Faire progresser l'IA avec un supercalculateur: un modèle pour un «cerveau» optoélectronique

Construire un ordinateur capable de prendre en charge l'intelligence artificielle à l'échelle et à la complexité du cerveau humain sera un effort d'ingénierie colossal. Désormais, les chercheurs du Institut National des Standards et de la technologie ont expliqué comment ils pensent que nous y arriverons.

Comment, quand et si nous créerons un jour des machines qui peuvent correspondre à nos capacités cognitives est un sujet de débat houleux entre les informaticiens et les philosophes. L'une des questions les plus controversées est de savoir dans quelle mesure la solution doit refléter notre meilleur exemple d'intelligence à ce jour: le humain cerveau.

Progrès rapides de l'IA alimentés par des réseaux de neurones profonds - qui, malgré leur nom, fonctionnent très différemment que le cerveau — en ont convaincu beaucoup que nous pourrions être en mesure d'atteindre une «intelligence artificielle générale» sans imiter le matériel ou les logiciels du cerveau.

D'autres pensent que nous manquons encore de fondamental aspects de comment l'intelligence travaux, et que la meilleure façon de combler les lacunes est d'emprunter à la nature. Pour beaucoup, cela signifie construire "neuromorphique»Un matériel qui imite plus étroitement l'architecture et le fonctionnement des cerveaux biologiques.

Le problème est que la technologie informatique existante dont nous disposons est très différente des systèmes de traitement de l'information biologique et fonctionne sur des principes complètement différents. Pour commencer, les ordinateurs modernes sont numériques et les neurones sont analogiques. Et bien que les deux reposent sur des signaux électriques, ils ont des saveurs très différentes, et le cerveau utilise également une multitude de signaux chimiques pour effectuer le traitement.

Maintenant, cependant, les chercheurs du NIST pensent avoir trouvé un moyen de combiner les technologies existantes d'une manière qui pourrait imiter les attributs de base du cerveau. En utilisant leur approche, ils esquissent un plan pour un «supercalculateur neuromorphique» qui pourrait non seulement égaler, mais dépasser les limites physiques des systèmes biologiques.

La clé de leur démarche, décrit dans Applied Physics Letters, est une combinaison de technologies électroniques et optiques. La logique est que l'électronique est excellente en informatique, tandis que les systèmes optiques peuvent transmettre des informations à la vitesse de la lumière, donc les combiner est probablement le meilleur moyen d'imiter les excellentes capacités de calcul et de communication du cerveau.

Ce n'est pas une idée nouvelle, mais jusqu'à présent, la mise en gel de notre meilleur matériel électronique et optique s'est avérée incroyablement difficile. L'équipe pense avoir trouvé une solution de contournement potentielle, en faisant chuter la température du système à moins de 450 degrés Fahrenheit.

Bien que cela puisse sembler ne faire que compliquer les choses, cela ouvre en fait une foule de nouvelles possibilités matérielles. Il existe un tas de composants électroniques et optiques haute performance qui ne fonctionnent qu'à ces températures glaciales, comme l'électronique supraconductrice, les détecteurs à photon unique et les LED au silicium.

Les chercheurs proposent d'utiliser ces composants pour construire des neurones artificiels qui fonctionnent plus comme leurs cousins ​​biologiques que des composants informatiques conventionnels, en déclenchant des impulsions électriques, ou des pics, plutôt que des nombres en navette.

Chaque neurone possède des milliers de synapses artificielles fabriquées à partir de détecteurs de photons uniques, qui captent les messages optiques d'autres neurones. Ces signaux entrants sont combinés et traités par des circuits supraconducteurs, et une fois qu'ils franchissent un certain seuil, une LED au silicium est activée, envoyant une impulsion optique à tous les neurones en aval.

Les chercheurs envisagent de combiner des millions de ces neurones sur 300-millimètre des plaquettes de silicium puis empiler les plaquettes pour créer un réseau hautement interconnecté qui imite l'architecture du cerveau, avec des connexions à courte portée gérées par des guides d'ondes optiques sur chaque puce et à longue portée traitées par fiber câbles optiques.

Ils reconnaissent que la nécessité de refroidir cryogéniquement l’ensemble du dispositif constitue un défi. Mais ils disent que l'amélioration de l'efficacité énergétique et qui de leur conception devrait annuler le coût de ce refroidissement, et un système à l'échelle du cerveau humain ne devrait pas nécessiter plus de puissance ou d'espace qu'un système moderne supercalculateur. Ils soulignent également qu'il y a une R&D importante dans le domaine du refroidissement cryogénique ordinateurs quantiques, qu'ils pourraient probablement utiliser of.

Certains des composants de base du système ont déjà été démontrés expérimentalement par les chercheurs, bien qu'ils admettent qu'il reste encore un long chemin à parcourir pour assembler toutes les pièces. Bien que bon nombre de ces composants soient compatibles avec la fabrication électronique standard, trouver des moyens de les fabriquer à moindre coût et de les intégrer sera une tâche gigantesque.

La question de savoir quel type de logiciel exécuterait la machine est peut-être plus importante. Il est conçu pour mettre en œuvre un «réseau neuronal de pointes»Similaires à celles trouvées dans le cerveau, mais notre compréhension des réseaux de neurones biologiques est encore rudimentaire et notre capacité à les imiter est encore pire. Alors que les scientifiques et les entreprises technologiques ont expérimenté cette approche, elle est encore beaucoup moins capable que l'apprentissage en profondeur.

Compte tenu de l'énorme défi technique impliqué dans la construction d'un appareil de cette échelle, il faudra peut-être un certain temps avant que ce plan ne sorte de la planche à dessin. Mais la proposition est un nouveau chapitre intrigant dans la recherche de intelligence générale artificielle.

Crédit image: InspiréImages De Pixabay

Source : https://singularityhub.com/2021/04/26/the-next-supercomputer-a-blueprint-for-an-optoelectronic-brain/