Îți e frică de AI? Nu-i nimic, IBM îi aduc cu un pas mai aproape
IBM este una din acele companii care nu se ferește nici de controversă nici de inovație. De la un tranzistor capabil să citească codul genetic, la controversa tehnologiei care a făcut posibile unele dintre cele mai odioase crime ale secolului 20, IBM sunt prezenți.
Așadar de ce ne-am mira că într-o epocă în care tot mai rapid utilitatea ființei umane ca desfășurător al muncii scade vertiginos, o perioadă în care unele dintre cele mai respectate voci din industria tehnologică și nu numai, la nivel global, avertizează despre pericolele dezvoltării unei inteligențe sintetice – de ce ne-am mira dacă IBM ar fi implicați și aici?
Sigur, dincolo de fricile că vom ajunge să reproducem Skynet, AI este o tehnologie care promite multe – de la eliminarea bolilor la eliminarea sărăciei – dar care, pe lângă aspectul ambiției utopice – care, istoric vorbind, nu pare atât de utopică după ce acea ambiție este executată – are problema reală că este posibil să creăm ceva care să ne scoată în irelevanță.
Ei bine, cercetătorii IBM au anunțat într-un comunicat de presă că, utilizând materiale comune, relativ necostisitoare, un neuron artificial, capabil a fi miniaturizat până la dimensiuni microscopice.
Nu pretindem că este cea mai ușor de citit prezentare și nici că implicațiile sunt automat cele care justifică înghețul sângelui în vene. Pentru a face mai ușor de înțeles, pe blogul IBM este disponibil și un interviu cu omul de știință Manuel Le Gallo, unul dintre cei ce a făcut neuronul artifical posibil. Din spusele acestuia:
Neuronul [artificial] are o anumită funcționalitate pe care o numim „integrează și declanșează”. Acesta acționează ca un acumulator – dacă trimiți semnale de intrare multiple neuronului, va integra acele semnale. Depinzând de numărul de semnale transmise și de forța acestora, potențialul membranei [neuronului] va atinge un anumit prag, iar neuronul va declanșa. Un asemenea acumulator poate fi folosit pentru execuția unor sarcini de calcul surprinzător de complexe.
Neuronul artificial este construit să mimeze acțiunea unui neuron biologic. Cel artificial nu va avea exact aceeași funcționalitate dar este suficient de asemănător încât poți obține genul de calcule executate de către creier folosind acești neuroni. În mod uzual, neuronii artificiali sunt construiți folosind circuite bazate pe CMOS, tehnologia standard a tranzistorilor prezenți în computerele noastre. Studiul nostru se concentrează pe utilizarea de dispozitive non-CMOS, precum cele cu schimbare de fază. pentru a reproduce o funcționalitate similară la un consum de energie scăzut și cu o densitate a arealului mai ridicată.
Întrebat fiind despre contextele în care neuronii artificiali pot fi folosiți, precum și ce anume face calculul neuromorfic, făcut posibil de o rețea neuronală, diferit de calculele tradiționale, acesta a remarcat:
În studiul nostru, am demonstrat cu poți detecta corelații din mai multe fluxuri de evenimente.
Evenimentele pot fi, spre exemplu, date de pe Twitter, despre vreme sau date senzoriale colectate prin Internet of Things. Presupune că ai multiple fluxuri de evenimente binare (0 sau 1) și încerci să determini care sunt corelate temporal, spre exemplu când valoarea 1 este declanșată concomitent. Arătăm în studiu cum poți efectua această discriminare folosind doar un neuron conectat la multiple sinapse plastice ce primesc evenimentele.
În tehnica de calcul tradițională, avem unități separate pentru memorie și logică. Oricând execuți un calcul, trebuie ca mai întâi să accesezi memoria, să obții datele, să le transferi către unitatea logică (procesorul), ce returnează calculul. Când obții un rezultat, trebuie să îl trimiți înapoi în memorie. Acest proces se execută cap-coadă, încontinuu. Așadar, dacă ai de lucru cu cantități mari de date, va deveni o reală problemă.
Într-o rețea neuronală, calculul și stocarea sunt co-localizate. Nu e nevoie să stabilești comunicare între logică și memorie, doar să faci conexiunile potrivite între neuroni diferiți.