في عام 2020، كنت راضيا مع ميزة AI؟
إذا كنت تعتقد أن الحوار مع AI الذكية تجربة مذهل المتكلم، وكذلك بوابات التعرف على الوجه وقفت AI الفم لفترة طويلة كان الاعتراف فقط من أنت، وسوف تعطي احتمال كبير لإجابة سلبية.
وقد AI تطبيقات واسعة النطاق في المالية والصناعية، والطاقة، والتطبيقات الطبية وغيرها، وقد أثبتت قيمة كبيرة، ولكن لا يمكن إنكار، AI لا يزال هناك مجال كبير للتحسين.
زيادة AI، قد يكون ورقة التقليدية وخوارزميات التحسين المستمر، والتغيرات التحويلية على قدم وساق في الفن يمكن أيضا، على سبيل المثال على نحو متزايد تقليد معروف من حساب الإنسان العصبي (الدماغ أو على أساس الحساب)، والكم الحوسبة. في المقابل، والحوسبة الكمومية لديها حرارة أعلى، ولكن الإفراج مؤخرا عن أقوى الجهاز العصبي تقليد في العالم والعصبية إنتل Pohoiki الينابيع رقاقة التقليد الأعمى لديه حاسة الشم، والتي كنت تتطلع إلى الحوسبة العصبية تقليد ومستقبل منظمة العفو الدولية.
صور من إستخدام آمن
ما يفعله أقوى الجهاز العصبي تقليد في العالم؟
الثلاثاء الماضي، "الطبيعة - آلة الاستخبارات" وذكرت المجلة أن إنتل عالم أبحاث مع جامعة كورنيل للعمل الولايات المتحدة معا لبناء خوارزمية رياضية، من خلال التعاون الثنائي، تعتزم مجموعة أبحاث إنتل لحسابات الدولة فريق العصبية كبار العلماء نبيل الإمام تستخدم جهاز استشعار كيميائية 72 من تكوين مجموعة بيانات نشط، قد يستجيب لمادة 10 الغازات المنتشرة في التجربة نفق الرياح (الروائح)، بما في ذلك الأسيتون، والميثان، والأمونيا والغازات الضارة الأخرى. أيضا، حتى إذا كان هناك بيئات تدخل قوي يمكن التعرف على هذه الروائح.
وبعبارة أخرى، لديه رقاقة Loihi محاكاة العصب إنتل أيضا "رائحة"، وهذا هو مجال أجهزة الاستشعار الكيميائية لسنوات كانت تبحث عن "الأنف الإلكترونية". يعتزم المستقبل، ومجهزة "حاسة الشم" رقائق العصبية للدولة الروبوت أن تكون لها تطبيقات إمكانات كبيرة في مجال الرصد البيئي، والكشف عن المواد الخطرة، ومراقبة الجودة مصنع.
وهو مهم جدا للاستخدام فقط تدريب Loihi عينة يمكن أن تصل إلى أكثر من 90 في المئة من دقة عالية، وذلك باستخدام الطرق التقليدية، بما في ذلك حلول التعلم العميق، لتحقيق نفس دقة التصنيف Loihi احتياجات كل نوع من رائحة أكثر من 3000 مرة من عينة التدريب والتعلم.
بعد يومين فقط إنتل أعلنت أحدث أقوى نظام البحث التقليد الأعمى العصبي في Pohoiki الينابيع هي على استعداد لتوفير الطاقة الحوسبة 100 مليون خلية عصبية. 100 مليون يعادل عدد الخلايا العصبية في الخلايا العصبية الصغيرة الثدييات الدماغ.
يقول أسهل للفهم، وهو الدماغ الخنفساء حوالي 250،000 إلى 500،000 الخلايا العصبية، صرصور الدماغ حوالي مليون الخلايا العصبية، الخلايا العصبية في الدماغ الزرد، حوالي 10 مليون نسمة، حوالي 90 مليون الهامستر العصبية في الدماغ يوان.
إنتل Loihi تاريخ تطور النظام
أكبر من عدد الخلايا العصبية الهامستر أكثر من 10 مليون Pohoiki الينابيع الرف النظام هو مركز البيانات، وسوف العصبية تقليد 768 Loihi الدراسة في خمسة متكاملة حجم رقاقة هيكل الخادم القياسية، وعملية قوة أقل من 500 واط.
بيانات نظام مركز رف Pohoiki سبرينغز (المصدر: تيم هيرمان / إنتل)
Pohoiki الينابيع هي أكبر نظام متطور من أي وقت مضى من قبل أنظمة الحوسبة العصبية إنتل التقليد الأعمى، وبطبيعة الحال، ويعمل حاليا التقليد الأعمى في العالم أقوى من الجهاز العصبي. إنتل صدر مؤخرا Pohoiki الينابيع فضلا عن ثمانية ملايين الخلايا العصبية نظام Pohoiki شاطئ اعلن في وقت سابق ما زال في مرحلة البحث، يمكن أن توفر أداة للباحثين لتطوير وتميز جديدة خوارزمية الكشف عن مجريات الأمور العصبية للمعالجة في الوقت الحقيقي، وحل المشكلات، والتعلم والتكيف .
هذان محاكاة رائعة من حساب النتائج العصبية وراء إنتل عام 2017، وضعت أول التي أطلق عليها اسم Loihi التعلم الذاتي رقاقة تقليد العصبي.
العصبية الحاسوبية الصعوبات التقليد الأعمى؟
أفكار التصميم Loihi من الدماغ البشري، وخلص إلى أن إدماج التدريب في شريحة واحدة، وتحقيق التكامل بين الحوسبة وقدرات التخزين: رقاقة واحدة 128 نقطة تحتوي كل منها على 1000 الخلايا العصبية تصميم بنية الأجهزة، متعددة على محاكاة "قدرة الخلايا العصبية منطقية" لتعلم رقاقة قابلة يدعم أنماط التعلم متعددة لتحقيق مجموعة متنوعة من مختلف الشبكات العصبية انفراجة.
وميزة هذا التصميم هو واضح، Loihi قادرة على 1000 مرات أسرع من سرعة المعالج التقليدية وكفاءة التصنيع 10،000 مرات متطلبات محددة أعلى عبء العمل.
Loihi رقاقة إنتل العصبي التقليد الأعمى
حتى مزايا هامة جدا، وعدد من التقليد الأعمى رقائق العصبية نادرا. لأن هذا هو، على نطاق عالمي Intel فقط، IBM وعدد قليل من الشركات الكبيرة، فضلا عن واحدة من عدد قليل من الشركات الناشئة في مجال التنمية. يرتبط هذا الوضع الراهن والعصبية محاكاة الحوسبة من التاريخ والتكنولوجيا ارتباطا وثيقا بمفهوم المحاكاة العصبية ويحسب في 1980s، عندما أثيرت، من وضع مفهوم الحوسبة الكمومية إلى الأمام في وقت لاحق.
وجه مفهوم جديد، وخصوصا لأبحاث الدماغ في البشر أيضا في ظل ظروف محدودة والمدارس ومؤسسات محاكاة العصب بحوث الحوسبة قليلة فقط. أيضا، راجع التطبيق عند محاكاة العصب القدرة الحاسوبية في حل التحديات التقنية والباحثين تكون كافية.
يتم احتساب محاكاة العصب الهدف، الدماغ يمكن تقدير أنه في حين أن الوقت الحقيقي تجهيز يستهلك المعلومات المعقدة فقط القليل جدا من الطاقة كفاءة تشغيل هذه الآلية، وهذه الآليات لرقائق الاستخدام، يضم الحوسبة المتوازية الحبيبات غرامة، وديناميات العصبية، المجال الزمني الترميز ، استنادا إلى الوقت اللازم لتجهيز المعلومات وهلم جرا.
ولذلك، الحاجة الحوسبة neuromorphic هو إعادة النظر في بنية النظام من أسفل إلى أعلى الكمبيوتر. إنتل Loihi على وجه التحديد إلى التصميم المبتكر للهندسة الكمبيوتر إعادة التفكير من أسفل إلى أعلى، بحيث يكون لكل الداخلية Loihi 128 نقطة تحتوي كل منها على 1000 الخلايا العصبية الأجهزة، هذه الخلايا العصبية مع الحوسبة القائمة الأجهزة القسم، لديه جزء التخزين، وكذلك وحدة إدارة الشبكة، لمحاكاة الخلايا العصبية المنطق.
الابتكارات المعمارية في حاجة نفس الوقت للنظر، إذا محاكاة العصب الدائرة تزامن رقاقة تستخدم الآن على نطاق واسع التصاميم، واستهلاك الطاقة لا تزال تواجه تحديات. وحدة المعالجة المركزية، GPU، تستند FPGA تصميم الدوائر التزامن، أي مع سائق المشترك على مدار الساعة، وحدة الحوسبة وحدة التخزين في رقاقة على أساس هذه الساعة شيوعا هي في وقت واحد، وتوقفت، وفوائد هذا التصميم يمكن حلها LSI خطأ المعرضة للقضايا، ولكن الكفاءة ليست كافية عالية.
تحقيقا لهذه الغاية، والاستخدام رواية من إنتل Loihi وضع النبض غير متزامن، التي يقودها عدد وافر من الساعات المستقلة، اعتمادا على متطلبات التطبيق، بحيث الجزء الوحيد من العمل المطلوب للعمل، والجزء الآخر هو في حالة الاستعداد، بحيث استهلاك الطاقة Loihi وصل الواط.
لكنها جلبت أيضا مشاكل جديدة، وذلك بفضل تصميم نبض غير متزامن عندما Loihi الهائل التكامل الإنترنت Pohoiki بيتش، Pohoiki الينابيع تقليد الجهاز العصبي، من أجل الحصول على زيادة خطية في الأداء، والقدرة على جعل الخلايا العصبية الأخبار في شريحة الوقت في إنجاز المعلومات المطلوبة تمريرها بين مئات القطع رقاقة يصبح تحديا.
وقال رئيس إنتل مختبرات Songji جيانغ في مقابلة الوقت الخطوة يمكن استخدامها لحل علم الأعصاب الحاسوبية في مشكلة السلاسل الزمنية التقليد الأعمى، والمشكلة هي سهلة لحل الدوائر غير متزامن صغيرة، ولكن سيتم أنظمة أكبر تحدي، كتلة الربط متعددة رقاقة بل هو أيضا صناعة لم تفعل شيئا.
من الواضح، من Loihi 13 الخلايا العصبية وان الآن 100 مليون خلية عصبية Pohoiki الينابيع، لا يتم إنتل لدمج النظام بحيث بسيطة، ولكن أيضا من أجل حل المشكلة الرئيسية الدوائر غير متزامن الناجمة عن السلاسل الزمنية، وعلى الأجهزة طبقة ضرورة دعم البرمجيات.
"من أجل الأخذ بعين الاعتبار سهولة الاستخدام، ودعم النظم الإيكولوجية الربط العصبية المقترحة الحوسبة، وزعت الحوسبة والتقسيم مرن، نحن بحاجة إلى تقليل الاختلافات في الأجهزة المتصلة تعظيم البرمجيات. لا أحد فعل هذا الشيء، وليس الأكاديمية الناس لم إنتل في صناعة بدأت قيام بهذه التجربة ". وأعرب Songji جيانغ.
استكشاف تقليد العصبي في الحرام ثم تحسب لتحقيق نتائج، وإنتل يحتاج إلى القيام به هو الذهاب إلى الخطوة التالية تسمح للمطورين لبذل المزيد من الدعم التجريبية التخطيط ديناميكية وتحسين الأدوات على نطاق واسع من خلال السلسلة. كما يسمح الحوسبة إنتل العصبية أصبحت بنية مشتركة جديدة، وتطبيقها على كل من الحوسبة الجبهة تدرك، ولكن أيضا لتلبية احتياجات واسعة النطاق الحوسبة، والتقليد الأعمى العصب الرئيسي تحسب لتعزيز شعبية.
عندما الحوسبة محاكاة العصب لتغيير العالم؟
تطوير التكنولوجيا الجديدة وتطبيقات واسعة النطاق، من المهم جدا أن تجد تطبيق المنحى جيدة، محاكاة العصب تحسب بنفس الطريقة. من ناحية، توفر شركة إنتل محاكاة أفضل العصبي الحوسبة الأجهزة والبرمجيات أداة سلاسل من خلال جهود فريق قوي من الخبراء التقنيين، من ناحية أخرى، تشارك إنتل المزيد من الشركاء إلى العمل معا على تشجيع تطوير هذه التكنولوجيا الجديدة.
لذلك، في 2018 بعد الافراج Loihi، وإنتل وكانت دراسة حالة عصبية المجتمع (INRC) على بقيام INRC، ونظام Loihi سحابة على أساس Loihi النظام على شكل USB Kapoho خليج متاحة للتطبيقات العملية الباحثين سلوك البحث.
وتفيد التقارير أنه INRC بدء وقت فقط بضع عشرات من الأعضاء، مع 2019 تشمل أكسنتشر، إيرباص، GE، هيتاشي، بما في ذلك أول دفعة من الشركات الأعضاء، وكذلك الجامعات الرائدة في العالم والمختبرات الحكومية، وتبدأ مثل محاكاة العصب للانضمام، فقد كان العدد الحالي من أفراد المجتمع ما يقرب من 100.
"INRC هو مجتمع مفتوح، ولكن للانضمام إلى ضرورة المقترحات، بعد أن تحديد رقائق Loihi والنظم التي يمكن أن تساعد مقدمي مشروع القرار، يمكنهم الانضمام والحصول على الدعم الفني المتابعة." قبلت سعيد في أغنية Jiqiang مقابلة شبكة لى فنغ.
حاليا، يبدو المستقبل لتطوير Loihi ممتازة وتشمل الخوارزميات تدرجية عالية أمثلة: رضا القيد، خريطة البحث ووضع الأمثل المشاكل.
وأوضح Songji جيانغ "الشبكات الاجتماعية اليوم، بما في ذلك مستقبل AIoT، وسوف تستخدم في البحث عن خريطة واسعة النطاق، وكيفية العثور بسرعة على مسار جيد في نطاق واسع الطوري، أو كما وجدت العديد من المعوقات المحتملة للذهاب الى لقاء مع الحوسبة عالية الأداء الأصلي يأخذ الكثير من الموارد الحاسوبية، الحوسبة والمحاكاة العصبي هناك بعض خوارزمية فعالة جدا التي يمكن في نفس الوقت لاختبار، وأثر هو أفضل بكثير من ذي قبل، ولكن أيضا لاستكشاف تطبيق مجتمعنا في الشركات الكبيرة. "
وتشمل التطبيقات التقليدية المشهد السلاسل الزمنية الاعتراف السلوك، ورؤية الروبوت، وتزامن ذلك أجهزة التحكم لمتابعة، وكذلك الشعور المشهد رائحة، وهذه هي المدارس والشركات الناشئة مثل القيام التطبيقات.
في هذه العملية، ونحن بحاجة لإنتل استمر في القيام بالكثير من العمل لربط الأجهزة والبرمجيات على مستوى البرامج، لتحسين تلبية متطلبات التطبيق، تحتاج المطورين أيضا لتطوير أفضل SNN (ارتفاعه الشبكات العصبية).
ويشمل العصبية محاكاة رقاقة Loihi، وهو مصمم للمطلوب للجيل القادم من AI عالية الأداء، وانخفاض القوة، وانخفاض التكلفة والقدرة على التعلم أكثر المستمر والتعلم عبر الإنترنت. إذا كانت شعبية الآن DNN نموذج التحول وشبكة CNN لتعمل على الجهاز العصبي التقليد الأعمى، فإنه يمكن أيضا أن تكون مصممة لتعزيز البنية التعلم، ولكن لتحقيق أقصى قدر من المزايا من تقليد الحوسبة العصبية، ولكنها تحتاج أيضا إلى تطوير نموذج SNN.
الشبكة الجديدة هي أيضا والتطبيقات الهامة تكون قادرة على تحقيق دقة عالية مع دورة تدريبية Loihi. مع DNN وCNN توجه فقط الخلايا العصبية في مختلف مجردة للغاية، SNN أقرب إلى مفهوم الدماغ البشري محاكاة للتعلم. DNN وCNN شبكة لديها عدد كبير من الطبقات المتوسطة، وضرورة الشرح بيانات جيدة بما فيه الكفاية لتدريب الشبكة. نموذج SNN يتطلب سوى كمية صغيرة من البيانات التي يمكن الحصول على القيمة الأولية للشبكة، لكنه من الصعب تصميم من بعض DNN وCNN.
وقال Songji جيانغ ان انتل والمجتمعات وكذلك فريق بحث دولي كبير قد بنيت SNN والاتصالات، ومعظم هذه الفرق في أوروبا.
مع استمرار الابتكار Loihi الهندسة المعمارية، وكذلك استمرار SDK برامج التحسين والعليا واجهة مستوى اللغة، إلى جانب تكنولوجيا أشباه الموصلات المتقدمة، والعمل بنشاط على تعزيز بيئة إنتل وشركاؤها، يمكننا أن نتوقع أن نرى حسابات حالة عصبية تعتزم في المستقبل القريب لحساب حالة عصبية تعتزم تغيير العالم.
عرض أغنية Jijiang هو أن "الآن أن تقرر ما هو التطبيق القاتل من التقليد الأعمى الحوسبة العصبية، وربما سنة أخرى، سيكون لدينا فكرة واضحة".
وأكد أيضا أن تقليد رقائق العصبية قد تتعايش بشكل جيد مع رقائق الحالية، ليست هناك علاقة بديلة. رقائق العصبية محاكاة الآن أساسا لحل آمال لاستكمال في المنخفضة نسبيا للطاقة على علم بعض الأمامية، والحاجة إلى مواصلة التعلم لتحسين قدرات التعرف على التطبيق، مثل رضا القيد، بحث خريطة. ولكن لعبة أو قراءة تصنيف الصور، ووضع العلامات وغيرها من التطبيقات، ورقائق الحالية يمكن أن يكون راضيا أيضا.
ملخص شبكة لى فنغ
محاكاة العصب الحوسبة وتعتبر الحوسبة الكمومية أن تكون المفتاح لتقودنا إلى عصر جديد من منظمة العفو الدولية، ورقاقة إنتل باعتبارها رائدة في هذه الصناعة في محاكاة العصب الحوسبة والكم الحوسبة القيادة لا تزال حافظت. تقليد العصبية، من 2017 أطلقت رقاقة محاكاة العصب Loihi 2018 أنشأت INRC، من نهاية عام 2017510000 الخلايا العصبية نظام ولف الجبل، إلى الحاضر 100 مليون خلية عصبية Pohoiki الينابيع، وإنتل، ليس فقط مع قوي وأكثر تنوعا أظهرت محاكاة العصب نظام الحوسبة قيادتها، لا تزال تحاول بناء نظام بيئي سليم لتعزيز محاكاة العصب التجاري تحسب مع الشركاء.
لاعبو الحوسبة الكم الثقيل أكثر، وإنتل حافظت أيضا القيادة في ديسمبر من العام الماضي، وإنتل نتكاتف الحصان ريدج درجة حرارة منخفضة رقاقة التحكم عن الكم الحوسبة QuTech أعلن أنه تجاريا الكم قابلة للحياة معلما الحوسبة.
في نفس الوقت الرائدة في محاكاة العصبية الحاسوبية والكم الحوسبة إنتل، فإن مستقبل تجلب لنا ما مفاجأة غير متوقعة؟ لى فنغ لى فنغ صافي صافي
