샌 호세 근처의 연구소에서 IBM은 48개의 TrueNorth 테스트 칩으로 설치류의 전자 뇌를 만들었습니다. 각각의 칩은 뇌의 기본 구성 요소를 모방할 수 있습니다.
IBM은 48개의 칩으로 인공 두뇌를 만들었습니다.
프로젝트 리더인 다르메드라 모다의 지도하에 우리는 프로젝트 전체에 대해 가까이서 직접적으로 알아봤습니다.반투명한 플라스틱 패널로 덮여있는70년대 SF 영화에서 나온 것 같지만 모다는 "당신은 작은 설치류를 보고 있습니다".라고 말합니다.
그는 작은 설치류의 뇌에 대해 이야기 하고 있습니다. 적어도 이 칩들은 뇌에 들어갑니다. 이 칩들은 신경 세포로 작용합니다. 뇌의 기본 구성요소입니다.모다가 4800만개의 신경 세포를 시뮬레이션할 수 있다고 합니다.작은 설치류의 뇌의 신경세포 수와 비슷합니다.
IBM에서 모다는 인지 컴퓨팅 그룹을 운영했고, 이 그룹은 "신경칩"을 발명했습니다.실리콘 밸리의 IBM 연구 개발 연구소에서 학자와 정부 연구원을 지원자신의 컴퓨터를 디지털 마우스 뇌에 연결한 후 연구원들은 그 구조를 탐구하고 TrueNorth 칩에 대한 프로그램을 쓰기 시작했습니다.
지난달, 몇몇 연구자들은 콜로라도에서 이 남자를 이미 보았고, 사진을 인식하고, 말을 인식하고, 자연어들을 이해할 수 있도록 프로그래밍했습니다.이 칩은 현재 인터넷의 인공지능 서비스를 지배하는 "깊은 학습" 알고리즘을 실행합니다., 페이스북의 얼굴 인식과 마이크로소프트의 스카이프의 실시간 언어 번역을 제공합니다.IBM은 이 부분에서 선두를 점하고 있습니다. 그 연구로 인해 공간과 전력 공급의 필요성을 줄일 수 있기 때문입니다.미래에 우리는 이 인공지능을 휴대전화나 다른 작은 기기들, 예를 들어 청각장애나 시계 등에 넣을 수 있을지도 모릅니다.
"시냅스 구조를 통해 무엇을 얻을 수 있을까요? 우리는 매우 낮은 전력 소모로 이미지를 분류할 수 있고, 새로운 환경에서 끊임없이 새로운 문제를 해결할 수 있습니다".로렌스 리버모어 국립 연구소의 컴퓨터 과학자입니다..
TrueNorth은 딥러닝과 다른 다양한 인공지능 서비스를 실행할 최신 기술입니다.페이스북과 마이크로소프트는 여전히 별도의 그래픽 프로세서를 필요로 합니다., 하지만 모두 FPgas (특정 작업을 위해 프로그래밍 할 수 있는 칩) 으로 이동하고 있습니다.피터 디헬 (Polytechnic University Zurich의 코르텍스 컴퓨팅 그룹 박사) 는 TrueNorth이 독립 그래픽 칩과 FPgas에 비해 낮은 전력 소비로 우월하다고 믿습니다..
미시간 대학교 컴퓨터 과학 교수인 제이슨 마스의 말에 따르면, 주요 차이점은 TrueNorth이 딥 러닝 알고리즘과 원활하게 작동한다는 것입니다.둘 다 신경망을 심층적으로 시뮬레이션하고 신경 세포와 시냅스를 생성합니다"칩은 신경 네트워크의 명령을 효율적으로 실행할 수 있습니다". 그는 테스트 실행에 참여하지 않았지만 칩의 진행을 면밀히 관찰했습니다.
하지만 TrueNorth은 아직 딥러닝 알고리즘과 완전히 동기화되지 않았습니다. 하지만 IBM은 외부 연구자들을 칩 개선에 참여시키기로 결정했습니다.왜냐하면 아직 실제 시장에서 어느 정도 떨어져 있기 때문입니다.모다 (Modha) 에게는, "우리는 큰 변혁을 위한 단단한 기반을 마련해야 했다"고 말하면서, 그것은 또한 필요한 과정이었다.
전화 속의 뇌
피터 딜은 최근에 중국을 여행했지만 어떤 이유로 그의 휴대폰은 구글과 작동하지 않았고 갑자기 인공지능을 원래 모습으로 되돌렸습니다.클라우드 컴퓨팅의 대부분은 구글의 서버에 의존하고 있기 때문입니다.그래서 네트워크 없이는 모든 것이 쓸모가 없습니다.
딥러닝은 엄청난 양의 처리 능력을 필요로 합니다. 이것은 일반적으로 거대한 데이터 센터에서 제공되며, 우리의 휴대폰은 보통 인터넷으로 연결됩니다.다른 한편으로인공지능은 적어도 일부 처리 능력을 휴대폰이나 다른 장치로 이동시킬 수 있습니다. 이는 인공지능 사용 빈도를 크게 확장시킬 수 있습니다.
하지만 이것을 이해하기 위해서는 먼저 딥러닝이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.구글과 페이스북 같은 회사들은 특정 작업을 처리하기 위해 자신만의 신경망을 구축해야 합니다.만약 그들이 고양이 사진을 자동으로 인식할 수 있는 능력을 원한다면, 그들은 신경망에 고양이 사진을 보여주어야 합니다.다른 신경망이 이 작업을 수행해야 합니다.사진을 찍을 때, 시스템은 그 안에 고양이가 있는지 판단해야 합니다. 그리고 TrueNorth은 두 번째 단계를 더 효율적으로 하기 위해 존재합니다.
신경망을 훈련시킨 후에는 이 칩은 거대한 데이터 센터를 우회하고 바로 두 번째 단계로 갈 수 있게 도와줍니다.휴대용 기기에 들어갈 수 있습니다.이것은 전체적인 효율성을 높여줍니다. 더 이상 데이터 센터에서 네트워크를 통해 결과를 다운로드 할 필요가 없기 때문입니다. 대중화 될 수 있다면,데이터 센터에 대한 압력을 크게 줄일 수 있습니다."이것이 산업의 미래입니다. 장치들이 독립적으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 미래입니다".
신경 세포, 축, 시냅스 및 신경 충동
구글은 최근 뉴런 네트워크를 휴대전화에도 적용하려고 노력해왔지만, 디헬은 TrueNorth이 경쟁자들보다 훨씬 앞서 있다고 생각합니다. 왜냐하면 Deep Learning과 더 잘 연동되기 때문입니다.각각의 칩은 수백만 개의 신경 세포를 시뮬레이션 할 수 있습니다.이 신경세포들은 "뇌의 시냅스"를 통해 서로 통신할 수 있습니다.
이것은 TrueNorth을 시장에서 유사한 제품과 구별하는 것입니다. 그래픽 프로세서와 FPgas에 비교해도 충분한 장점이 있습니다. TrueNorth 칩은 "신경 충동," 뇌의 전기적 충동과 비슷합니다신경 충동은 누군가의 말의 음색이나 이미지의 색상의 변화를 나타낼 수 있습니다.칩의 주요 설계자 중 한 명.
이 칩에는 54억 개의 트랜지스터가 있지만 전력 소비량은 70 밀리와트밖에 되지 않습니다.하지만 전력 소모량은 35~140와트입니다.스마트폰에 일반적으로 사용되는 ARM 칩조차도 TrueNorth 칩보다 몇 배 더 많은 전력을 소비합니다.
물론, 칩이 실제로 작동하려면 새로운 소프트웨어가 필요합니다.개발자들은 기존 코드를 칩이 인식하고 입력하는 언어로 변환하고 있습니다.하지만 그들은 또한 TrueNorth에 대한 네이티브 코드를 작성하고 있습니다.
현재
다른 개발자와 마찬가지로 모다는 신경 세포, 축소, 시냅스, 신경 충동 등과 같은 생물학 분야에서 TrueNorth에 대해 논의하는 데 초점을 맞추고 있습니다.이 칩은 의심할 여지없이 인간의 신경계를 모방합니다."이런 종류의 논의는 종종 매우 경고적입니다. 결국, 실리콘은 인간의 뇌가 만든 것이 아닙니다". 크리스 니콜슨스카이마인드라는 회사의 공동 창업자.
모다는 이러한 주장을 인정합니다. 2008년에 DARPA의 5350만 달러의 투자로 프로젝트를 시작했을 때,목표는 완전히 다른 재료로 완전히 새로운 칩을 만들고 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 것이었습니다.그러나 그는 그것이 빨리 일어나지 않을 것이라는 것을 알고 있으며, 그는 "우리는 우리의 꿈을 추구하는 길에 현실을 무시할 수 없다"고 말했다.
2010년, 그는 돼지 독감에 걸려 침대에 누워 있었습니다. 그 기간 동안 그는 이 병목을 극복하는 가장 좋은 방법은 칩 구조를 시작으로 뇌 시뮬레이션을 하는 것이라고 깨달았습니다."신경세포는 기본적인 물리학을 모방할 필요가 없다"우리는 뇌와 점점 더 닮을 수 있을 만큼 유연해야 합니다. "라고 그는 말했습니다.
이것은 트루노스 칩입니다. 디지털 뇌는 아닙니다. 하지만 그 과정에서 중요한 단계입니다. IBM의 테스트를 통해 이 계획은 궤도에 있습니다.전체 기계는 실제로 48개의 별도의 기계로 구성되어 있습니다.다음 주, 시험이 끝나고, 모다와 그의 팀은 연구자들이 더 많은 연구를 위해 집으로 가져갈 수 있도록 기계를 분해할 것입니다.인류 는 사회 를 변화 시키기 위해 기술 을 사용 한다그리고 이 연구자들은 우리의 노력의 척추입니다.
