Двадцать Ватт

Годы последнего мирового спада производства совпали с очередным латентным периодом созревания целого букета новых информационных технологий. Одной из них, безусловно, является искусственный интеллект и соответствующая ему аппаратная платформа, которая становится все более совершенной.

«В настоящее время», − отмечает Филипп Ламбине (Philippe Lambinet), исполнительный вице-президент STMicroelectronics, − наиболее эффектным воплощением, так сказать, «святого Грааля вычислений» является идея построения компьютерных микросхем, которые работают как мозг, а пределом мечтаний пока видится построение искусственной «вычислительной личности».

С этим трудно не согласиться, хотя для скептиков искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) до сих пор находится в длинном списке интересных, но, в общем, непрактичных идей, сходных с набившим оскомину «летающим автомобилем». Отметим только, что соответствующие аппаратные средства принято называть «neuromorphic chips», а истина, как обычно, находится где-то посередине.

Сегодня уже совершенно ясно, что главная движущая сила для развития технологий нейронных сетей − не слишком приятная правда о принципиальных ограничениях. Архитектура, которая была основой века информации (предложенная Джоном фон Нейманом и известная как фон-неймановская архитектура), практически достигла фундаментальных физических пределов.

Возможно, вы уже почувствовали это. Обратите внимание на то, что ваш новенький дорогущий смартфон не ушел на световые годы вперед от предыдущей модели. Поэтому чипы, построенные согласно фон-неймановской архитектуре, находятся сейчас почти у границы своей производительности.

Для того, чтобы двигаться дальше, проектировщики должны теперь уравновесить производительность новых чипов и мощность, которую позволят им потреблять. Другими словами, сегодня вполне можно построить безумно мощный смартфон, но типичная батарея проработает в нем не более нескольких минут.

Для контраста − мозг, наше собственное вычислительное устройство, которое дала нам природа (или не природа, давайте не будем сейчас об этом спорить), − устроен совершенно иначе − параллельно, а не последовательно. Он несравнимо производительнее любого вычислительного устройства того же физического объема и при этом использует не более 20 Ватт в пересчете на электрические и тепловые величины.

Нейронные сети − далеко не новая идея. Вместе с исследованиями в области практической реализации вычислительных систем они берут начало еще в 1940-х гг. Сегодня программной эмуляцией нейронных сетей грешат в основном интернет-гиганты, такие, как Google и Facebook, имеющие возможность инвестировать значительные ресурсы в разработки и исследования, а также активно скупать стартапы.

Впрочем, всему есть пределы, в том числе и денежные. Если нейронные системы смогут приемлемо для пользователя работать только на чрезмерно дорогих суперкомпьютерах, их потенциал всегда будет ограничен.

Нейроморфные чипы

Таким образом, вопрос формулируется очень просто − когда мы сможем получить в свое распоряжение чипы, на которых можно будет строить нейронные сети? Вопрос этот уже скорее количественный, чем качественный. Фактически «neuromorphic chip» доступны еще с 1993 г.

Тогда небольшая независимая команда обратилась к IBM с идеей реализовать чип кремниевой нейронной сети (silicon neural network chip). Такую архитектуру назвали ZISC (компьютер без набора инструкций, Zero Instruction Set Computer, который в итоге и стал первым в мире коммерчески доступным нейроморфным чипом).

У описанной инициативной группы к тому времени уже был некоторый опыт разработки ПО в области нейронных сетей в CERN. Не будем греметь именами и проектами. Скажем только, что в итоге появился чип ZISC36 − с 36 искусственными нейронами соответственно.

В 2001 г. IBM передала эстафету General Vision, на уровне ZISC78. После пяти лет проектной работы последней удалось привлечь достаточно капитала, чтобы сделать следующий шаг − построить преемника ZISC. В 2007 г. они сделали Cognitive Memory 1000, известную также как CM1K.

CM1K. Это нейроморфное устройство содержало 1024 искусственных нейрона. Они работали параллельно, потребляя все вместе полватта и были способны распознавать образцы в данных (images / code / text / anything) всего за несколько микросекунд

Тогда впервые показалось, что начавшаяся азартная игра в нейроны сможет окупиться. Спустя год, в 2008 г., агентство DARPA анонсировало программу по развитию масштабируемых нейроморфных систем (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, SyNAPSE) и заключило контракты к IBM и HRL Labs на разработки нейроморфных чипов.

Уже в 2009 г. европейская команда сообщила о разработке чипа с 200 тыс. нейронов и 50 млн. синапсических связей, результате программы FACETS (Fast Analog Computing with Emergent Transient States), которая, в свою очередь, привела к новой европейской инициативе под названием Human Brain Project, запущенной в 2014 г.

На этой волне интереса многие университеты также начали (или возобновили) программы по изучению нейроморфных структур, и в целом интерес к ним значительно возрос. В 2012 г. и Intel объявила, что они работают с нейроморфными структурами в чипах с новой архитектурой, а Qualcomm ввязалась в эту гонку, купив в 2013 г. несколько стартапов, ведущих разработки нейронных сетей.

В августе 2014 г. IBM объявила о TrueNorth, своем новейшем нейроморфном чипе с 4096 ядрами и 256 млн. программируемых синапсов. Он стал одним из наиболее сложных и мощных устройств этого класса в мире (на сайте IBM приведена также довольно подробная ретроспектива «Introducing a Brain-inspired Computer»).

TrueNorth − весьма внушительная технология. Она вполне работоспособна, имеет собственный язык программирования и уже обросла определенной «экосистемой». Однако пока она вряд ли найдет применение в вашем следующем планшете − по причине стоимости

Не будем забывать, однако, что и полоска памяти в 1 Мб для 286-го десктопа когда-то обходилась потребителю 40-50 долл. И все же − почему нейроморфным технологиям потребовалось столько лет для того, чтобы выйти на промышленный уровень?

Не слишком очевидная причина − то, что многие проблемы, обусловливающие медленное принятие нейроморфных чипов, никогда не были техническими, а происходили в основном «от нехватки веры». Но сегодня, после восьмилетнего отступничества, у нейроморфных чипов есть все, чтобы реализовать свой потенциал.

Это может быть система распознавания, которая пропустит в соответствующие мини-двери только вашу кошку. Автомобиль, который распознает водителя, и (если решит, что ему можно доверять) соответствующим образом настроит параметры для вождения. Роботы и беспилотники, самостоятельно ориентирующиеся в пространстве и соответственным образом выполняющие поставленную задачу. Список прикладных задач поистине бесконечен.

Давайте будем честны с самими собой. В действительности наши смартфоны пока вовсе не такие уж «смарт». Они − не более, чем удобные и понятные инструменты для помощи в выполнении наших повседневных действий. Для того, чтобы стать действительно «умными» и «интеллектуальными», им еще предстоит научиться сопоставлять входные данные с определенными образами, − что и призваны делать нейроморфные чипы.

О комментариях: «слепой сказал: послушаем»

Я не привожу ничего из многочисленных комментариев к данной статье, поскольку они не выдерживают никакой критики даже на уровне старшеклассника. Желающие могут убедиться в этом сами. Для остальных же я скажу, что пока никто (по крайней мере, из комментаторов данной статьи) не представляет себе достаточно мощный компьютер, реализованный по нейронной технологии. Все устройства. которые мы держим под рукой, однажды станут не более чем счетами в представлении очередного, «нейронного» поколения».

В какой-то степени я бы согласился только со следующим мнением: «У нас есть инстинкт, и чтобы он выработался, потребовались миллионы лет. Машины строим мы. Но даже в самых диких, самых обнадеживающих мечтах об IA мы пока понятия не имеем, как это реализовать».

Так что не ждите подобную модель в следующем году.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365