एनालॉग ए.आई.? यह पागलपन जैसा लगता है, लेकिन यह भविष्य हो सकता है

डिजिटल भूल जाओ. ए.आई. का भविष्य है...एनालॉग? कम से कम, का तो यही दावा है मिथकीय, एक ए.आई. चिप कंपनी, जो अपने शब्दों में, समय में पीछे जाकर "शक्ति में प्रदर्शन में आगे छलांग" लगा रही है। की तरह।

ENIAC से पहले, दुनिया का पहला कमरे के आकार का प्रोग्रामयोग्य, इलेक्ट्रॉनिक, सामान्य प्रयोजन वाला डिजिटल कंप्यूटर, 1945 में अस्तित्व में आए, यकीनन सभी कंप्यूटर एनालॉग थे - और तब तक थे जब तक कंप्यूटर थे आस-पास।

एनालॉग कंप्यूटर कुछ हद तक स्टीरियो एम्प्स की तरह होते हैं, जो वांछित मानों को दर्शाने के तरीके के रूप में वेरिएबल रेंज का उपयोग करते हैं। एक एनालॉग कंप्यूटर में, डिजिटल कंप्यूटर में उपयोग किए जाने वाले शून्य और एक के बजाय, संख्याओं को धाराओं या वोल्टेज के माध्यम से दर्शाया जाता है। जबकि ENIAC एनालॉग कंप्यूटरों के अंत की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करता था, वास्तव में, एनालॉग मशीनें 1950 या 1960 के दशक तक किसी न किसी रूप में अटकी रहीं, जब डिजिटल ट्रांजिस्टर की जीत हुई।

मिथिक में उत्पाद और व्यवसाय विकास के वरिष्ठ उपाध्यक्ष टिम वेहलिंग ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "डिजिटल प्रकार ने एनालॉग कंप्यूटिंग की जगह ले ली है।" “यह सस्ता, तेज़, अधिक शक्तिशाली और बहुत कुछ था। [परिणामस्वरूप], एनालॉग कुछ समय के लिए चला गया।"

वास्तव में, मार्क ट्वेन के लिए अक्सर जिम्मेदार एक प्रसिद्ध उद्धरण को बदलने के लिए, एनालॉग कंप्यूटिंग की मृत्यु की रिपोर्ट को बहुत बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया हो सकता है। यदि डिजिटल ट्रांजिस्टर की विजय एनालॉग कंप्यूटरों के लिए अंत की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करती है, तो यह केवल शुरुआत के अंत की शुरुआत हो सकती है।

अगले महान ए.आई. का निर्माण प्रोसेसर

हालाँकि, मिथिक जानबूझकर रेट्रो तकनीक का निर्माण नहीं कर रहा है। यह कोई स्टीमपंक स्टार्टअप नहीं है जो टेस्ला कॉइल्स से भरे पुराने क्लॉक टॉवर मुख्यालय से संचालित हो रहा है; यह रेडवुड सिटी, कैलिफ़ोर्निया और ऑस्टिन, टेक्सास में स्थित एक अच्छी तरह से वित्त पोषित तकनीकी कंपनी है, जो माइथिक एनालॉग मैट्रिक्स प्रोसेसर (मिथिक एएमपी) का निर्माण कर रही है। एक अद्वितीय एनालॉग कंप्यूट आर्किटेक्चर का उपयोग करके शक्ति, प्रदर्शन और लागत में प्रगति का वादा करें जो नियमित डिजिटल से काफी अलग है आर्किटेक्चर.

इसके घोषित M1076 सिंगल-चिप एनालॉग कंप्यूटेशन डिवाइस जैसे उपकरण प्रभावशाली रूप से कम बिजली पर गणना-भारी प्रसंस्करण के युग में प्रवेश करने का इरादा रखते हैं।

“अगली महान ए.आई. बनाने में निश्चित रूप से बहुत रुचि है। प्रोसेसर,'' वेहलिंग ने कहा। “निश्चित रूप से इस क्षेत्र में बहुत सारा निवेश और उद्यम पूंजी धन जा रहा है। इसके बारे में कोई सवाल ही नहीं है।"

एनालॉग दृष्टिकोण सिर्फ एक मार्केटिंग नौटंकी भी नहीं है। मिथक देखता है मूर के नियम के लिए भविष्य में समस्याएँ1965 में इंटेल के सह-संस्थापक गॉर्डन मूर द्वारा किया गया प्रसिद्ध अवलोकन, जिसमें दावा किया गया था कि लगभग हर 18 महीने में एक एकीकृत सर्किट पर निचोड़ने में सक्षम ट्रांजिस्टर की संख्या दोगुनी हो जाती है। इस अवलोकन ने कंप्यूटर के लिए निरंतर घातीय सुधार की अवधि शुरू करने में मदद की है पिछले 60 वर्षों में, ए.आई. की अद्भुत प्रगति का समर्थन करने में मदद मिली। उसी दौरान एक शोध हुआ है अवधि।

लेकिन मूर का नियम भौतिकी विविधता की चुनौतियों का सामना कर रहा है। घटकों को लगातार सिकोड़ने के प्रयास की भौतिक सीमाओं के परिणामस्वरूप प्रगति धीमी हो गई है। जैसे दृष्टिकोण ऑप्टिकल और क्वांटम कम्प्यूटिंग इसके चारों ओर एक संभावित तरीका पेश करें। इस बीच, मिथिक का एनालॉग दृष्टिकोण कंप्यूट-इन-मेमोरी तत्वों को बनाने का प्रयास करता है जो ट्यून करने योग्य प्रतिरोधकों की तरह कार्य करते हैं, वोल्टेज के रूप में इनपुट की आपूर्ति करते हैं, और आउटपुट को धाराओं के रूप में एकत्रित करते हैं। ऐसा करने में, विचार यह है कि कंपनी के चिप्स कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को एक नए तरीके से कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए आवश्यक मैट्रिक्स गुणन को सक्षम रूप से संभाल सकते हैं।

के रूप में कंपनी बताती है: “हम अपने कोर न्यूरल नेटवर्क मैट्रिक्स ऑपरेशंस के लिए एनालॉग कंप्यूटिंग का उपयोग करते हैं, जहां हम एक इनपुट वेक्टर को वेट मैट्रिक्स से गुणा कर रहे हैं। एनालॉग कंप्यूटिंग कई प्रमुख लाभ प्रदान करता है। सबसे पहले, यह आश्चर्यजनक रूप से कुशल है; यह तंत्रिका नेटवर्क भार के लिए मेमोरी मूवमेंट को समाप्त कर देता है क्योंकि उनका उपयोग प्रतिरोधक के रूप में किया जाता है। दूसरा, यह उच्च प्रदर्शन है; जब हम इन वेक्टर ऑपरेशनों में से एक को निष्पादित करते हैं तो समानांतर में सैकड़ों-हजारों गुणा-संचित ऑपरेशन होते हैं।

“ए.आई. की समस्या से निपटने के कई तरीके हैं। गणना,'' वेहलिंग ने विभिन्न हार्डवेयर कंपनियों द्वारा खोजे जा रहे विभिन्न तरीकों का जिक्र करते हुए कहा। “कोई गलत तरीका नहीं है। लेकिन हम मूल रूप से मानते हैं कि अधिक ट्रांजिस्टर फेंकते रहना, प्रक्रिया-नोड्स को छोटा बनाते रहना - मूल रूप से मूर का कानून दृष्टिकोण - अब व्यवहार्य नहीं है। यह पहले से ही साबित होना शुरू हो गया है। इसलिए चाहे आप एनालॉग कंप्यूटर बनाएं या नहीं, कंपनियों को अगली पीढ़ी के उत्पाद बनाने के लिए एक अलग दृष्टिकोण ढूंढना होगा जो उच्च गणना, कम शक्ति, [वगैरह वगैरह] हों।

ए.आई. का भविष्य

यदि इस समस्या पर ध्यान नहीं दिया गया, तो इसका एआई की आगे की प्रगति पर बड़ा प्रभाव पड़ने वाला है, खासकर जब इसे स्थानीय स्तर पर उपकरणों पर किया जाता है। अभी, कुछ ए.आई. हम दैनिक आधार पर ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग और क्लाउड पर भरोसा करते हैं। इसे ऐसे समझें जैसे कि एक कर्मचारी है जो एक निश्चित स्तर तक निर्णय लेने में सक्षम है, लेकिन फिर उसे सलाह लेने के लिए अपने बॉस को फोन करना होगा।

उदाहरण के लिए, यह स्मार्ट स्पीकर द्वारा उपयोग किया जाने वाला मॉडल है, जो स्थानीय स्तर पर कीवर्ड स्पॉटिंग ("ओके, गूगल") जैसे कार्य करता है, लेकिन फिर वास्तविक को आउटसोर्स करता है बोले गए शब्द क्लाउड पर क्वेरी करते हैं, जिससे घरेलू उपकरण हजारों मील दूर विशाल डेटा केंद्रों में संग्रहीत सुपर कंप्यूटर की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं दूर।

यह सब ठीक है और अच्छा है, हालाँकि कुछ कार्यों के लिए तत्काल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। और, जैसा कि ए.आई. होशियार हो जाएगा, हम इसकी और अधिक अपेक्षा करेंगे। वेहलिंग ने कहा, "जब औद्योगिक अनुप्रयोगों, मशीन विज़न अनुप्रयोगों, ड्रोन, वीडियो निगरानी की बात आती है, तो हम बहुत कुछ देखते हैं जिसे हम एज ए.आई. कहते हैं, जो क्लाउड पर निर्भर नहीं है।" “[उदाहरण के लिए], हो सकता है कि आप किसी को पहचानने और तुरंत कार्रवाई करने के लिए एक कैमरा रखना चाहें। ऐसे बहुत से एप्लिकेशन हैं जिनके परिणाम पर तत्काल आवेदन की आवश्यकता होती है।"

ए.आई. चिप्स को हार्डवेयर में अन्य सफलताओं के साथ तालमेल बनाए रखने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, कैमरे लगातार बेहतर होते जा रहे हैं। पिछले दशकों में चित्र रिज़ॉल्यूशन में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है, जिसका अर्थ है कि गहन ए.आई. के लिए मॉडल छवि पहचान को रिज़ॉल्यूशन डेटा की बढ़ती मात्रा को पार्स करने में सक्षम होना चाहिए विश्लेषिकी.

इसमें लोगों की बढ़ती अपेक्षाओं को जोड़ें कि किसी छवि से क्या निकाला जा सकता है - चाहे वह वास्तविक समय में वस्तुओं का मानचित्रण हो, एक साथ कई वस्तुओं की पहचान करना, एक दृश्य के त्रि-आयामी संदर्भ का पता लगाना - और आपको ए.आई. की भारी चुनौती का एहसास होता है। प्रणाली चेहरा।

चाहे यह उपकरणों को छोटा रखते हुए अधिक प्रसंस्करण शक्ति प्रदान करने के लिए हो, या गोपनीयता की मांग के लिए हो इसके लिए आउटसोर्सिंग के बजाय स्थानीय प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है, मिथिक का मानना ​​है कि इसके कॉम्पैक्ट चिप्स में बहुत कुछ है प्रस्ताव।

रोल-आउट

वेहलिंग ने कहा, "हम [वर्तमान में] शुरुआती व्यावसायीकरण चरण में हैं।" “हमने कुछ उत्पादों की घोषणा की है। अब तक हमारे पास ऐसे कई ग्राहक हैं जो अपने उत्पादों में उपयोग के लिए [हमारी तकनीक] का मूल्यांकन कर रहे हैं... उम्मीद है कि इस साल के अंत तक, अगले साल की शुरुआत में, हम कंपनियों को अपनी तकनीक का उपयोग करते देखना शुरू कर देंगे उत्पाद।"

प्रारंभ में, उन्होंने कहा, यह उद्यम और औद्योगिक अनुप्रयोगों में होने की संभावना है, जैसे कि वीडियो निगरानी, ​​​​उच्च-स्तरीय ड्रोन निर्माता, स्वचालन कंपनियां और बहुत कुछ। हालाँकि, यह उम्मीद न करें कि उपभोक्ता एप्लिकेशन बहुत पीछे रह जाएंगे।

"2022 से आगे - [2023] '24 में जाकर - हम उपभोक्ता तकनीकी कंपनियों को भी देखना शुरू करेंगे [हमारी तकनीक को अपनाएं]," उन्होंने कहा।

यदि एनालॉग कंप्यूटिंग एक ऐसा नवाचार बन जाता है जो इसके लिए आवश्यक संवर्धित और आभासी वास्तविकता को शक्ति प्रदान करता है मेटावर्स कार्य करने के लिए... ठीक है, क्या यह स्टीमपंक और साइबरपंक का सबसे उत्तम मिलन बिंदु नहीं है जिसकी आप आशा कर सकते हैं?

उम्मीद है, मिथिक के चिप्स कंपनी के चुने हुए नाम की तुलना में कम काल्पनिक और अवास्तविक साबित होंगे।

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