IBM, Искусственный интеллект и аналоговая память

(Ди Алессандро Руголо)
09/05/19

Развитие цивилизации часто происходит циклично. Когда один закрыт, другой открывается, а иногда и раньше был закрыт.

Что я имею в виду? Мы все знаем, что наша цивилизация основана на цифровых разработках в течение многих лет. Цифровая гонка привела к отказу от технологий, у которых, казалось бы, нет будущего, но которые, кажется, по крайней мере, могут вскоре вернуться в моду.

Согласно недавнему исследованию IBM (опубликовано в природа в 2018) использование «аналоговой памяти» может быть решением проблем эффективности нейронных сетей, используемых для искусственного интеллекта.

Исследователи из исследовательской группы IBM Research смогли продемонстрировать, что можно использовать периферийные устройства с аналоговой памятью (которые используют непрерывные электрические сигналы вместо более известных двоичных сигналов, состоящих из 0 и 1) для глубокое обучение достижение той же точности, которая достигается с помощью цифровых графических процессоров.

Кто-то может спросить, учитывая, что достигнутая точность одинакова, в чем новизна, почему следует отдавать предпочтение аналоговой памяти. Ответ можно найти в том, как цифровые процессоры работают, в их архитектуре и в необходимости перемещать большие объемы данных для проведения необходимого обучения нейронных сетей, все эти факторы должны быть приняты во внимание. 

Фактически, развитие искусственного интеллекта основано на огромном и постоянно увеличивающемся объеме данных, которые необходимо собирать, анализировать и обрабатывать. Для этого, особенно во время глубокое обучениеданные перемещаются между памятью и процессорами, а это означает использование времени и энергии. Изучение новых архитектур (часто ссылающихся на природные элементы, такие как человеческий мозг) позволило улучшить процесс глубокое обучение«перемещение» некоторых частей памяти к данным, упрощение и ускорение операций передачи данных. Теперь, по мнению исследователей IBM, можно использовать аналоговые запоминающие устройства, которые позволяют экономить с точки зрения рассеянной энергии.

Одной из проблем, побудивших исследователей использовать цифровую память, была недостаточная точность аналоговых систем, которая, однако, кажется, по крайней мере, частично преодолена. Согласно последним исследованиям, в ближайшие десять лет использование аналоговых технологий в искусственном интеллекте позволит достичь эффективности, в тысячу раз превышающей нынешнюю.

Как мы давно знаем, человеческий мозг - почти идеальная машина, в том числе с точки зрения энергопотребления и рассеяния тепла. Если вы посмотрите, как работает человеческий мозг, и попытаетесь сказать, является ли он аналоговым или цифровым «процессором», вы обнаружите, что это не один другой, а использует процессы, аналогичные одному или всем другой в зависимости от удобства и функции. Еще раз мы видим, как исследование мозга помогает нам понять, как улучшить процессоры.

Для получения дополнительной информации:

- https://www.ibm.com/blogs/research/2019/02/ai-hardware-center/
- https://www.ibm.com/blogs/research/2018/06/future-ai-better-compute/
https://www.nature.com/articles/s41586-018-0180-5
https://www.ibm.com/blogs/research/2018/06/approximate-computing-ai-acce...
https://www.quora.com/Is-the-human-brain-analog-or-digital

оборона рейнметалла