SitesReadyСегодня практическая сторона вопросов, связанных с разработкой искусственного интеллекта, лежит в плоскости реализации глубокого или глубинного обучения (deep learning). На основе подобранных особых образом паттернов происходит обучение системы, которая затем реализует полученные знания на практике: водит машины, распознаёт образы или звуки, делает что-то ещё.
И всё бы хорошо, только для глубокого обучения требуется предварительный массивный обмен информацией с базой данных, что в оперативной обстановке реализовать или очень тяжело, или попросту невозможно. От роботов и ИИ хотелось бы большей сообразительности, чтобы думал как человек, опираясь на ассоциативное мышление. Это желание породило попытки воплотить в кремнии подобие человеческого мозга, где электронные схемы имитировали бы работу нейронов и синапсов.
В современной истории более-менее комплексное воплощение «человеческого мозга» в кремнии создали инженеры компании IBM. В 2011 году компания представила процессор TrueNorth и позже развила архитектуру до 4096-ядерного процессора с одним миллионом цифровых нейронов и 256 млн программируемых цифровых синапсов. Весной прошлого года на базе 16 28-нм процессоров TrueNorth компания поставила первый в индустрии «когнитивный» компьютер Национальной администрации по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration). Что интересно, анонс IBM TrueNorth в 2011 году заставил задуматься о нейроморфных процессорах компанию Intel.
Сегодня Intel раскрыла карты. Оказывается, в компании шесть лет назад начали разрабатывать фирменный нейроморфный процессор. Воплощением многолетней разработки стало решение под кодовым именем Loihi (скорее всего речь идёт о крупнейшем подводном вулкане в США — Лоихи). Процессор Loihi будет выпускаться с использованием 14-нм техпроцесса и начнёт поставляться академическим учреждениям в первой половине 2018 года.
По словам Intel, Loihi сочетает процессы обучения, тренировки и принятия решений в одном чипе, позволяя системе быть автономной и «сообразительной» без подключения к облаку (к базе данных). К примеру, Intel заявляет, что при обучении с помощью базы данных MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) нейроморфный процессор Loihi оказывается в 1 млн раз лучше, чем другие типичные спайковые нейронные сети. При этом, если сравнивать Loihi с обычными свёрточными нейронными сетями, разработка Intel при обучении использует много меньше ресурсов, а это каналы связи, потребление и скорость принятия решений. Также Intel уверяет, что Loihi обучается в 1000 раз эффективнее, чем обычные компьютерные системы общего назначения.
К сожалению, компания не уделила достаточно внимания описанию технических спецификаций Loihi. Вкратце сообщается, что Loihi — это многоядерное решение с внутренней ячеистой сетью. Ядра Loihi — нейроморфные асинхронные (каждое из них может работать независимо от других). Ячеистая сеть имеет несколько степеней разрежённости, она иерархическая и поддерживает рекуррентную топологию нейронной сети, где каждый нейрон может взаимодействовать с тысячами других нейронов.
Также каждое нейроморфное ядро включает механизм (движок) обучения, который может быть запрограммирован для адаптации сети в процессе работы. Если транслировать состав процессора Intel Loihi на возможности мозга человека, то решение включает 130 000 нейронов и 130 млн синапсов. Процессор Intel Loihi не такой умный, как процессор IBM TrueNorth, но определённо эффективнее с позиции производства с технологическими нормами 14 нм.
