יבמ, בינה מלאכותית וזיכרון אנלוגי

התפתחות הציוויליזציה מתרחשת לעתים קרובות על ידי מחזורי. כאשר אחד סגור עוד אחד נפתח ולפעמים הוא נסגר לפני.

מה זאת אומרת? כולנו יודעים שהציוויליזציה שלנו התבססה על התפתחויות דיגיטליות כבר שנים. המרוץ הדיגיטלי הוביל לנטוש טכנולוגיות שנדמה כי אין להן עתיד, אבל, לפחות, לפחות, עלול לחזור בקרוב לאופנה.

על פי מחקר של IBM לאחרונה (שפורסם ב טבע ב 2018) השימוש "זיכרונות אנלוגיים" יכול להיות פתרון לצרכים היעילות של רשתות עצביות המשמשים בינה מלאכותית.

חוקרים בצוות המחקר של איי.בי.אם הצליחו להוכיח שאפשר להשתמש בציוד היקפי עם זיכרון אנלוגי (אשר משתמש באותות חשמליים רציפים במקום באותות בינאריים ידועים יותר המורכבים מ- 0 ו- 1) למידה עמוקה השגת אותו דיוק שהושג באמצעות מעבדים גרפיים דיגיטליים.

אפשר לשאול, בהתחשב בכך שהדיוק שהושג הוא אותו הדבר, מהו החידוש, מדוע יש להעדיף זיכרון אנלוגי. התשובה היא כי ניתן למצוא את האופן שבו מעבדים דיגיטליים לעבוד, הארכיטקטורה שלהם ואת הצורך להעביר כמויות גדולות של נתונים כדי לבצע את ההכשרה הנדרשת של רשתות עצביות, כל הגורמים האלה יש לקחת בחשבון. 

התפתחות הבינה המלאכותית מבוססת למעשה על כמות הנתונים העצומה והולכת וגוברת שיש לאסוף, לנתח ולעבד. לשם כך, במיוחד במהלך למידה עמוקה, הנתונים מועברים בין זיכרונות למעבדים וזה אומר שימוש של זמן ואנרגיה. המחקר של ארכיטקטורות חדשות (לעתים קרובות מתייחס אלמנטים טבעיים, כגון המוח האנושי) אפשרה לשפר את התהליך של למידה עמוקה, "הזזת" חלק מהזיכרון לזיכרון הנתונים, פישוט והזרמת פעולות העברת הנתונים. עכשיו, על פי החוקרים IBM ניתן להשתמש זיכרונות אנלוגיים המאפשרים חיסכון במונחים של אנרגיה מתפוגגת.

אחת הבעיות שגרמו לחוקרים להשתמש בזיכרונות דיגיטליים הייתה חוסר הדיוק של מערכות אנלוגיות, שנראה כי עם זאת לפחות התגברו עליה חלקית. על פי המחקרים האחרונים, בעשר השנים הבאות השימוש בטכנולוגיות אנלוגיות ב- AI יאפשר להגיע ליעילות הגבוהה פי אלף מזו הנוכחית.

כפי שאנו מכירים זה זמן רב, המוח האנושי הוא מכונה כמעט מושלמת, גם מנקודת מבט של צריכת אנרגיה ופיזור חום. אם אתה מסתכל על האופן שבו המוח האנושי עובד ומנסה לומר אם הוא "מעבד" אנלוגי או דיגיטלי, היית מוצא שהוא אינו אחד אלא משתמש בתהליכים הדומים לאחד או לכול עוד בהתאם לנוחות ולפונקציה. שוב אנו רואים כיצד המחקר של המוח עוזר לנו להבין כיצד לשפר את המעבדים.

מידע נוסף:

- https://www.ibm.com/blogs/research/2019/02/ai-hardware-center/
- https://www.ibm.com/blogs/research/2018/06/future-ai-better-compute/
- https://www.nature.com/articles/s41586-018-0180-5
- https://www.ibm.com/blogs/research/2018/06/approximate-computing-ai-acce...
- https://www.quora.com/Is-the-human-brain-analog-or-digital