IBM создает чип, который работает как мозг и превосходит все другие в искусственном интеллекте

IBM разрабатывает новый тип компьютерного чипа, который имитирует работу мозга и будет самым быстрым в выполнении задач искусственного интеллекта. Этот чип называется NorthPole и представляет собой цифровую архитектуру, совместимую с технологией кремниевых чипов, используемых в современных компьютерах. NorthPole отличается от традиционных чипов тем, что он объединяет вычислительную способность с блоками памяти, которые хранят информацию. Это позволяет ему избежать так называемого фон-Неймановского узкого места - названного в честь пионера вычислительной техники Джона фон Неймана — которое заставляет современные компьютеры замедляться, ожидая обмена информацией между более разделенными вычислительными и памятными блоками. Это слияние вычисления и памяти было вдохновлено тем, как работает человеческий мозг.

Исследователи из IBM продемонстрировали, как чип NorthPole может выполнять общие задачи распознавания изображений на основе искусственного интеллекта с большей энергоэффективностью и скоростью, чем любой коммерческий чип на рынке, опережая даже последние чипы от NVIDIA — ведущего производителя графических процессоров. Они также показали, что NorthPole может эффективно выполнять задачи распознавания речи и обработки естественного языка. NorthPole также обеспечивает лучшую производительность на транзистор — крошечные электронные переключатели, лежащие в основе вычислительной технологии. Чип умещает 22 миллиарда транзисторов в пространстве всего 800 квадратных миллиметров.

Однако специализированный дизайн чипа для выполнения задач искусственного интеллекта имеет свои недостатки. NorthPole не может выполнять другие задачи, такие как обучение искусственного интеллекта, а также не может легко работать с большими моделями искусственного интеллекта. Но команда Modha планирует продемонстрировать, как несколько чипов NorthPole могут поддерживать большие языковые модели.

Что это означает для будущего искусственного интеллекта и компьютерной техники? С одной стороны, это свидетельствует о том, что IBM продолжает искать новые способы повышения эффективности и эффективности вычислений, вдохновляясь биологическими принципами. С другой стороны, это показывает, что существует много разных подходов к реализации искусственного интеллекта на аппаратном уровне, и что нет единого решения, которое было бы оптимальным для всех задач. Возможно, в будущем мы увидим больше гибридных систем, которые будут сочетать в себе различные типы чипов, чтобы лучше соответствовать разнообразию проблем, с которыми сталкивается искусственный интеллект.