サン・ホセの近くの研究室で IBMは48の TrueNorthテストチップから 電子的なネズミの脳を作りました それぞれが脳の基本的な構成要素を模倣できます
IBMは48個のチップで人工脳を作った
プロジェクトリーダーであるダルメンドラ・モダの 指導のもとでは プロジェクト全体に近距離から 接触しました半透明なプラスチックパネルで覆われている70年代のSF映画みたいですが モダは"小さなネズミを見ている"と言います
小さいネズミの脳についてです 少なくともこのチップは 脳に収まります このチップは 神経細胞として機能します 脳の基本構成要素ですモダはシステムで4億8千万の神経細胞をシミュレートできると言う小型のネズミの脳に含まれる神経細胞数とほぼ同じです
IBMでは モダが認知コンピューティンググループを運営し "ニューロチップ"を発明しましたシリコンバレーのIBMの研究開発ラボで学術者や政府研究者を支援する研究者は自分のコンピュータを デジタルマウスの脳に接続し その構造を調査し TrueNorthチップのための プログラムを書くことにしました
先月 コロラド州でこの男を見た研究者が 写真やスピーチを認識し 自然言語を理解するように プログラムしましたこのチップは"ディープラーニング"アルゴリズムを動かしており 現在インターネットの人工知能サービスに 支配されていますフェイスブックに顔認識と マイクロソフトのSkypeに リアルタイム言語翻訳をIBMは,その研究が空間と電源の必要性を減らすことができるので,ここから先を行っています.将来 この人工知能を携帯電話や 聴覚エイズや時計などの 小型のデバイスに 組み込むことができるかもしれません
"シナプスの構造から得られるものは? 画像を非常に低消費電力で分類し 新しい環境で常に新しい問題を解決できる" ブライアン・ヴァン・エッセンローレンス・リヴァーモア国立研究所のコンピュータ科学者で ディープラーニングアルゴリズムを国家安全保障に適用する責任者です.
TrueNorthは ディープラーニングや AIサービスを 実行する最新技術ですFacebook と Microsoft は まだ 別々の グラフィック プロセッサ を 必要 と し て い ます特定のタスクにプログラムできるチップを 開発していますピーター・ディール (チューリッヒ工科大学コーテックスコンピューティンググループ博士) は,TrueNorthは,低電力消費性により,スタンドアロングラフィックチップとFPgasの両方に優れていると考えている..
ミシガン大学 コンピュータ科学の教授である ジェイソン・マースの言う主な違いは TrueNorth がディープラーニングアルゴリズムとシームレスに機能していることですニューロンとシナプスを生み出します ニューロンとシナプスは"チップは神経ネットワークの コマンドを効率的に実行できる" 彼はテストには参加しなかったが チップの進歩を じっくり観察している
しかし,IBMは,チップの改良に外部の研究者を巻き込むことにしました.実際の市場からまだある程度の距離があるからですモダにとって,それは必要不可欠なプロセスでもありました. "大きな変革のための堅牢な基盤を築く必要があった"と彼は言いました.
携帯電話の脳は
ピーター・ディール氏は最近中国を訪れましたが 何らかの理由で 彼の携帯電話は Googleと対応できず 突然人工知能を元の形に戻しましたクラウドコンピューティングのほとんどは Googleのサーバーに依存しているからですネットワークなしでは何も役に立たない
ディープラーニングには膨大な処理能力が必要で 巨大なデータセンターで提供され 携帯電話はインターネットで接続されています逆に携帯電話や他のデバイスに移動し AIの使用頻度を大幅に拡大できます
まず ディープラーニングの仕組みを 理解する必要があります ディープラーニングは2段階に分かれています特定のタスクを処理するために 独自のニューラルネットワークを構築する必要がありますネコの写真を 自動的に認識したいなら ネコの写真を ニューラルネットワークに示さなければなりませんこのタスクを実行するために別のニューラルネットワークが必要です画像を取り出すと 画像の中に猫がいるかどうかを システムで判断します そしてTrueNorthは 2番目のステップを より効率的にするために存在します
ニューラルネットワークを訓練すると チップは巨大なデータセンターを 避け直して 2つ目のステップに 進むことができます手持ちデバイスに収まるネットワーク上でデータセンターから結果をダウンロードする必要はありません. 普及できれば,データセンターへの圧力を大幅に削減できます機械が独立して複雑なタスクを実行できる未来です"とマースは言いました
ニューロン,アクソン,シナプス,神経インパルス
Googleは最近 ニューラルネットワークを携帯電話に 導入しようとしていますが Diehlは TrueNorthが 競合他社より ずっと先を行っていると考えています ディープラーニングと より同期されているからです各チップは 何百万もの神経細胞を模倣できる脳内のシナプスを通じて コミュニケーションをとることができます
グラフィックプロセッサと比べても,TrueNorthは十分な利点を持っています. TrueNorthチップは"神経インパルス,"脳内の電気衝動に似ている""神経インパルスは 人の話の音の変化や 画像の色の変化を示します" "ニューロン間の小さなメッセージとして考えられます"チップの設計者の1人.
このチップには54億個のトランジスタがありますが 消費電力はわずか70ミリワットです 標準的なインテルプロセッサはどうでしょうか?しかし,その消費電力は35〜140ワットに達します.スマートフォンで使用されている ARMチップでさえ TrueNorthチップよりも何倍も多くの電力を消費します
もちろんチップが実際に機能するには 新しいソフトウェアが必要です これはディールと他の開発者が テスト中にやってきたことです開発者は既存のコードを チップが認識して入力する言語に変換していますTrueNorth用のネイティブコードも作っています
現状
他の開発者のように,Modhaはニューロン,軸突,シナプス,神経インパルスなど,生物学分野におけるTrueNorthについて議論することに焦点を当てています.このチップは疑いなく 人間の神経系を模倣しています"この種の議論は しばしば非常に警戒的です.結局のところ,シリコンは人間の脳が作られているものではありません". クリス・ニコルソンスカイマインドという会社の共同創業者.
モダはこれらの主張を認めています 2008年にプロジェクトをスタートしたとき 防衛省の研究部門であるDARPAから 530万ドルを投資しました完全に新しいチップを 完全に異なる素材で作り 人間の脳をシミュレートすることでしたしかし,彼はそれがすぐに起こらないことを知っています. "私たちは夢を追求する道において現実を無視することはできません"と彼は言いました.
2010年に彼は豚インフルエンザで 病床に横たわっていました その間 瓶頸を乗り越える最善の方法は チップ構造から 脳をシミュレートすることです"基本的な物理を模倣するには 神経細胞は必要ない"コンピュータの力を向上させるため 柔軟性を高め 脳のようなものにならなければなりません"
これはTrueNorthチップです デジタル脳ではありませんが 重要な一歩です IBMの試行錯誤により 計画が順調に進んでいます機械は48台から構成されています来週 試験が終わると モダとチームは 研究者が研究のために持ち帰れるように 機械を分解します人間 は テクノロジー を 用い て 社会 を 変え て い ます研究者達は我々の努力の支柱です
