आईबीएम ने क्रांतिकारी "ब्रेन ऑन अ चिप" का खुलासा किया

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आईबीएम ने कुछ उल्लेखनीय बनाया है। पिछले हफ्ते की घोषणा की विज्ञान में एक लेख के माध्यम से, "TrueNorth" जिसे Science के रूप में जाना जाता हैन्यूरोमोर्फिक चिप नवीनतम कंप्यूटर प्रौद्योगिकी आपको विश्वास करना देखना होगाअगले कुछ वर्षों में इलेक्ट्रॉनिक्स और पीसी की दुनिया को बदलने के लिए तैयार की गई कुछ नवीनतम कंप्यूटर तकनीकों की जाँच करें। अधिक पढ़ें Designed - वाटसन जैसे बुद्धिमान कंप्यूटर सिस्टम में उपयोग के लिए जैविक न्यूरॉन्स की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया कंप्यूटर चिप।

28 एनएम प्रक्रियाओं का उपयोग करते हुए सैमसंग द्वारा निर्मित चिप में 4096 विशेष कोर हैं, और प्रत्येक में 256 synapses के साथ एक मिलियन मानव जैसे न्यूरॉन्स अनुकरण कर सकते हैं। चिप द्वारा सिम्युलेटेड न्यूरॉन्स ons स्पाइकिंग न्यूरॉन्स ’हैं - उन लोगों की तुलना में न्यूरॉन्स का अधिक विस्तृत, जैविक मॉडल आमतौर पर मशीन लर्निंग में उपयोग किया जाता है, जो न्यूरॉन्स से चलने वाली दालों के समय और आवृत्ति में जानकारी को सांकेतिक रूप से बताता है न्यूरॉन।

चिप केवल अनुकरण कर सकती है कई के रूप में एक चौथाई न्यूरॉन्स एक विशिष्ट माउस के सेरेब्रल कॉर्टेक्स में पाए जाते हैं, लेकिन पहले से ही एक पारंपरिक कंप्यूटर सिस्टम के साथ मिलकर पैटर्न पहचान के प्रभावशाली कारनामों में सक्षम है।

TrueNorth क्या है?

TrueNorth 2011 के बाद से आईबीएम में एक महत्वाकांक्षी परियोजना का निर्माण है, जिसके निर्माण का दीर्घकालिक लक्ष्य है मानव जैसी बुद्धि के लिए सक्षम न्यूरोमॉर्फिक डिवाइस जो मानव मस्तिष्क के स्थान में फिट हो सकता है और समान मात्रा में उपभोग कर सकता है ऊर्जा (एक पेंटियम 4 द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा के बारे में बीस वाट या 1/7 वां). अनुसंधान को आंशिक रूप से DARPA द्वारा वित्त पोषित किया गया था, DoD की शोध शाखा, वें भाग के रूप मेंeir AI पहल, N SYNAPSE ’ आप विश्वास नहीं करेंगे: उन्नत कंप्यूटर में DARPA भविष्य के अनुसंधानDARPA अमेरिकी सरकार के सबसे आकर्षक और गुप्त भागों में से एक है। निम्नलिखित DARPA की कुछ सबसे उन्नत परियोजनाएँ हैं जो प्रौद्योगिकी की दुनिया को बदलने का वादा करती हैं। अधिक पढ़ें . यदि आपने टर्मिनेटर 2 को देखा है, तो तुलना करना अनुचित नहीं होगा।

TrueNorth उस दृष्टि की ओर एक साहसिक पहला कदम है, हालांकि वहाँ जाने के लिए एक लंबा रास्ता तय करना है - मानव सेरेब्रल कॉर्टेक्स में 20 बिलियन न्यूरॉन्स, आईबीएम की चिप से 20,000 गुना अधिक है। मस्तिष्क के कुछ क्षेत्रों की वास्तुकला की कई विशेषताएं अभी भी अच्छी तरह से समझ में नहीं आई हैं। मामलों की शिकायत करते हुए, चिप ही नेटवर्क के व्यवहार को अंजाम देता है: नेटवर्क को प्रशिक्षित करना (अन्तर्ग्रथनी कनेक्शनों का पता लगाना जो बनाते हैं नेटवर्क वही करता है जो आप चाहते हैं) वर्तमान में पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसर का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है, हालांकि आईबीएम उस फ़ंक्शन को चिप पर स्थानांतरित करना चाहेगा किसी दिन।

आईबीएम ने कई मानक मशीन इंटेलिजेंस बेंचमार्क सहित चिप का परीक्षण किया है एक छवि पहचान कार्य DARPA द्वारा डिज़ाइन किया गयाजिस पर उनकी चिप 80% सटीकता के साथ स्कोर करती है। यह एक बहुत अच्छा स्कोर है - हालांकि क्या अधिक प्रभावशाली है कि चिप वास्तविक समय में इस उपलब्धि को पूरा करने में सक्षम थी, तीस छवियों को एक सेकंड में संसाधित करती है, और इसे करने के लिए केवल 63 मिलीवेट की खपत होती है - एक ठेठ नाइटलाइट की ऊर्जा मांग से लगभग सात गुना कम.

यदि आप ब्रूट बल द्वारा मानव मस्तिष्क की सिग्नल-क्रंचिंग पावर को बराबर करने के लिए इन चिप्स में से 20,000 को ढेर कर देते हैं, तो परिणाम एक सर्वर होगा आम इलेक्ट्रिक केतली की तुलना में केवल थोड़ी अधिक ऊर्जा की खपत - मस्तिष्क से लगभग सौ गुना अधिक, लेकिन किसी भी द्वारा निषेधात्मक राशि नहीं माध्यम। यह सामान्य सुपरकंप्यूटर के विपरीत है जो आपको समान कार्य को प्राप्त करने की आवश्यकता है। धर्मेंद्र मोधा, एक आईबीएम फेलो, ने इसे इस तरह रखा:

मस्तिष्क और आज के कंप्यूटरों के बीच इस परिवर्तन को रेखांकित करने के लिए, ध्यान दें कि 'मानव-पैमाने' के साथ सिमुलेशन लॉरेंस लिवरमोर नेशनल लैब सिकोइया सुपरकंप्यूटर के 100 ब्लू जीन / क्यू रैक के लिए 100 ट्रिलियन सिनैप्स की आवश्यकता है

तो यह चिप वास्तव में एआई अनुप्रयोगों के भविष्य के लिए क्या मतलब है?

खैर, यह चिप केवल शुरुआत है: घनत्व और कनेक्टिविटी बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण प्रगति की जानी है न्यूरॉन्स, बिजली की खपत को और भी कम कर रहे हैं, और परस्पर न्यूरॉन्स की बड़ी और बड़ी आबादी का निर्माण कर रहे हैं। नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए समर्पित हार्डवेयर का उपयोग करने की संभावना भी है, जो नेटवर्क के व्यवहार की सटीकता में बड़े पैमाने पर सुधार कर सकता है।

हालांकि, इस तरह की तकनीक मर्जी अपेक्षाकृत निकट भविष्य में अनुप्रयोगों में अपना रास्ता खोजना शुरू करें: चिप काफी छोटा है और बहुत कम बिजली की खपत करता है मल्टी-मिलियन न्यूरॉन नेटवर्क को स्वायत्त रोबोट और स्मार्टफ़ोन जैसे उपकरणों में एम्बेड किया जा सकता है, जिससे परिवेशी परिवेश को तेज किया जा सके क्रांति।

आईबीएम भी अपने वाटसन कंप्यूटर सिस्टम में शायद अरबों न्यूरॉन्स वाले चिप्स स्थापित करने की उम्मीद करता है, जिससे वाटसन के सॉफ्टवेयर को मुश्किल से निपटने में मदद मिलती है। हार्डवेयर तंत्रिका नेटवर्क और वापस समाधान प्राप्त करें, जिससे वाटसन की इकाइयाँ सस्ती, छोटी और स्मार्ट हो सकती हैं - आदर्श रूप से, आप अंततः वाटसन जैसी प्रणाली को हर पर चला सकते हैं। स्मार्टफोन।

इंटेलिजेंस तेजी से कंप्यूटिंग में सबसे मूल्यवान वस्तुओं में से एक बन रहा है, और इसे सस्ता कर रहा है इंटेलिजेंट सिस्टम संचालित करने से उन सिस्टमों पर भारी प्रभाव पड़ने वाला है जहां उन सिस्टमों को तैनात किया जा सकता है और क्या के लिये। वहाँ इस तरह की प्रगति के लिए जोखिम हैं यहाँ है क्यों वैज्ञानिकों को लगता है कि आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में चिंतित होना चाहिएक्या आपको लगता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता खतरनाक है? क्या एआई मानव जाति के लिए एक गंभीर खतरा पैदा कर सकता है। ये कुछ कारण हैं जिनके कारण आप चिंतित होना चाहते हैं। अधिक पढ़ें बेशक, लेकिन मूल्य भी संभावित रूप से बहुत बड़ा है। आने वाले वर्षों में कंप्यूटर खुफिया हमारे जीवन के हर पहलू को बदलने की संभावना है, और इस तरह के शोध से यह सस्ता और अधिक शक्तिशाली हो जाएगा।

छवि क्रेडिट: “आईबीएम थिंक कार्ड", स्टीफन कोल्स द्वारा,"आईबीएम ब्लू जीन / पी", Argonne नेशनल लैब्स द्वारा,"मंथन"स्टीव जुर्वेत्सन द्वारा, agsandrew / Shutterstock