Thảo luận  Điện toán thần kinh: Trí tuệ nhân tạo cấp độ tiếp theo

baongocdc
- AI có thể hoạt động như một bộ não con người? Các nhà nghiên cứu đã đặt câu hỏi này trong nhiều thập kỷ và sự theo đuổi kéo dài của họ đã gợi lên những nghi ngờ, chế giễu, khinh miệt, và nhiều thứ khác.

- Nhưng bây giờ, khi được trang bị Máy tính điện toán thần kinh, họ đã sẵn sàng cho thế giới thấy rằng giấc mơ của họ có thể thay đổi thế giới tốt đẹp hơn. Khi chúng ta tìm thấy được những lợi ích, sự thành công của việc máy tự học và nhiệm vụ AI của chúng ta dường như phụ thuộc rất lớn vào sự thành công của "Điện toán thần kinh".


Vậy làm thế nào "Điện toán thần kinh" có thể giúp AI đương đại
- Như các bạn đã biết các công nghệ của tương lai như xe tự hành và robot sẽ cần truy cập và sử dụng một lượng dữ liệu và thông tin khổng lồ trong thời gian thực. Ngày nay, ở một mức độ hạn chế, điều này được thực hiện bằng máy tự học và AI phụ thuộc vào sức mạnh siêu máy tính. Nhưng những nhu cầu này đang mở rộng và tốc độ, sức mạnh và kích thước đang nổi lên như những trở ngại chính.

- Các chip tính toán thần kinh có thể xử lý nhiều sự kiện, tìm hiểu các nhiệm vụ và các mẫu ở tốc độ cao. Những con chip này dự kiến sẽ tiêu thụ ít năng lượng hơn (ít hơn tới 1000 lần) và có thể hoạt động tương đương với hiệu quả của siêu máy tính.

- Chip điện toán thần kinh, một bản nâng cấp quan trọng trong các hệ thống truyền thống, nhỏ gọn, di động và tiết kiệm năng lượng. Họ là những người mẫu ML và AI hoàn hảo cần có.

- Trong khi một số ít hiểu được nghĩa đen như là việc sao chép hình dạng vật lý của bộ não con người, những người khác đang cố gắng tái tạo chức năng của nó. Đó là cái sau mà chúng tôi rất lạc quan vì họ dự kiến sẽ thay thế ý tưởng đột phá của Gordon Moore về các bóng bán dẫn đóng gói trên nền.

- Điện toán thần kinh liên quan đến việc sản xuất và sử dụng các mạng lưới thần kinh để hoạt động như bộ não của con người, đưa ra quyết định và cũng ghi nhớ thông tin và phân tích sự kiện. Nó đã chứng minh một "nền tính toán năng lượng thấp chưa từng có có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng".

Những phát triển gần đây

- Mặc dù nhiều nhà đổi mới được hướng đến mục tiêu, một số ít đang dẫn đầu cuộc đua. Dưới đây là một cái nhìn về những phát triển quan trọng:

Lợi ích của Intel - Tương lai của GPU

- Một con chip 14 nanomet với hơn 2 tỷ bóng bán dẫn và ba lõi Lakemont quản lý. Phần mềm này chứa một công cụ vi mã có thể lập trình để đào tạo trên chip các mạng thần kinh liên kết không đồng bộ (SNN). Tổng cộng, nó có 128 gói lõi. Mỗi lõi có một mô-đun học tập tích hợp và tổng cộng khoảng 131.000 nơ-ron thần kinh tính toán, giao tiếp với nhau, cho phép chip hiểu được các kích thích.

- Loihi có thể xác định mười vật liệu nguy hiểm bằng cách ngửi chúng nhanh hơn chó đánh hơi. Nó cũng có thể phát hiện khói độc và các bệnh xung quanh nó và có thể tự nối lại để tạo điều kiện cho các hình thức học tập khác nhau.

- Trong tương lai, dự kiến sẽ học hỏi kinh nghiệm và tự mình đưa ra quyết định. Đóng băng trên bánh, nó sử dụng ít năng lượng và dự kiến sẽ thay thế GPU.

TrueNorth của IBM - The Hercules of Transitor Count

- Nó có 4.096 lõi, quy trình 28nm của Samsung với 5,4 tỷ bóng bán dẫn. Đây là con chip lớn nhất của IBM về số lượng bóng bán dẫn và sử dụng ít hơn 100Mw năng lượng trong khi mô phỏng các mạng thần kinh tái phát phức tạp. Nó có mật độ năng lượng 20mW / cm2.

- Kiến trúc của TrueNorth có thể giải quyết các vấn đề về tầm nhìn, thử giọng và phản ứng tổng hợp đa giác quan và có khả năng cách mạng hóa ngành công nghiệp máy tính bằng cách tích hợp khả năng giống như não vào các thiết bị trong đó tính toán bị hạn chế bởi sức mạnh và tốc độ.

- IBM cho biết họ có thể xử lý hiệu quả dữ liệu cảm giác phức tạp trong thời gian thực. TrueNorth tiêu thụ ít năng lượng hơn một máy tính thông thường.

MIT - Brain on A Chip

- Một con chip được chế tạo từ thung lũng silicon và với hơn 100 nghìn tỷ khớp thần kinh làm trung gian truyền tín hiệu nơ-ron trong não. Trong một mô phỏng, nó thể hiện chữ viết tay của con người với độ chính xác 95%. Nó có thể được sử dụng trong việc chế tạo hình người và công nghệ lái xe tự động.

Qualcomm's - Bộ xử lý Zeroth

- Làm việc trên ba mục tiêu chính của học tập lấy cảm hứng từ sinh học, cho phép các thiết bị nhìn và nhận thức thế giới như con người làm và xác định đơn vị xử lý thần kinh NPU nhiệt, Qualcomm đang phát triển kiến trúc máy tính mới để phá vỡ khuôn mẫu truyền thống.

Con đường phía trước
- Điện toán thần kinh có thể tác động lớn đến tương lai của máy tự học và AI . "Các loại chip mới này sẽ tăng đáng kể việc sử dụng máy tự học, cho phép các ứng dụng tiêu thụ ít năng lượng hơn và đồng thời trở nên nhạy hơn".

- Với điện toán thần kinh, tương lai của AI chắc chắn sẽ rất tươi sáng.

Bạn có biết?
  • Điện toán thần kinh là thế hệ thứ 5 của AI.
  • AI thế hệ thứ nhất đã xác định các quy tắc và tuân theo logic cổ điển để đi đến kết luận trong một phạm vi vấn đề cụ thể, được vạch ra hẹp.
  • AI thế hệ thứ 2 đã sử dụng các mạng nghiên cứu sâu để phân tích các yếu tố đầu vào và được tập trung vào cảm biến và nhận thức.
  • AI thế hệ thứ 3 diễn giải và thích nghi giống như quá trình suy nghĩ của con người.
  • AI thế hệ thứ 4 đã sử dụng kết hợp các thuật toán máy tự học khác nhau và các dạng thuật toán Trí tuệ nhân tạo khác để đạt được mục tiêu hoặc nhiệm vụ.
 
Trả lời