Technology

На секретній конференції Amazon показали новий чіп. Він може змінити майбутнє штучного інтелекту

Зовсім недавно, ясним вранці в Палм-Спрінгс, штатКаліфорнія, Вів'єн Се вийшла на невелику сцену, щоб провести, мабуть, саму нервову презентацію в своїй кар'єрі. Тема була відома їй наскрізь. Вона повинна була розповісти аудиторії про чіпах, які розроблялися в її лабораторії в MIT і які обіцяють принести потужний штучний інтелект на безліч пристроїв з обмеженим електроживленням. Відомо, що велика частина обчислювальних задач силами штучного інтелекту сьогодні проводився у величезних дата-центрах. Проте, подія - і аудиторія - змусили Се задуматися.

Штучний інтелект на чіпі

MARS - місце проведення - являє собоюелітну конференцію, потрапити на яку можна тільки за запрошенням. Роботи перекочуються (або літають) по розкішному курорту, відомі вчені спілкуються з письменниками-фантастами. Далеко не всі вчені запрошуються для технічних доповідей, і ці сесії повинні бути і надихаючими, і повчальними. Тим часом, народу зібралося - близько сотні найвідоміших дослідників, директорів і підприємців світу. MARS проводить не хто інший як засновник і голова ради директорів Amazon, Джефф Безос. Він сидів у першому ряду.

«Аудиторія, можна так сказати, була досить високого рівня», згадує Се зі сміхом.

Виступаючі на MARS представилироботів-каратистів, дронів-комах і навіть оптимістичні креслення для марсіанських колоній. Чіпи Се могли здатися відносно скромними; неозброєний око не відрізнив би їх від чіпів, які є в будь-якому електронному пристрої. Однак вони - можливо - були набагато важливіше всього іншого, що показали на заході.

Нові можливості чіпів

Новітні розробки в області чіпів - на зразок тих,які розроблялися в лабораторії Се - можуть мати вирішальне значення для майбутнього прогресу штучного інтелекту (ІІ), включаючи області тих же дронів і роботів, які були на MARS. До недавніх пір ПО для ІІ належало здебільшого на графічні чіпи, але нове обладнання може зробити алгоритми ІІ більш потужними, що відкриє нові застосування. Нові чіпи для ІІ могли б зробити роботів-комірників більш масовими або дозволити смартфонам створювати фотореалістичний пейзаж з доповненою реальністю.

Чіпи Се одночасно і надзвичайно ефективні, і гнучкі в своєму дизайні, що важливо для області, яка стрімко розвивається.

Ці мікрочіпи призначені для того, щобвичавлювати більше з алгоритмів «глибокого навчання» ІІ, які і без того перевернули світ з ніг на голову. І в процесі цього вони можуть надихнути самі алгоритми на еволюцію. «Нам потрібно нове апаратне забезпечення, тому що закон Мура сповільнилося», говорить Се, маючи на увазі аксіому, введену співзасновником Intel Гордоном Муром, який передбачив, що число транзисторів на чіпі буде подвоюватися приблизно кожні 18 місяців.

Зараз цей закон все сильніше впирається вфізичні обмеження, пов'язані з інженерними компонентами в атомних масштабах. І це стимулює новий інтерес до альтернативних архітектур і підходам до обчислень.

Високі ставки, пов'язані з інвестиціями в чіпиІІ наступного покоління і збереженням домінуючого положення Америки в виробництві чіпів в цілому, очевидні для уряду США. Мікрочіпи Се розробляються за підтримки програми DARPA по розробці нових конструкцій мікрочіпів для штучного інтелекту. І, звичайно, ця програма створювалася на тлі стрімкого розвитку Китаю в цій же області.

Але інновації у виробництві мікрочіпівстимулювалися в основному за рахунок розвитку глибокого навчання, дуже потужного способу навчання машин виконання корисних завдань. Замість того, щоб давати комп'ютеру набір правил, яких потрібно дотримуватися, машина по суті програмує себе сама. Навчальні дані подаються в більшу імітовану штучну нейронну мережу, яка потім налаштовується таким чином, щоб отримати бажаний результат. При достатній тренуванні система глибокого навчання може знаходити непомітні і абстрактні закономірності в даних. Цей метод застосовується для зростаючого числа практичних завдань, від розпізнавання осіб на смартфонах до прогнозування захворювань за медичними знімкам.

Нова гонка чіпів

Глибоке навчання не особливо залежить від закону Мура. Нейронні мережі виконують багато математичних обчислень паралельно, тому вони набагато ефективніше працюють на спеціалізованих графічних чіпах для відеоігор, які виробляють паралельні обчислення для візуалізації тривимірних зображень. Але мікрочіпи, розроблені спеціально для обчислень, що лежать в основі глибокого навчання, повинні бути ще більш потужними.

Потенціал нових архітектур мікросхем для поліпшення штучного інтелекту підняв рівень підприємницької активності, якого індустрія мікросхем не бачила десятиліттями.

Приклади?

Tesla секретно розробила власні чіпи для штучного інтелекту своїх автомобілів

Facebook планує створити власні чіпи для кращого штучного інтелекту

Великі технологічні компанії, якісподіваються використовувати і комерціалізувати ІІ - включаючи Google, Microsoft і Amazon - працюють над своїми власними чіпами глибокого навчання. Багато компаній поменше також розробляють нові чіпи. «Неможливо встежити за всіма компаніями, які стрибають в цю гонку за чіпи ІІ», говорить Майк Делмер, аналітик мікрочіпів з Linley Group, аналітичної компанії. «Я не жартую: ми дізнаємося принаймні про одну щотижня».

Реальна можливість полягає не в тому, щобпобудувати найпотужніші чіпи глибокого навчання, вважає Се. Важлива ефективність енергоспоживання, оскільки ІІ також потрібно працювати за межами великих дата-центрів, покладаючись при цьому лише на енергію, доступну в батареї пристрою.

«ІІ буде всюди - і з'ясувати, як зробити все це енергоефективним, буде надзвичайно важливо», говорить Навин Рао, віце-президент по продуктах штучного інтелекту в Intel.

Апаратне забезпечення Се, наприклад, більшефективно тому, що воно фізично зменшує проблему того, де дані зберігати і де аналізувати, а також використовує розумні схеми для повторного використання даних. Перед тим, як приєднатися до MIT, Се вперше застосувала цей підхід для підвищення ефективності стиснення відео в Texas Instruments.

У такій динамічній області, як глибокенавчання, завдання тих, хто працює над чипами для ІІ, полягає в тому, щоб переконатися, що вони досить гнучкі, щоб їх можна було адаптувати під роботу з будь-яким додатком. Можна легко спроектувати суперефективний чіп, здатний робити тільки одне, але такий продукт швидко застаріє.

Чіп Се називається Eyeriss. Розроблений у співпраці з Джоелем Емері, науковим співробітником Nvidia і професором MIT, чіп був протестований з рядом стандартних процесорів, щоб побачити, як він обробляє ряд різних алгоритмів глибокого навчання. Згідно зі статтею, опублікованою в минулому році, завдяки поєднанню ефективності з гнучкістю, новий чіп досягає продуктивності в 10 або навіть 1000 разів більшою, ніж існуюче обладнання.

Простіші чіпи ІІ вже істотновплив. Високоякісні смартфони вже включають чіпи, оптимізовані для запуску алгоритмів глибокого навчання для розпізнавання зображень і голосу. Більш ефективні чіпи могли б дозволити цим пристроям обробляти більш потужний код ІІ з кращими здібностями. Самоврядні автомобілі потребують потужних комп'ютерних чіпах, оскільки більшість нинішніх прототипів покладаються на гору комп'ютерів.

Рао каже, що чіпи MIT багатообіцяючі, алеуспіх нової апаратної архітектури буде визначатися багатьма факторами. Один з найбільш важливих факторів, за його словами, це розробка програмного забезпечення, яке дозволяє програмістам запускати на ньому код. «Створення чогось корисного з точки зору компілятора - це, мабуть, найбільша перешкода для схвалення», говорить він.

Лаборатори Се також досліджує і можливостістворення програмного забезпечення, яке буде краще задіяти властивості існуючих комп'ютерних чіпів. І ця робота виходить за рамки просто глибокого навчання.

Разом з Сертаков Караманов з відділенняаеронавтики і астронавтики Массачусетського технологічного інституту Се розробила малопотужний чіп Navion, який неймовірно ефективно здійснює тривимірне картування і навігацію для крихітного дрона. Navion показує, що програмне забезпечення в області ІІ (глибоке навчання) і апаратне (чіпи) починають еволюціонувати разом, в симбіозі.

Чіпи Се, можливо, не так привертають увагу,як махають дрони, але той факт, що їх показали на MARS, говорить про важливість її технологій для майбутнього ІІ. Можливо, вже на наступній конференції MARS роботи і дрони будуть з чимось новеньким всередині.

Як думаєте, коли нас чекає вибухове зростання штучного інтелекту? Давайте обговоримо в нашому чаті в Телеграма.