| Marco | Дата: Пятница, 29.12.2023, 14:06 | Сообщение # 1 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 1691
Offline
| Аналоговый искусственный интеллект? Звучит безумно, но за ним может быть будущее
Забудьте о цифровом. Будущее искусственного интеллекта ... аналоговое? По крайней мере, так утверждает Mythic, компания по производству микросхем искусственного интеллекта, которая, по ее собственным словам, совершает “скачок вперед в производительности и мощности”, возвращаясь в прошлое. Вроде того.
До того, как ENIAC, первый в мире программируемый электронный цифровой компьютер общего назначения размером с комнату, заработал в 1945 году, возможно, все компьютеры были аналоговыми - и были таковыми столько, сколько компьютеров было на свете.
Аналоговые компьютеры немного похожи на стереоусилители, использующие переменный диапазон как способ представления желаемых значений. В аналоговом компьютере числа представлены в виде токов или напряжений, вместо нулей и единиц, которые используются в цифровом компьютере. Хотя ENIAC стал началом конца аналоговых компьютеров, фактически аналоговые машины в той или иной форме существовали до 1950-х или 1960-х годов, когда цифровые транзисторы одержали победу.
“Аналоговые вычисления пришли на смену цифровым”, - сказал Digital Trends Тим Велинг, старший вице-президент по продуктам и развитию бизнеса Mythic. “Это было дешевле, быстрее, мощнее и так далее. [В результате] analog на некоторое время исчез ”.
На самом деле, если изменить известную цитату, часто приписываемую Марку Твену, сообщения о смерти аналоговых вычислений, возможно, были сильно преувеличены. Если триумф цифрового транзистора стал началом конца аналоговых компьютеров, возможно, это было всего лишь началом конца начала.
Создание следующего замечательного искусственного интеллекта-процессора
Однако Mythic не создает намеренно ретро-технологии. Это не какой-нибудь стимпанк-стартап, работающий в штаб-квартире в старинной башне с часами, заполненной катушками Tesla; это хорошо финансируемая технологическая компания, базирующаяся в Редвуд-Сити, Калифорния и Остине, Техас, которая создает аналоговые матричные процессоры Mythic (Mythic AMP), которые обещают рост мощности, производительности и стоимости, используя уникальную архитектуру аналоговых вычислений, которая значительно отличается от обычных цифровых архитектур.
Такие устройства, как анонсированное однокристальное аналоговое вычислительное устройство M1076, призваны возвестить о наступлении эпохи интенсивных вычислений при впечатляюще низкой мощности.
“Определенно существует большой интерес к созданию следующего отличного искусственного интеллекта”, - сказал Велинг. “В это пространство наверняка вложено много инвестиций и венчурного капитала. В этом нет никаких сомнений.”
Аналоговый подход - это также не просто маркетинговый трюк. Компания Mythic видит проблемы в будущем в связи с Законом Мура, знаменитым наблюдением, сделанным соучредителем Intel Гордоном Муром в 1965 году, утверждающим, что примерно каждые 18 месяцев количество транзисторов, которые можно втиснуть в интегральную схему, удваивается. Это наблюдение помогло вступить в период устойчивого экспоненциального совершенствования компьютеров за последние 60 лет, поддерживая удивительные успехи, достигнутые исследованиями искусственного интеллекта за тот же период.
Но Закон Мура сталкивается с различными физическими проблемами. Прогресс замедлился из-за физических ограничений, связанных с постоянными попытками уменьшить размеры компонентов. Такие подходы, как оптические и квантовые вычисления, предлагают один из возможных способов обойти это. Тем временем аналоговый подход Mythic направлен на создание вычислительных элементов в памяти, которые функционируют как перестраиваемые резисторы, подавая на входы напряжения, а на выходы - токи. При этом идея заключается в том, что чипы компании могут эффективно обрабатывать матричное умножение, необходимое для того, чтобы искусственные нейронные сети могли функционировать новым инновационным способом.
Как объясняет компания: “Мы используем аналоговые вычисления для наших базовых матричных операций с нейронной сетью, где мы умножаем входной вектор на весовую матрицу. Аналоговые вычисления обеспечивают несколько ключевых преимуществ. Во-первых, это удивительно эффективно; это устраняет перемещение весов нейронной сети в памяти, поскольку они используются в качестве резисторов. Во-вторых, это высокая производительность; когда мы выполняем одну из этих векторных операций, параллельно выполняются сотни тысяч операций умножения-накопления.”
“Существует множество способов решения проблемы искусственного интеллекта”, - сказал Велинг, имея в виду различные подходы, изучаемые различными компаниями-производителями оборудования. “Неправильного пути нет. Но мы искренне верим, что продолжать использовать все больше транзисторов, уменьшать размеры технологических узлов — по сути, подход по Закону Мура — больше нежизнеспособен. Это уже начинает подтверждаться. Так что, делаете вы аналоговые компьютеры или нет, компаниям придется найти другой подход к созданию продуктов следующего поколения с высокими вычислительными мощностями, низким энергопотреблением и так далее ”.
Будущее искусственного интеллекта
Если этой проблемой не заняться, это окажет большое влияние на дальнейшее развитие искусственного интеллекта, особенно когда это выполняется локально на устройствах. Прямо сейчас некоторые из искусственного интеллекта, на которые мы полагаемся ежедневно, сочетают обработку данных на устройстве и в облаке. Представьте себе, что у вас есть сотрудник, который способен принимать решения на определенном уровне, но затем должен позвонить своему боссу, чтобы спросить совета.
Эту модель используют, например, “умные колонки", которые выполняют такие задачи, как поиск ключевых слов ("ОК, Google”) локально, но затем передают фактические устные запросы в облако, тем самым позволяя бытовым устройствам использовать мощь суперкомпьютеров, хранящихся в огромных центрах обработки данных за тысячи миль.
Все это хорошо, хотя некоторые задачи требуют мгновенного реагирования. И по мере того, как ИИ становится умнее, мы будем ожидать от него все большего. “Мы видим много того, что мы называем пограничным искусственным интеллектом, который не полагается на облако, когда речь заходит о промышленных приложениях, приложениях машинного зрения, дронах, видеонаблюдении”, - сказал Велинг. “[Например] вы можете захотеть, чтобы камера пыталась идентифицировать кого-то и немедленно предпринимать действия. Существует множество приложений, которые действительно требуют немедленного применения результата ”.
Чипы искусственного интеллекта должны идти в ногу с другими достижениями в аппаратном обеспечении. Камеры, например, постоянно совершенствуются. За последние десятилетия разрешение изображений резко возросло, а это означает, что модели глубокого искусственного интеллекта для распознавания изображений должны быть способны анализировать постоянно растущие объемы данных с разрешением для проведения аналитики.
Добавьте к этому растущие ожидания относительно того, что, по мнению людей, должно быть извлечено из изображения — будь то отображение объектов в режиме реального времени, идентификация нескольких объектов одновременно, определение трехмерного контекста сцены — и вы поймете, с какой огромной проблемой сталкиваются системы искусственного интеллекта.
Компания Mythic считает, что ее компактные чипы могут многое предложить, будь то для увеличения вычислительной мощности при сохранении компактности устройств или для обеспечения конфиденциальности, требующей локальной обработки данных вместо аутсорсинга.
Внедрение
“Мы [в настоящее время] находимся на ранней стадии коммерциализации”, - сказал Велинг. “Мы анонсировали пару продуктов. Пока у нас есть ряд клиентов, которые оценивают [нашу технологию] для использования в своих собственных продуктах… Надеюсь, к концу этого- началу следующего года мы начнем видеть компании, использующие нашу технологию в своих продуктах ”.
Первоначально, по его словам, это, вероятно, будет в корпоративных и промышленных приложениях, таких как видеонаблюдение, производители дронов высокого класса, компании по автоматизации и многое другое. Однако не ожидайте, что потребительские приложения будут слишком сильно отставать.
“После 2022 года — [2023] наступит 24—й - мы начнем видеть, как компании, занимающиеся потребительскими технологиями, также [внедряют наши технологии]”, - сказал он.
Если аналоговые вычисления окажутся инновацией, которая обеспечивает дополненную и виртуальную реальность, необходимую для функционирования метавселенной ... что ж, разве это не самая совершенная точка соприкосновения стимпанка и киберпанка, на которую вы могли надеяться?
Будем надеяться, что чипы Mythic окажутся менее воображаемыми и нереальными, чем заставляет нас думать выбранное компанией название.
Скоро новый год
|
| |
| |
