إن صناعة أشباه الموصلات تقترض من علم الأحياء، كما أن معماريات الحوسبة التقليدية موجهة نحو تلبية متطلبات الطاقة، وذلك أساسا لأن "الطاقة تستهلك كلما كان المعالج والذاكرة يتواصلان". وعلى النقيض من ذلك، تحتوي نقاط الاشتباك العصبي في الدماغ على الذاكرة والحساب في بنية واحدة، وتشرح أن هذه التقنية المبتكرة توفر الأساس لعمارة الكمبيوتر غير المستوحاة من الدماغ نيومان.
جوهر مبادئ الدماغ المستوحاة من عملية تكمن في أشياء مثل الترميز السنبلة والضغط على اللدونة تعتمد على التوقيت (ستدب)، وما إلى ذلك وتشير إلى أنه من حيث حالة الخلايا العصبية المشفرة في النظام : في الماضي، تم ترميز الخلايا العصبية باستخدام التناظرية أو الأرقام؛ والاتجاه الأخير في الحوسبة العصبية، ومع ذلك، هو ترميز قيمة الخلايا العصبية كنبض أو ارتفاع، وتفسر: "الخلايا العصبية ليس لها ساعة وهي محض الحدث الموجه من.
يعتقد المجتمع العلمي أن ترميز السنبلة و ستدب قد وعدا.إذا كانت إشارة الإدخال / الإخراج ممثلة بنبضة (ارتفاع)، فإن الضرب بين إشارة الدخل والوزن المشبكي سينخفض إلى التباعد على مستوى متشابك. والهدف هنا هو الحد من استهلاك الطاقة من خلال إنشاء المسامير أو الإشارات القائمة على الحدث باستخدام حلول غير متجانسة.
هل هذا هو تماما مثل تكنولوجيا معالجة الصور التي يحركها الحدث كرونوكام؟ أجابت: "نعم، ولكن حل كرونوكام يهدف إلى" رؤية "الشبكية الاصطناعية، ومهمتنا الصناعة هو تطبيق المبادئ العصبية التوسع خارج منطقة الحوسبة بأكملها خارج الرؤية. "
وقال دي سالفو، TrueNorth IBM هو مثال مثالي من رقاقة CMOS neuromorphic الحيوي neuromorphic 28nm حاليا FD-SOI بناء المعالجات غير متجانسة قابلة للتعلم (DynapSEL)، هي على نطاق واسع neuromorphic المعالجات متعددة النواة آخر مثال على ذلك. DynapSEL NeuRAM حاليا واحدة من التعاون المشروع خطة التنمية 3 البحوث الأوروبية و.
الخلايا العصبية TrueNorth في رقميا معالجتها، وDynapSEL هو القياس. ومع ذلك، هذه الرقائق اثنين ليست أنظمة neuromorphic فعال تعمل بكامل طاقتها، لأن الذاكرة لا يستند على مبدأ عمل النموذج العصبي.
ويحاول المجتمع العلمي نقل الذاكرة أقرب إلى وحدة المعالجة، مما أدى إلى إحداث ثورة في التسلسل الهرمي للذاكرة التقليدية وتنفيذ "الحوسبة في الذاكرة". وحتى الآن، لم تصل الأجهزة العصبية حتى الآن كامل إمكاناتها، قال دي سالفو: نحن بحاجة إلى استخدام البنى ثلاثية الأبعاد فائقة الكثافة في الحوسبة العصبية "لتحقيق أقصى قدر من الاتصال وإعادة التشكيل بين الخلايا العصبية والنقاط العصبية.
الحشرات الدماغ
ونحن معروفون الآن إلى الدماغ البشري لديها 100 مليار خلية عصبية، وغيرها من الحشرات الذكية مثل النحل في مكعب من 1MM عن حجم أدمغتهم، هناك 950،000 الخلايا العصبية. وأشار دي سالفو في مجموعة متنوعة من الحشرات، والدماغ النحل هو الأكبر وقالت: "لقد كنا قادرين على فهم الخلايا العصبية في رسم خرائط الدماغ النحل، ولكن ليوان العصبية في الدماغ البشري غير مفهومة".
هم العلماء حريصة على تشريح الدماغ النحل، لأن "نحلة ذكية جدا." النحل "هناك العديد من أجهزة استشعار قادرة على جمع العلف من خلال التنقل بها، ومعرفة كيفية التواصل في مجموعة. ليعيشوا معا في مجموعة، يجب على النحل معرفة وظيفة النحل الأخرى.
وقال دي سالفو: "بالطبع، فإن الدماغ النحل صغير، ولكن شكله المبسط يوفر نموذجا جيدا لنظام الذكاء الاصطناعي:" ويؤكد على ضرورة التفكير بطريقة منهجية لأن الكائن الحي لا يفصل أجهزة الاستشعار عن الإشارة عملية ".
أي آخر التقدم؟
قبل عشر سنوات، لا يمكن لأحد أن يتصور الانطلاقة التي نشهدها الآن في منظمة العفو الدولية.
ومع ذلك، وفقا ل دي سالفو، قد تحول هذه الصناعة تركيزها سريع جدا لتطبيقات منظمة العفو الدولية بسبب احتمال منظمة العفو الدولية، في الواقع قالت: "ما زلنا نفتقر إلى فهم كامل للنظام منظمة العفو الدولية ... تماما مثل التعلم العميق".
وأوضحت أن هناك طبقات مخفية في التعلم العميق وتعقيد النظام الناتج الذي يجعل من الصعب تحديد أي السمات التي تتحمل أكبر قدر من المسؤولية لتحسين الأداء ". وبالمقارنة مع الذكاء العام والتعلم والاستخراج، والمنطق ولا يزال معدل الانتشار محدودا جدا.
التعلم العميق ممتاز من حيث التصنيف، ولكن "التنبؤ لا يزال قضية أساسية في الحوسبة العصبية، وقال دي سالفو:" في الآونة الأخيرة، فشلت الشبكة العصبية لأداء المهام البسيطة أن البشر قد غاب أبدا. "دي سالفو و نقلا عن A. نغوين وآخرون، "الشبكات العصبية العميقة تنخدع بسهولة: توقعات عالية الثقة للصور غير المعترف بها،" انها تشعر بالقلق تعيق في نهاية المطاف تطوير السوق، وحتى "خيانة ثقة المستخدمين، مما أدى إلى أسئلة أخلاقية خطيرة."
ترجمة: سوزان هونغ