В прошлом году мир увидел беспилотный велосипед, который может объезжать препятствия, следовать за человеком и реагировать на голосовые команды. Хотя практической пользы от самоуправляемого велосипеда было мало, нейроморфные вычисления, лежащие в его основе, — технология очень любопытная и многообещающая.
Среди последних тенденций в глубоком обучении — нейроморфные вычисления, которые используют те же принципы строения и работы, что и человеческий мозг. А потенциал технологии заключается как раз в сходстве с биологическими нейронными сетями.
Современные технологии искусственного интеллекта ограничены: они могут решать только определенные задачи и плохо обобщают свои знания. Например, модель ИИ, разработанная для игры StarCraft II, будет бесполезна в Dota 2, где потребуется совершенно другой алгоритм ИИ. А нейроморфный ИИ-чип в том же велосипеде позволил сразу решать несколько задач: распознавание объектов, речи, навигацию и предотвращение столкновений с препятствиями.
Как работают нейроморфные вычисления? В их основе лежат искусственные нейронные сети — программное обеспечение ИИ, которое примерно соответствует структуре человеческого мозга. Нейронные сети состоят из искусственных нейронов — крошечных вычислительных блоков, которые выполняют простые математические функции.
Но сами по себе искусственные нейроны бесполезны. А вот когда вы компонуете их в слои, они могут распознавать объекты на изображениях, преобразовывать голос в текст и выполнять другие задачи.
При обучении алгоритма разработчики запускают в нейронную сеть огромное количество примеров вместе с ожидаемым результатом. Модель ИИ настраивает каждый из искусственных нейронов по мере того, как анализирует все больше и больше данных. Постепенно ИИ становится все более точным в своей области, например, в распознавании заболеваний на рентгеновских снимках, отсеивании мошеннических банковских транзакций и др.
Для работы нейроморфных вычислений нужны соответствующие (нейроморфные) чипы. Из-за распределенного характера нейронных сетей запускать их на классических компьютерах, пусть и с самыми мощными процессорами, затруднительно. Графические процессоры, конечно, уже лучше подходят для умножения матриц — основной операции нейронных сетей. Но и им не хватает физической структуры нейронных сетей, и они по-прежнему должны эмулировать нейроны в программном обеспечении, хотя и с огромной скоростью. Отсюда, например, избыточное энергопотребление — одна из главных проблем GPU.
Нейроморфные же чипы физически структурированы как искусственные нейронные сети. Они состоят из множества небольших вычислительных блоков, каждый из которых соответствует искусственному нейрону. Между этими блоками есть физические связи — они делают нейроморфные чипы больше похожими на органический мозг, который состоит из биологических нейронов и их соединений, называемых синапсами. Самое главное — нейроморфные компьютеры могут запускать модели ИИ с большей скоростью, чем классические и графические процессоры, при этом потребляя меньше энергии.
Чем больше нейронов в чипе, тем больше задач (нейроморфных вычислений) сможет выполнять модель ИИ. Например, нейроморфный чип, используемый в беспилотном велосипеде, упомянутом выше, содержал около 40 000 искусственных нейронов на 3,8 мм2. По сравнению с GPU с таким же количеством нейронов этот чип мог работать в 100 раз быстрее и потреблять энергию практически в 10 000 раз меньше.
Плата Intel Nahuku, которая содержит от 8 до 32 нейроморфных чипов Intel Loihi. Система Pohoiki Beach состоит из нескольких плат Nahuku
Однако 40 000 нейронов находится в мозгу рыбы, а вот в человеческом — уже около 100 млрд. В AlexNet, популярной сети классификации изображений, содержится более 62 млн, в языковой модели OpenAI GPT-2 — свыше 1 млрд нейронов.
Сейчас производители уже разрабатывают нейроморфные чипы, готовые к использованию в различных областях ИИ. Например, каждый чип Intel Loihi содержит 131 000 нейронов и 130 млн синапсов. А у компьютера Pohoiki Beach, смоделированного на основе 64-х таких чипов, уже 8,3 млн нейронов. В нейроморфном компьютере TrueNorth от IBM — 64 млн нейронов и 16 млн синапсов.
Поделиться
