مستقبل الحواسيب المعالجة العصبية والفرق الذي ستحدثه
يمكن للمعالجة العصبية تحويل أي شيء في صناعة التكنولوجيا. من البرمجة إلى الأجهزة. كما يوحي الاسم ، فإن المعالجة العصبية ، والمعروفة أيضًا باسم "الحساب العصبي" ، تعمل باستخدام نموذج مستوحى من آلية الدماغ البشري. الدماغ البشري هو أفضل نموذج ممكن للمعالجة. على عكس أجهزة الكمبيوتر العملاقة ، التي هي بحجم غرفة كاملة ، فإن الدماغ مضغوط للغاية ويمكن أن يتناسب مع مساحة بحجم جمجمتك.
يحتاج الدماغ أيضًا إلى طاقة أقل بكثير من معظم أجهزة الكمبيوتر العملاقة: في الواقع ، يحتاج دماغك إلى حوالي 20 واط ، بينما يحتاج كمبيوتر فوجاكو العملاق إلى 28 ميغاواط. بعبارة أخرى ، يحتاج الدماغ فقط 0.000007٪ من طاقة Fugaku. من ناحية أخرى ، بينما تتطلب أجهزة الكمبيوتر العملاقة أنظمة تبريد متقدمة للغاية ، يعمل دماغنا داخل جدرانه العظمية عند درجة حرارة ثابتة ، من الناحية المثالية 37 درجة مئوية.
صحيح أن الحواسيب العملاقة تقوم بحسابات معينة بسرعة لا تصدق ، لكن العقل له اليد العليا في القدرة على التكيف. يمكن للدماغ كتابة الشعر ، والتعرف على الوجوه المألوفة في جزء من الثانية ، وقيادة السيارة ، وتعلم لغة جديدة ، واتخاذ القرارات الصحيحة والخاطئة ، وما إلى ذلك. وعلى الرغم من أن نماذج الكمبيوتر التقليدية غير قادرة على القيام بذلك ، فإن استخدام التقنيات التي تستخدمها أدمغتنا يمكن أن يكون المفتاح للحصول على أجهزة كمبيوتر أكثر قوة في المستقبل.
لماذا نحتاج إلى أنظمة عصبية؟
تعتمد معظم أجهزة اليوم على بنية فون نيومان ، التي تفصل بين الذاكرة والمعالجة. نظرًا لأن رقائق von Neumann تضطر إلى نقل المعلومات باستمرار بين الذاكرة والمعالج ، فهناك مضيعة للوقت والطاقة - وهذا ما يسمى "عنق الزجاجة فون نيومان".
من خلال تثبيت المزيد من الترانزستورات داخل معالجات von Neumann هذه ، تمكنت الشركات المصنعة للرقائق من زيادة قوة المعالجة لكل شريحة بمرور الوقت والالتزام بقانون مور. لكن المشكلة هي أنه لا يمكن جعل الترانزستورات أصغر إلى الأبد وفي نفس الوقت تلبي متطلبات الطاقة والحرارة. لذلك ، هناك حاجة لإجراء تغيير جوهري في الرقائق.
مع مرور الوقت ، ستواجه بنية von Neumann مشاكل أكثر وأكثر صعوبة في زيادة قوة المعالجة التي نحتاجها.
لذلك في المستقبل القريب ، نحتاج إلى نوع جديد من هندسة فون نيومان: بنية عصبية الشكل. تم اقتراح كل من المعالجة الكمية والأنظمة العصبية كحلول محتملة للمشكلة ، ولكن يبدو أن المعالجة العصبية مستوحاة من عمل الدماغ البشري وستصبح قريبًا متاحة للجمهور.
بالإضافة إلى إمكانية حل مشكلة الحلق فون نيومان ، يمكن للكمبيوتر العصبي استخدام أساليب الدماغ لحل مشاكل أخرى. على الرغم من أن أنظمة فون نيومان تعمل بشكل أساسي في سلاسل ، فإن للدماغ وظيفة متوازية للغاية في المعالجة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن عتبة الخطأ في الدماغ أعلى بكثير من أجهزة الكمبيوتر التقليدية ، ويأمل الباحثون أن يكونوا قادرين على بناء أنظمة عصبية تستفيد من هاتين الميزتين بالضبط.
كيف تصنع جهاز كمبيوتر مشابه للدماغ البشري؟
لفهم تقنية الشكل العصبي ، يجب علينا أولاً أن نلقي نظرة عامة على وظائف المخ.
تدخل الرسائل أو تخرج من الدماغ عبر الأعصاب أو الخلايا العصبية. إذا خطت على إبرة ، فسوف تتلف مستقبلات الألم الموجودة على جلد قدمك ، مما يؤدي إلى تنشيط شيء يسمى "جهد الفعل" داخل الأعصاب المتصلة بالقدم. يتسبب جهد الفعل في قيام العصب بإطلاق مواد كيميائية في شق يسمى المشبك ، وتستمر هذه العملية بأعصاب مختلفة حتى تصل الرسالة أخيرًا إلى الدماغ. ثم يسجل دماغك الألم. في هذه المرحلة ، يتم نقل رسالة الدماغ مرة أخرى عبر الأعصاب المترابطة بحيث تصل الإشارة إلى عضلات الساق وتهز ساقك.
يمكن تنشيط إمكانات الإجراء مع مدخلات متعددة في وقت واحد (مكانيًا) ومع المدخلات التي تتشكل بمرور الوقت (زمنية). هذه التقنيات ، جنبًا إلى جنب مع التشابك الواسع للمشابك (في الواقع ، يمكن توصيل كل مشابك عصبية بـ 10000 نقطة تشابك أخرى) تعني أن الدماغ يمكنه نقل المعلومات بسرعة وكفاءة.
تستلهم المعالجة العصبية من هذه الطريقة التي يعمل بها الدماغ في الشبكات العصبية. تعتمد المعالجة التقليدية على الترانزستورات التي تكون إما متوقفة عن التشغيل أو في وضع التشغيل ، وبعبارة أخرى ، إما صفر أو واحد. لكن يمكن للشبكات العصبية أن تنقل المعلومات مكانيًا وزمانيًا (تمامًا مثل الدماغ) وبالتالي يكون لها أكثر من ناتج واحد أو اثنين. يمكن أن تكون الأنظمة العصبية الرقمية والتناظرية على حد سواء ، ويكون دور المشابك إما البرمجيات أو memristors.
تفيد Memristors أيضًا في نمذجة عنصر فعال آخر في الدماغ: قدرة المشابك على تخزين المعلومات بالإضافة إلى نقلها. يمكن لـ Memristors تخزين مجموعة واسعة من القيم ولا تقتصر على سنت ونصف فقط. لذلك ، يمكنهم محاكاة قوة العلاقة بين اثنين من نقاط الاشتباك العصبي على مستويات مختلفة. يعد تغيير هذه القيم في المشابك الاصطناعية في المعالجة العصبية طريقة للتعلم من خلال الأنظمة القائمة على الدماغ.
بالإضافة إلى تقنية memristor ، التي تتضمن ذاكرة تغيير الطور ، وذاكرة الوصول العشوائي القوية ، وذاكرة الوصول العشوائي للجسر الموصلة ، يبحث الباحثون أيضًا عن طرق جديدة لتقليد نقاط الاشتباك العصبي في الدماغ. على سبيل المثال ، استخدام النقاط الكمومية والجرافين.
ما هي استخدامات النظم العصبية؟
تتطلب أجهزة اليوم ، مثل الهواتف الذكية ، أنظمة قائمة على السحابة لمعالجة الاستعلامات وإرسال الردود إلى الجهاز لأداء مهام المعالجة الثقيلة. مع الأنظمة العصبية ، ليست هناك حاجة لإرسال واسترداد الاستعلامات وتتم العملية برمتها داخل الجهاز.
ولكن ربما تكون أكبر قوة دافعة وراء الاستثمار في المعالجة العصبية هي الإمكانات التي تجلبها إلى مجال الذكاء الاصطناعي.
يعتمد الجيل الحالي من الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على القواعد ويتم تدريبه بشكل كافٍ لتعيين بيانات محددة لتتعلم أخيرًا كيفية إنشاء المخرجات. لكن العقل البشري لا يعمل على هذا النحو: المادة الرمادية لدينا أكثر مرونة وتوافقًا مع الغموض.
من المأمول الآن أن يتمكن الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي من التعامل مع بعض المشكلات على الأقل ، مثل الدماغ. مثل مشاكل الرضا المحدود التي يجب أن يجد فيها النظام الحل الأمثل لمشكلة مع العديد من القيود.
هل يمكننا الوصول إلى أنظمة الكمبيوتر العصبية اليوم؟
نعم ، الشركات الناشئة الأكاديمية وبعض أكبر الأسماء في عالم التكنولوجيا تقوم بالفعل ببناء واستخدام الأنظمة العصبية.
طورت إنتل شريحة عصبية تسمى Loihi ، مع 64 منها ، قامت ببناء نظام من 8 ملايين مشابك عصبية و 8 ملايين عصب يسمى Pohoki Beach. ومن المتوقع أيضًا أن ترفع شركة إنتل عدد الأعصاب إلى 100 مليون في المستقبل القريب. حاليًا ، يتم استخدام رقائق Loihi من قبل الباحثين ويتم استخدامها ، على سبيل المثال ، في صناعة الجلد والأطراف الاصطناعية.
طورت شركة IBM نظامها العصبي الخاص بها المسمى TrueNorth ، والذي تم إطلاقه في عام 2014. وفقًا لأحدث المعلومات ، يحتوي هذا النظام على 64 مليون عصب و 16 مليون نقطة تشابكية. على الرغم من أن شركة IBM كانت سرية بشكل سري حول كيفية تطوير TrueNorth ، فقد أعلنت مؤخرًا أنها كانت تعمل مع مختبر القوات الجوية الأمريكية لبناء "كمبيوتر عملاق عصبي" يُعرف باسم Blue Raven. على الرغم من أن المختبر العسكري الأمريكي لا يزال يحدد الاستخدامات المحتملة ، فقد يكون أحد الخيارات هو بناء طائرات بدون طيار أكثر ذكاءً وأخف وزنًا وأقل استهلاكًا للطاقة.
ما هي تحديات استخدام النظم العصبية؟
تم تعيين الانتقال من هندسة فون نيومان إلى المعالجة العصبية لتقديم مجموعة واسعة من التحديات. تعتمد جميع برامج المعالجة - مثل كيفية تشفير البيانات ومعالجتها - على نموذج فون نيومان ، وفي عالم تكون فيه المعالجة العصبية أكثر شيوعًا ، نحتاج إلى إعادة التفكير في هذه العمليات. مثال قد يكون المدخلات المرئية: ترى الأنظمة التقليدية المدخلات المرئية كمجموعة من الإطارات المنفصلة ، لكن المعالجات العصبية تقوم بتشفير هذه المعلومات كتغييرات في مجال الرؤية بمرور الوقت.
يجب إعادة كتابة لغات البرمجة من الصفر ، وهناك تحديات فريدة من نوعها على جانب الأجهزة: لتحقيق أقصى استفادة من الأجهزة العصبية ، نحتاج إلى تطوير جيل جديد من الذاكرة وذاكرة التخزين وأجهزة الاستشعار.
تتطلب تقنية Neuromorphic تغييرًا جوهريًا في كيفية تطوير البرامج والأجهزة. لأنه في الأجهزة العصبية ، يوجد نوع من التكامل الشامل بين العناصر المختلفة ، ومن الأمثلة على ذلك العلاقة بين الذاكرة والمعالج.
هل لدينا ما يكفي من المعرفة لبناء أجهزة كمبيوتر تشبه الدماغ؟
من المحتمل أن يكون أحد الآثار الجانبية لجهود أوسع لتطوير المعالجة العصبية هي تحسينات دراماتيكية في علم الأعصاب: بينما يعيد الباحثون بناء المادة الرمادية لأدمغتنا داخل الأجهزة الإلكترونية ، فمن المحتمل أن يكتسبوا المزيد من المعرفة حول الآليات الداخلية للدماغ.
وبالمثل ، كلما عرفنا المزيد عن الدماغ البشري ، ستفتح المزيد من الأبواب للباحثين العاملين على المعالجة العصبية: على سبيل المثال ، الخلايا الدبقية - الخلايا الداعمة للدماغ - تلعب الآن دورًا ضئيلًا في الأنظمة العصبية ، ولكن كلما زادت لمعرفة المزيد حول دور هذه الخلايا في معالجة المعلومات ، سيعرف الباحثون أيضًا بشكل أفضل ما إذا كنا بحاجة إلى تضمينها في نماذج محاكاة للدماغ.
وبالطبع ، من خلال تقليد الدماغ البشري في عالم السيليكون ، من المحتمل أن يكون لدينا يومًا ما إجابة مقنعة لسؤال مثير للاهتمام: هل يمكن بناء جهاز واعٍ بذاته؟
