211service.com
IBM:s nya chips beräknar mer som vi gör
Ett mikrochip med ungefär lika mycket hjärnkraft som en trädgårdsmask kanske inte verkar särskilt imponerande, jämfört med de bländande snabba chipsen i moderna persondatorer. Men ett nytt mikrochip tillverkat av forskare vid IBM representerar ett landmärke. Till skillnad från ett vanligt chip, efterliknar det funktionen hos en biologisk hjärna - en bedrift som kan öppna nya möjligheter inom beräkning.
Hjärnlekar: Ett nytt IBM-chip läser en forskares handstil.
Inuti hjärnan bearbetas information parallellt, och beräkning och minne är sammanflätade. Varje neuron är kopplad till många andra, och styrkan i dessa kopplingar förändras ständigt när hjärnan lär sig. Denna dynamik anses vara avgörande för inlärning och minne, och det är vad forskarna försökte efterlikna i kisel. Konventionella chips, däremot, bearbetar en bit efter en annan och shuntar information mellan en diskret processor och minneskomponenter. Ju större ett problem är, desto större antal bitar som måste blandas runt.
IBM-forskarna har byggt och testat två demonstrationschips som lagrar och bearbetar information på ett sätt som efterliknar ett naturligt nervsystem. Företaget säger att dessa tidiga chips kan vara byggstenarna för något mycket mer ambitiöst: en dator lika stor som en skokartong som har ungefär hälften så komplex som en mänsklig hjärna och förbrukar bara en kilowatt ström. Detta utvecklas med 21 miljoner dollar i finansiering från Defense Advanced Research Projects Agency, i samarbete med flera universitet.
Företagets forskare och deras akademiska medarbetare kommer att presentera två uppsatser nästa månad på Anpassade integrerade kretsar konferens i San Jose, Kalifornien, som visar att chipdesignerna har mycket låga effektkrav och fungerar med mjukvara som efterliknar neurala kretsar. I ett experiment lär sig en neural kärna, som de nya markerna kallas, att spela Pong; i en annan lär den sig att navigera en bil på en enkel racerbana; och i en annan lär den känna igen bilder.
Konventionella datorer har blivit mycket kraftfulla, men de kräver enorma mängder kapacitet och kraft för att efterlikna uppgifter som människor tar för givna. IBMs Watson-datorsystem slog till exempel två av de bästa människorna Jeopardy! spelare i en match i februari. Men den behövde 16 terabyte minne och ett kluster av oerhört kraftfulla servrar för att göra det.
Hjärnan har löst dessa problem briljant, med bara 10 watt effekt, säger Kwabena Boahen , en professor i bioteknik vid Stanford University som för närvarande inte är involverad i IBM-projektet. En maskin med den intelligens vi har kunde läsa och skapa kopplingar, dra in information och förstå den, snarare än att bara göra matchningar.
Hur en sådan kognitiv dator ska utformas och hur den ska fungera är dock kontroversiellt. När allt kommer omkring förstår biologer fortfarande inte hur hjärnan fungerar.
IBM har endast släppt begränsade detaljer om hur och prestanda sina nya chips fungerar. Men projektledare Dharmendra Modha säger att chipsen går längre än tidigare arbete inom detta område genom att efterlikna två aspekter av hjärnan: närheten till delar som ansvarar för minne och beräkning (härmade av hårdvaran) och det faktum att kopplingar mellan dessa delar kan skapas och inte skapas, och blir starkare eller svagare med tiden (åstadkommes av programvaran).
De nya chipsen innehåller 45-nanometer digitala transistorer byggda direkt ovanpå en minnesuppsättning. Det är som att ha datalagring bredvid varje logisk grind i processorn, säger datorforskare vid Cornell University Rajit Manohar , som samarbetar med IBM om hårdvarudesign. Kritiskt sett betyder detta att chipsen förbrukar 45 picojoule per händelse, vilket efterliknar överföringen av en puls i ett neuralt nätverk. Det är ungefär 1 000 gånger mindre ström än en konventionell dator förbrukar, säger Gert Cauwenberghs , chef för Institute for Neural Computation vid University of California, San Diego.
Hittills har IBM-teamet endast visat mycket grundläggande mjukvara på dessa chips, men de har lagt grunden för att köra mer komplex programvara på enklare datorer än vad som varit möjligt tidigare. 2009 körde Modhas grupp simuleringar av ett neuralt nätverk lika komplext som en katts hjärna på en superdator. De skär sina tänder på massiva simuleringar, säger Michael Arbib , chef för USC Brain Project. Nu har de kommit med chips som kan göra det lättare att [köra programvara för kognitiv datoranvändning] - men de har inte bevisat detta än, säger han.
Modhas grupp började med att modellera ett system av musliknande komplexitet, arbetade sedan fram till en råtta, en katt och slutligen en apa. Varje gång var de tvungna att byta till en kraftfullare superdator. Och de kunde inte köra simuleringarna i realtid på grund av separationen mellan minne och processor som de nya chipdesignerna är avsedda att övervinna. Den nya hårdvaran bör köra den här programvaran snabbare, använda mindre energi och på ett mindre utrymme. Vårt slutliga mål är ett kognitivt datorsystem i mänsklig skala, säger Modha.