Преодоление разрыва между искусственным интеллектом и нейроморфными вычислениями

В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта неустанно идёт поиск аппаратного обеспечения, способного удовлетворить растущие вычислительные потребности. Значительный прорыв в этом направлении был достигнут благодаря совместным усилиям Университета Пердью, Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) и Высшей школы физики и химической промышленности (ESPCI) в Париже. Это сотрудничество знаменует собой важнейший шаг в области нейроморфных вычислений — революционного подхода, направленного на имитацию работы механизмов человеческого мозга в рамках вычислительной архитектуры.

Проблемы современного оборудования искусственного интеллекта

Быстрое развитие искусственного интеллекта привело к появлению сложных алгоритмов и моделей, требующих беспрецедентного уровня вычислительной мощности. Тем не менее, по мере того, как мы углубляемся в сферу искусственного интеллекта, возникает вопиющая проблема: неспособность нынешних компьютерных архитектур на основе кремния идти в ногу с развивающимися требованиями технологий искусственного интеллекта.

Эрика Карлсон, профессор физики и астрономии Университета Пердью, празднующая 150-летие, лаконично формулирует эту проблему. Она поясняет: «Коды, вдохновлённые работой мозга и являющиеся частью революции ИИ, в основном выполняются на традиционных кремниевых компьютерных архитектурах, которые для этого не предназначены». Это наблюдение подчёркивает фундаментальный разрыв между существующим оборудованием, в первую очередь предназначенным для универсальных вычислений, и специализированными потребностями передовых алгоритмов ИИ.

Это несоответствие, как указывает Карлсон, не только ограничивает потенциальные возможности применения ИИ, но и приводит к значительной неэффективности энергопотребления. Кремниевые чипы, приверженцы цифровой эпохи, по своей сути не подходят для параллельной и взаимосвязанной обработки, необходимой нейронным сетям и моделям глубокого обучения. Возможности линейной и последовательной обработки традиционных процессоров (центральных процессоров) и графических процессоров (графических процессоров) резко контрастируют с требованиями продвинутых вычислений искусственного интеллекта.

Представлены нейроморфные вычисления

Совместные исследовательские усилия завершились значительным прорывом, как подробно описано в их исследовании:Пространственно распределенная память разворота линейного изменения в VO2.” Это исследование предвещает новый подход к вычислительному оборудованию, вдохновленный синаптическими операциями человеческого мозга.

Центральное место в этом прорыве занимает концепция нейроморфных вычислений. В отличие от традиционных вычислительных архитектур, нейроморфные вычисления пытаются имитировать структуру и функциональность человеческого мозга, уделяя особое внимание нейронам и синапсам. Нейроны — это клетки мозга, передающие информацию, а синапсы — это щели, позволяющие сигналам передаваться от одного нейрона к другому. В биологическом мозге эти синапсы имеют решающее значение для кодирования памяти.

Инновация команды заключается в использовании оксидов ванадия — материалов, уникально подходящих для создания искусственных нейронов и синапсов. Этот выбор материала представляет собой значительный отход от традиционных кремниевых подходов, воплощая суть нейроморфной архитектуры — воспроизведения поведения, подобного поведению мозга, в вычислительных чипах.

Энергоэффективность и расширенные вычисления

Последствия этого прорыва имеют далеко идущие последствия, особенно с точки зрения энергоэффективности и вычислительных возможностей. Карлсон подробно останавливается на потенциальных преимуществах, заявляя: «Нейроморфные архитектуры обещают процессоры с более низким энергопотреблением, улучшенные вычисления, принципиально другие вычислительные режимы, встроенное обучение и улучшенное распознавание образов». Этот переход к нейроморфным вычислениям может переопределить ландшафт аппаратного обеспечения искусственного интеллекта, сделав его более устойчивым и эффективным.

Одним из наиболее убедительных преимуществ нейроморфных вычислений является их обещание значительно снизить затраты энергии, связанные с обучением больших языковых моделей, таких как ChatGPT. Нынешнее высокое энергопотребление таких моделей во многом объясняется диссонансом между аппаратным и программным обеспечением – разрывом, который призваны преодолеть нейроморфные вычисления. Эмулируя основные компоненты мозга, эти архитектуры обеспечивают более естественный и эффективный способ обработки и обучения систем искусственного интеллекта.

Кроме того, Карлсон указывает на ограничения кремния в воспроизведении поведения нейронов, что является критическим аспектом для развития аппаратного обеспечения искусственного интеллекта. Нейроморфные архитектуры с их способностью имитировать как синапсы, так и нейроны способны совершить революцию в функционировании систем искусственного интеллекта, приближаясь к модели, которая больше похожа на когнитивные процессы человека.

Ключевым элементом этого исследования является инновационное использование оксидов ванадия. Этот материал показал себя весьма перспективным для моделирования функций нейронов и синапсов человеческого мозга. Александр Циммерс, ведущий учёный-экспериментатор из Университета Сорбонны и ESPCI, отмечает этот прорыв: «Мы наблюдали, как диоксид ванадия ведёт себя подобно искусственному синапсу, что является значительным шагом вперёд в нашем понимании».

Исследование группы привело к разработке более простого и эффективного способа хранения памяти, аналогичного тому, как это делает человеческий мозг. Наблюдая за поведением оксида ванадия в различных условиях, они обнаружили, что память хранится не только в отдельных участках материала, но и распределена по всему материалу. Это открытие крайне важно, поскольку оно открывает новые способы проектирования и создания нейроморфных устройств, которые могли бы обрабатывать информацию более эффективно и продуктивно, подобно человеческому мозгу.

Развитие нейроморфных вычислений

Опираясь на свои новаторские результаты, исследовательская группа уже намечает курс для следующего этапа своей работы. Получив возможность наблюдать изменения в нейроморфном материале, они планируют продолжить эксперименты, локально корректируя его свойства. Циммерс объясняет потенциал этого подхода: «Это может позволить нам направлять электрический ток через определённые области образца, где эффект памяти максимален, что значительно улучшит синаптическое поведение этого нейроморфного материала».

Это направление открывает захватывающие возможности для будущего нейроморфных вычислений. Усовершенствуя контроль и манипулирование этими материалами, исследователи стремятся создать более эффективные и действенные нейроморфные устройства. Такие достижения могут привести к созданию аппаратного обеспечения, способного более точно имитировать сложные функции человеческого мозга, открыв путь для более сложных и энергоэффективных систем искусственного интеллекта.