Исследователи могут использовать 64-чиповую систему Pohoiki Beach для создания систем, которые учатся и воспринимают мир больше как людей.
Крупный планшет Intel Nahuku, на каждом из которых находится от 8 до 32 нейроморфных чипов Intel Loihi. Новейшая нейроморфная система Intel, Pohoiki Beach, состоит из нескольких плат Nahuku и содержит 64 микросхемы Loihi.
Мозг как компьютер: Плохо в математике, хорошо во всем остальном.
На саммите DARPA Electronics Resurgence Initiative Summit сегодня в Детройте Intel планирует представить нейронейронную нейронную систему объемом 8 миллионов, состоящую из 64 чипов Loihi под кодовым названием Pohoiki Beach. Чипсы Loihi построены с архитектурой, которая более точно соответствует тому, как работает мозг, чем чипы, предназначенные для глубокого изучения или других форм искусственного интеллекта. Для решения ряда проблем, с которыми такие "шипованные нейронные сети" особенно эффективны, Loihi работает примерно в 1000 раз быстрее CPU и в 10 000 раз эффективнее энергопотребления. Новая система 64-Loihi представляет собой эквивалент 8-миллионных нейронов, но это всего лишь шаг к 768-чиповой нейронной системе на 100 миллионов нейронов, которую компания планирует построить к концу 2019 года.
Intel и ее партнеры по исследованиям только начинают тестировать, что могут сделать такие массивные нейронные системы, как Pohoiki Beach, но на данный момент данные указывают на еще большую производительность и эффективность, говорит Майк Дэвис (Mike Davies), директор по нейроморфологическим исследованиям в Intel.
"Мы быстро накапливаем результаты и данные, которые приносят определенные выгоды... в основном в области эффективности. Практически каждый, кого мы сравниваем... мы находим значительные достижения в этой архитектуре", - говорит он.
Переход от одного Лоихи к 64 из них - это скорее проблема программного обеспечения, чем аппаратного обеспечения. "С самого начала мы проектировали масштабируемость в чип Loihi, - говорит Дэвис. "Чип имеет иерархический интерфейс маршрутизации... что позволяет нам масштабировать до 16 000 чипов. Значит, 64 - это только следующий шаг."
Изображение платы Intel's Nahuku.
Одна из плат Intel Nahuku, каждая из которых содержит от 8 до 32 нейроморфных микросхем Intel Loihi, показанных здесь, соединена с набором для разработки FPGA Intel Arria 10. Новейшая нейроморфная система Intel, Pohoiki Beach, состоит из нескольких плат Nahuku и содержит 64 микросхемы Loihi.
По его словам, поиск алгоритмов, которые хорошо работают на 8-миллионной нейронной системе, и оптимизация этих алгоритмов в программном обеспечении требует значительных усилий. Тем не менее, отдача может быть огромной. Нейронные сети, которые больше похожи на мозги, такие как Лойхи, могут быть иммунитетны к искусственному интеллекту из-за отсутствия лучшей глупости слов.
Например, современные нейронные сети страдают от того, что называется катастрофическим забвением. Если вы попытаетесь научить подготовленную нейронную сеть распознавать что-то новое - например, новый дорожный знак - просто подключив ее к новому входу, это настолько разрушит работу сети, что она будет ужасно плохо распознавать что-либо. Чтобы этого избежать, необходимо полностью переобучить сеть с нуля. (Программа обучения на протяжении всей жизни DARPA, или L2M, посвящена решению этой проблемы).
(Вот моя любимая аналогия: Скажем, вы тренировали баскетбольную команду, и подняли сеть на 30 сантиметров, пока никто не смотрел. Сначала футболисты пропустили бы кучу, но быстро разобрались бы. Если бы эти игроки были похожи на сегодняшние нейронные сети, то пришлось бы вытащить их с корта и обучать всю игру заново - дриблинг, пас, все).
Loihi может управлять сетями, которые могут быть невосприимчивы к катастрофическим забываниям, что означает, что она учится больше похожа на человека. В результате сотрудничества с группой Томаса Клиланда в Корнелльском университете появились доказательства того, что Лойхи может достичь того, что называется однократным обучением. То есть, изучение новой функции после однократного знакомства с ней. Группа Корнелла продемонстрировала это, абстрагируя модель обонятельной системы, чтобы она работала на Loihihi. Получив новый виртуальный аромат, система не только катастрофически забыла обо всем остальном, что пахло, но и научилась распознавать новый аромат только по однократному воздействию.
Loihi также может быть в состоянии запускать алгоритмы извлечения функций, которые невосприимчивы к таким враждебным атакам, с которыми сталкиваются современные системы распознавания образов. Традиционные нейронные сети на самом деле не понимают особенностей, которые они извлекают из изображения, как это делает наш мозг. "Их можно одурачить упрощенными атаками, такими как изменение отдельных пикселей или добавление экрана шума, который никак не одурачит человека", - объясняет Дэйвис. Но разреженные алгоритмы кодирования Лоихи могут работать скорее как человеческая зрительная система и поэтому не поддались бы такой ерунде. (Тревожит, что люди не полностью защищены от таких атак.)
Изображение особенного Лойхи
Крупный план Лоихи, нейроморфный исследовательский чип Intel. Новейшая нейроморфная система Intel, Pohoiki Beach, будет состоять из 64 таких чипов Loihi.
Исследователи также используют Loihi для улучшения управления робототехническими системами в режиме реального времени. Например, на прошлой неделе на семинаре по нейроморфной инженерии познания Telluride - мероприятии, которое Дэвис назвал "летним лагерем для ботанов нейроморфологов" - исследователи усердно работали, используя систему управления настольным футбольным столом на базе Loihi. "Это кажется людям сумасшедшим", - говорит он. "Но это прекрасная иллюстрация нейроморфных технологий. Это быстро, требует быстрого реагирования, быстрого планирования и предвидения. Вот в чем хороши нейроморфные чипы."
