Prelomen hibridni čip za pospeševanje različnih tipov strojne inteligence

Kitajski inženirji so razvili hibridno integrirano vezje, ki je sposobno nativno procesirati več različnih tipov algoritmov za strojno učenje. To lahko počne hkrati, kar so ponazorili na praktičnem primeru samovozečega kolesa.

Globoke konvolucijske nevronske mreže so zaradi uspeha pri prepoznavanju podob in drugih vzorcev v tem desetletju okupirale pojem strojnega učenja, a gre zgolj za eno od mnogih njegovih sort. Biološke organizme na primer bolje posnema drugačna vrsta - sunkovne (spiking) nevronske mreže. Omenjena tipa delujeta na dokaj različnih principih. Globoke konvolucijske mreže so zgrajene v plasteh, ki gredo v globino (od tu ime), živčna vozlišča pa za vhodni in izhodni signal uporabljajo podatke v standardnem binarnem zapisu. Sunkovne mreže nimajo nujno plasti in so torej njihova vozlišča povezana bolj svobodno ter tudi številčneje; signale predstavljajo preprosti sunki, ki se jih v digitalni emulaciji običajno predstavi kar z "1". Predvsem pa ima delovanje časovno komponento, saj si morajo vozlišča zapomniti sunke, ki so jih prejela v preteklih ciklih, ker sama sprožijo sunek takrat, ko seštevek signalov doseže določeno mejo. Zato je sestava nevromorfnega vezja, ki bi bilo sposobno obeh vrst delovanja, velik izziv. In ravno to je sedaj uspelo Kitajcem z več pekinških univerz ter inštitutov, ki so si s tem prislužili naslovnico zadnje revije Nature.

Njihov čip Tianjic sloni na arhitekturi FCore. V enem jedru FCore se nahaja 256 osnovnih računskih enot, ki so zmožna na strojni ravni ponazarjati tako vozlišča konvolucijskih kot tudi sunkovnih nevronskih mrež. Ne le to - signale lahko tudi pretvarjajo, tako da en del jedra teče v enem režimu, drug pa v drugem. Čip Tianjic sestavlja 156 jeder FCore in teče pri 300 megahercih, napravljen pa je v 28-nanometrskem procesu. Tako je v njem slabih 40.000 vozlišč in deset milijonov "sinaps". V primerjavi z emulacijo na grafični kartici Titan XP je - odvisno od algoritma - od 1,6- do stokrat hitrejši, pri električni porabi pa od 12- do 10.000-krat varčnejši.

Za praktičen in precej navdušujoč primer so Tianjic pritrdili na električno kolo, ki je s tem pridobilo samovozne zmogljivosti. Na čipu pri vožnji hkrati delujejo štirje različni tipi nevronskih mrež: konvolucijska za izogibanje objektom, sunkovna za prepoznavo glasovnih ukazov, preprost večslojni perceptron za ravnotežje in pa continuous attractor network za sledenje človeku. Gre seveda šele za potrditev koncepta, zato nas do samovoznih koles loči še kar nekaj let. Prav tako velja biti previden glede osrednjega motiva, ki naj bi Kitajce pravzaprav gnal - namreč, napraviti generalno umetno inteligenco, podobno človeški. Ne gre zanikati, da bo takšne sorte strojna pamet po vsej verjetnosti res morala obvladati več različnih načinov delovanja na strojni ravni, a bržkone samo to še zdaleč ne bo dovolj za njen nastanek.

Za radovedne opazovalce je Tianjic predvsem nova v vrsti napovedi prihoda specializiranih in nevromorfnih čipov za pospeševanje strojne inteligence v uporabniške naprave, kar bo predstavljalo naslednjo fazo njenega prodora v javno rabo, ki se je lahko nadejamo že zelo kmalu. In pa seveda pokazatelj, koliko Kitajci Američanom pri tosortnem razvoju dihajo za ovratnik.