Analogni AI? Sliši se noro, a morda je prihodnost

Pozabite na digitalno. Prihodnost A.I. je … analogno? Vsaj to je trditev Mitski, A.I. podjetje za čipe, ki po lastnih besedah ​​s vračanjem v preteklost naredi »skok naprej v zmogljivosti v moči«. Nekako.

Pred ENIAC-om, prvim programabilnim, elektronskim, univerzalnim digitalnim računalnikom v velikosti sobe, zaživel leta 1945, so bili verjetno vsi računalniki analogni - in so bili tako dolgo, kot so bili računalniki okoli.

Analogni računalniki so nekoliko podobni stereo ojačevalnikom, saj uporabljajo spremenljivo območje kot način za predstavitev želenih vrednosti. V analognem računalniku so števila predstavljena s tokovi ali napetostmi, namesto z ničlami ​​in enicami, ki se uporabljajo v digitalnem računalniku. Medtem ko je ENIAC predstavljal začetek konca za analogne računalnike, so se analogni stroji dejansko v neki obliki obdržali do petdesetih ali šestdesetih let prejšnjega stoletja, ko so zmagali digitalni tranzistorji.

"Digitalno je nadomestilo analogno računalništvo," je za Digital Trends povedal Tim Vehling, višji podpredsednik produktnega in poslovnega razvoja pri Mythic. »Bilo je cenejše, hitrejše, močnejše in tako naprej. [Posledično] je analogno za nekaj časa izginilo.«

Pravzaprav so bila poročila o smrti analognega računalništva morda močno pretirana, da bi spremenili slavni citat, ki se pogosto pripisuje Marku Twainu. Če je zmagoslavje digitalnega tranzistorja pomenilo začetek konca analognih računalnikov, je morda le začetek konca začetka.

Ustvarjanje naslednjega odličnega A.I. procesor

Mythic pa ne gradi namerno retro tehnologije. To ni nekaj steampunk zagonskega podjetja, ki deluje iz starega sedeža stolpa z uro, polnega Teslinih tuljav; je dobro financirano tehnološko podjetje s sedežem v Redwood Cityju v Kaliforniji in Austinu v Teksasu, ki gradi procesorje Mythic Analog Matrix (Mythic AMP), ki obljubljajo napredek v moči, zmogljivosti in stroških z uporabo edinstvene analogne računalniške arhitekture, ki se bistveno razlikuje od običajne digitalne arhitekture.

Naprave, kot je napovedana analogna računalniška naprava z enim čipom M1076, naj bi uvedle dobo računalniško težke obdelave pri izjemno nizki porabi energije.

»Vsekakor je veliko zanimanja za izdelavo naslednjega odličnega A.I. procesor,« je dejal Vehling. »Zagotovo gre veliko naložb in denarja tveganega kapitala v ta prostor. O tem ni dvoma."

Tudi analogni pristop ni le marketinški trik. Mitski vidi težave v prihodnosti za Moorov zakon, znana ugotovitev Intelovega soustanovitelja Gordona Moora leta 1965, ko je trdil, da se približno vsakih 18 mesecev število tranzistorjev, ki jih je mogoče stisniti na integrirano vezje, podvoji. Ta ugotovitev je pripomogla k začetku obdobja trajnega eksponentnega izboljšanja računalnikov zadnjih 60 letih je pomagal podpirati osupljiv napredek A.I. raziskave, opravljene v tem istem času obdobje.

Toda Moorov zakon naleti na fizikalne izzive. Napredek se je upočasnil zaradi fizičnih omejitev nenehnih poskusov krčenja komponent. Pristopi kot optični in kvantno računalništvo ponudi eno možno rešitev za to. Medtem želi Mythicov analogni pristop ustvariti elemente računanja v pomnilniku, ki delujejo kot nastavljivi upori, dovajajo vhode kot napetosti in zbirajo izhode kot tokove. Pri tem je ideja, da lahko čipi podjetja uspešno obvladajo množenje matrik, ki je potrebno za omogočanje delovanja umetnih nevronskih mrež na inovativen nov način.

Kot je pojasnjuje podjetje: »Analogno računalništvo uporabljamo za naše osnovne matrične operacije nevronske mreže, kjer množimo vhodni vektor z utežno matriko. Analogno računalništvo ponuja več ključnih prednosti. Prvič, neverjetno je učinkovit; odpravlja premikanje pomnilnika za uteži nevronske mreže, ker se uporabljajo kot upori. Drugič, to je visoka zmogljivost; ko izvajamo eno od teh vektorskih operacij, vzporedno poteka na stotine tisoč operacij množenja in kopičenja.«

»Obstaja veliko načinov za reševanje problema AI. računanje,« je dejal Vehling in se skliceval na različne pristope, ki jih raziskujejo različna podjetja za strojno opremo. »Ni napačne poti. Vendar v bistvu verjamemo, da nenehno metanje-več-tranzistorjev-na-to, nenehno-zmanjševanje-procesnih-vozlišč – v bistvu pristop Moorovega zakona – ni več izvedljivo. Začenja se že dokazovati. Torej, ne glede na to, ali delate analogne računalnike ali ne, bodo morala podjetja najti drugačen pristop za izdelavo izdelkov naslednje generacije, ki imajo visoko računalniško zmogljivost, nizko porabo [itd.].”

Prihodnost A.I.

Če te težave ne bomo rešili, bo to močno vplivalo na nadaljnji napredek AI, še posebej, če se to izvaja lokalno na napravah. Prav zdaj so nekateri od A.I. na katero se vsakodnevno zanašamo, združuje obdelavo v napravi in ​​oblak. Pomislite na to, kot da bi imeli zaposlenega, ki je sposoben sprejemati odločitve do določene ravni, vendar mora nato poklicati svojega šefa in vprašati za nasvet.

To je model, ki ga na primer uporabljajo pametni zvočniki, ki lokalno izvajajo naloge, kot je odkrivanje ključnih besed (»OK, Google«), nato pa dejanske izgovorjene besede pošiljajo poizvedbe v oblak, s čimer omogočajo gospodinjskim napravam, da izkoristijo moč superračunalnikov, shranjenih v ogromnih podatkovnih centrih na tisoče kilometrov stran.

To je vse lepo in prav, čeprav nekatere naloge zahtevajo takojšnje odzive. In kot pravi A.I. postane pametnejši, bomo pričakovali vedno več tega. "Vidimo veliko tega, čemur pravimo Edge AI, ki se ne zanaša na oblak, ko gre za industrijske aplikacije, aplikacije strojnega vida, brezpilotna letala, v videonadzoru," je dejal Vehling. »[Na primer] boste morda želeli imeti kamero, ki poskuša nekoga identificirati in takoj ukrepati. Obstaja veliko aplikacij, ki potrebujejo takojšnjo uporabo glede na rezultat.«

A.I. čipi morajo iti v korak z drugimi preboji v strojni opremi. Kamere, na primer, postajajo vedno boljše. Ločljivost slike se je v zadnjih desetletjih dramatično povečala, kar pomeni, da globoki A.I. modeli za prepoznavanje slik mora biti sposobno razčleniti vedno večje količine podatkov o ločljivosti analitika.

K temu dodajte naraščajoča pričakovanja glede tega, kar ljudje verjamejo, da bi moralo biti mogoče izvleči iz slike – naj gre za preslikavo predmetov v realnem času, prepoznavanje več predmetov hkrati, ugotavljanje tridimenzionalnega konteksta prizora - in spoznate ogromen izziv, ki ga predstavlja A.I. sistemi obraz.

Ne glede na to, ali gre za zagotavljanje večje procesorske moči ob ohranjanju majhnih naprav ali za zahteve glede zasebnosti ki zahtevajo lokalno obdelavo namesto zunanjega izvajanja, Mythic verjame, da imajo njegovi kompaktni čipi veliko tega ponudba.

Izvajanje

"Trenutno smo v zgodnjih fazah komercializacije," je dejal Vehling. »Napovedali smo nekaj izdelkov. Doslej imamo številne stranke, ki ocenjujejo [našo tehnologijo] za uporabo v svojih izdelkih... Upajmo, da bomo konec tega leta, v začetku naslednjega leta, podjetja začela uporabljati našo tehnologijo v svojih izdelkov.”

Sprva je dejal, da bo to verjetno v podjetniških in industrijskih aplikacijah, kot so video nadzor, proizvajalci vrhunskih dronov, podjetja za avtomatizacijo in drugo. Vendar ne pričakujte, da bodo potrošniške aplikacije preveč zaostajale.

»Po letu 2022 – [2023], ki gre v leto 24 – bomo prav tako začeli opažati potrošniška tehnološka podjetja [prevzeta našo tehnologijo],« je dejal.

Če se izkaže, da je analogno računalništvo inovacija, ki poganja razširjeno in virtualno resničnost, potrebno za metaverse delovati … no, ali ni to najbolj popolno stičišče steampunka in cyberpunka, ki si ga lahko obetate?

Upajmo, da se čipi podjetja Mythic izkažejo za manj namišljene in neresnične, kot bi nas pričakovalo izbrano ime podjetja.

Priporočila urednikov

• "Boter" umetne inteligence pravi, da so strahovi pred eksistencialno grožnjo pretirani
• Te genialne ideje bi lahko pomagale narediti AI malo manj zlo
• Nova aplikacija OpenAI ChatGPT je brezplačna za iPhone in iPad
• Umetna inteligenca bi lahko nadomestila približno 7800 delovnih mest v IBM-u kot del premora pri zaposlovanju
• Videl sem (oddaljeno) prihodnost spletnega iskanja z umetno inteligenco – tukaj je neverjetno in kje ima težave