в първата част на тази статия се опитахме да разберем кой е победителят: човешкият мозък или компютрите. В крайна сметка компютрите спечелиха първата точка; тъй като открихме огромното влияние, което новите технологии оказват върху задачите ни в живота, и особено как те могат да помогнат с неща като рак на мозъка, откриване на тумори и как AI технологиите усилват подобренията в медицинските области.
Човешкият мозък е по-сложен от всяка друга известна структура във Вселената.
Някой може да си помисли, че резултатът в първата част на статията не е достатъчно справедлив, но за да ви насочим към друг хоризонт, трябва да проследим какво следва, тъй като се гмуркаме дълбоко както в мозъчната, така и в компютърната архитектура, и вижте колко очарователни са и двата компонента са.
Лекс Фридман каза в една от своите лекции, говорейки за Дълбоко обучение: „че визуализацията (gif по-долу) е само 3% от невроните в нашия мозък на таламокортикала система, това магическо нещо между ушите ни, което ни позволява да виждаме, чуваме, мислим, разсъждаваме, надяваме се, мечтаем и се страхуваме от евентуалната ни смъртност.
Всичко това е нещото, което искаме да разберем. Това е мечтата на изкуствения интелект и пресъздаване на негови версии, ехо от него, в инженерството на нашите интелектуални системи. Това е мечтата.“
Така че защо учените и инженерите в областта на ИИ са много обсебени от разбирането на сложността на човешкия мозък?
За да се обучат компютърни IA алгоритми да разбират такива сложни задачи или дори най-лесните, като разграничаването на снимки на котка от куче, са необходими много снимки като входни данни за алгоритмите на невронната мрежа на AI и този процес ще отнеме часове до няколко дни, за да се получи резултатите.
И в действителност, трениращите AI модели в някои случаи ще изразходват количество енергия, използвано за обучение, което е над 3 пъти по-голямо от годишното потребление на енергия на средния американец.
От друга страна, мозъците ни се нуждаят само от няколко снимки и имената на животните и се обработват и запаметяват за секунди; това е мощна компютърна обработка. и би си струвало да разберете как работи!
За да разберем какво се случва както в човешкия мозък, така и в компютрите, трябва да надникнем в двете архитектури и да видим какви разлики се превръщат в различни изчислителни резултати.
АРХИТЕКТУРА НА ПРОЦЕСОРИТЕ!
В класическата архитектура на фон Нойман (известната компютърна хардуерна архитектура, която се използва и до днес), програмите и данните се съхраняват в паметта. процесорът и паметта са разделени, докато данните протичат между двете. В тази конфигурация забавянето е неизбежно.
на фигурата по-долу можете да видите как има непрекъсната връзка между централния процесор (CPU), където се извършва цялата обработка (математична и логическа), и паметта, използвайки шини (низове в зелен цвят).
това означава, че без значение колко бързо може да работи даден процесор, всъщност той е ограничен до скоростта на трансфер, разрешена от шините за данни.
Тъй като скоростите се увеличават, процесорът прекарва все повече време в неактивност, чакайки данните да бъдат извлечени от паметта.
И с всички различни архитектури, които съществуват днес в нашите устройства; дори не можем да се доближим до производителността на мозъка (както е показано на фигурата по-долу), но най-важното е, че настоящите архитектури в процесорите няма да могат да управляватбъдещия AI, тъй катодори суперкомпютрите се борят да управляват някои AI модули с класическата архитектура.
като в тази графика, направена въз основа на скорошни данни,
Тясното място на фон Нойман често се смята за проблем, който може да бъде преодолян само чрез значителни промени в компютърните или процесорните архитектури.
Ето защо имаме нужда от по-добри машини!
МОЗЪЧНА „АРХИТЕКТУРА“
Човешкият мозък е най-мощният суперкомпютър в света. Той ни помага да се ориентираме в нашата среда, като извършва около хиляда трилиона логически операции в секунда. Той е компактен, използва по-малко енергия от електрическа крушка и има потенциално безкрайно съхранение.
И така, какво има в мозъка, което го прави толкова сложен и магически?
Мозъците изчисляват паралелнотъй като електрически активните клетки вътре в тях, наречени неврони, работят едновременно и непрекъснато, невроните влияят един на друг на електрическите импулси чрез връзки, наречени синапси. (разберете повече за изчислителната неврология).
Когато информацията тече през мозъка, той обработва данните като поредица от шипове, които се разпространяват през неговите неврони и синапси.
За по-добра илюстрация, човек разпознава думите в този абзац, поради определен модел наелектрическа активноств мозъка ви, задействан от вход от очите ви, че можете да разпознаете думите в този параграф.
Мозъкът няма отделни модули за обработка и памет като архитектурата VON Neumann.
Вместо това невроните комбинират (съвместно локализиране) памет и обработка в едно и също устройство. с прости думи, процесорната единица и паметта в човешкия мозък не са разделени, но и двете съществуват на едно и също място.
Тази синаптична „пластичност“ е в основата както на краткосрочната, така и на дългосрочната памет и следователно е фундаментално отговорна за това как учим.
Когато изпълняваме задача, която е изчислителна задача в нашия мозък, ние консумираме само малка част от целия ни брой неврони. Това е причината, поради която човешкият мозък се захранва изключително ефективно; ние консумираме 20 вата мощност и сме в състояние да постигнем един exaFLOP(10¹⁸ операции с плаваща запетая за секунда).
Досега, с бързото нарастване на „машинното обучение“ (ML), ние също се сблъскваме с друго предизвикателство, което е консумацията на енергия. Нашето пътуване към истинския AI може да се забави или дори да стане невъзможно поради ограниченията на мощността.
Нека погледнем това в перспектива. Най-бързият суперкомпютър в света IBM summit консумира 30 мегавата мощност и е способен на 200 оборота, човешкият мозък консумира 20 вата енергия и е способен на 1x екзафлопс, което е пет пъти повече от изчислителния капацитет на IBM summit.
без да забравяме да отдадем заслугата на човешкия мозък за създаването на AI и хардуера, който го управлява, човешкият мозък получава точка за това (1–1).
Вероятно ние току-що осъзнахме, че доколкото нашите технологии и нашите CPU/GPU са много напреднали, ние все още не сме в състояние или способни да постигнем това, което човешкият мозък може да направи. ето защо се нуждаем от нови хардуерни технологии, за да се конкурираме с този биологично сложен орган.за да постигнем мечтата за бъдещ AI!
