Dünyanın ən sürətli superkompüteri 21 milyon vatt enerji sərf edir. Müqayisə üçün deyək ki, beynimiz cəmi 20 vatt enerji sərf edir - təxminən bir lampa ilə eyni miqdarda enerji.
Onilliklər ərzində mühəndislər beynimizin necə işlədiyinə heyran olublar. Əlbəttə ki, kompüterlər riyazi hesablama imkanlarına görə bizdən üstün olacaqlar. Ancaq insan beyninin çox səy göstərmədən öhdəsindən gəldiyi işlərlə mübarizə aparırlar.
Niyə bu?
Beyin kimi hesablama
Western Digital-ın tədqiqat və inkişaf departamentinin nevroloqu, biomühəndis və texnoloqu Justin Kinney izah etdi: "Heç kim beynin necə işlədiyini həqiqətən başa düşmür".
Kinney biləcəkdi. O, karyerasının çox hissəsini beynin sirlərini açmağa həsr edib. Mühəndis nevroloqa çevrilmiş Kinney nevrologiya cəmiyyətinə qoşulmağa, artıq bildiklərini öyrənməyə və sonra onu hesablamada tətbiq etməyə ümid edirdi.
“Məni çox məyus etdim ki, nevroloqlar beynin necə işlədiyini həqiqətən başa düşmürlər. Heç kim etmir. Bunun səbəbi isə məlumatların az olmasıdır” dedi.
Beyin kainatda məlum olan ən mürəkkəb strukturlardan biri hesab olunur. Onun milyardlarla neyronu, trilyonlarla əlaqəsi və bir çox səviyyələri var - hüceyrədən molekulyardan sinaptikə qədər. Amma ən böyük problem beynə daxil olmağın çətin olmasıdır.
"Beyin qalın sümüklə örtülmüşdür" dedi Kinney, "və siz ona daxil olmağa və ya soxmağa və ya itələməyə çalışsanız, çox əsəbiləşir və qanaxmalar olur və zərif neyronlar ölür."
Bununla belə, Kinni deyir ki, müxtəlif cəbhələrdə, xüsusən də beyin fəaliyyətinin qeydə alınmasında irəliləyişlər əldə edilir ki, bu da beyinə bənzər kompüterlər yaratmağa çalışanlar üçün yaxşı xəbərdir.
Kinney, "Biz öyrəndik ki, neyronların necə ünsiyyət qurduğuna və funksional tapşırıqları yerinə yetirmək və rəqəmsal məlumatı manipulyasiya etmək üçün elektronika və sxemlərdən necə istifadə etdiyimizə gəldikdə, hesablama prinsiplərində oxşarlıqlar var".
“Nəhayət, biz səmərəli hesablama, yaddaş və saxlama üçün beynin bütün gücünü istifadə edən növbəti nəsil hesablama aparatını yaratmaq istərdik.”
Neyromorfik hesablama
Dr. Jason Eshraghian Santa Cruz Kaliforniya Universitetinin (UCSC) Elektrik və Kompüter Mühəndisliyi Departamentinin dosentidir və universitetin Neyromorfik Hesablama Qrupuna rəhbərlik edir.
Neyromorfik hesablama beynin sinir strukturundan və onun məlumat emal mexanizmlərindən ilhamlanan elektron sxemlərin, alqoritmlərin və sistemlərin inkişafına diqqət yetirən yeni inkişaf edən bir sahədir.
Bununla belə, Eşraqian vurğulayır ki, onun məqsədi bioloji zəkanın çoxalması deyil. "Mənim məqsədim beyni kopyalamaq deyil" dedi. “Məqsədim faydalı olmaqdır. Mən beyin haqqında nəyin faydalı olduğunu anlamağa çalışıram ki, onu diaqramda təsvir etmək üçün kifayət qədər başa düşürük."
Eshragian üçün diqqət mərkəzində olan bir sahə neyronların atəş mexanizmidir. ChatGPT kimi süni intellekt modellərinin daimi fəaliyyətindən fərqli olaraq, beyin neyronları kifayət qədər sakit olmağa meyllidirlər. Onlar ancaq vurmağa dəyər bir şey olanda çəkirlər.
Eshraghian soruşdu: “Neçə dəfə ChatGPT-dən nəyisə fars və ya türk dilinə çevirməyi xahiş etmisiniz? Şəxsən mən heç vaxt qoşulmayacağım ChatGPT-nin böyük bir hissəsi var və bu, demək istəyirəm ki, yaxşı, niyə etməliyəm? Bunun aktiv olması nə üçün lazımdır? Ola bilsin ki, bunun əvəzinə dövrənin vacib olan hissəsinə diqqət yetirək və onun qısa müddətə aktivləşməsinə icazə verə bilərik.”
Beyinə bənzər hesablamaya gedən yolda Eşraqyan beynin başqa bir hiyləsindən istifadə edir: zaman ölçüsü və ya müvəqqəti ölçü. "Beynin ətrafımızdakı dünyadan analoq məlumatı necə qəbul etməsi, onu impulslara çevirməsi və beyinə ötürməsi ilə bağlı çoxlu müzakirələr gedir" dedi. "Görünür, vaxt mexanizmi dominantdır, yəni bir şeyin daha sürətli və ya daha yavaş baş verməsindən asılı olmayaraq, məlumat bir partlayış zamanı saxlanılır."
Eshragian hesab edir ki, vaxtın ölçülməsindən istifadənin xüsusilə yarımkeçirici çiplər üçün dərin təsiri olacaq. O, iddia edir ki, zaman keçdikcə biz 3D-nin şaquli miqyaslama imkanlarını tükənəcəyik. – Onda başqa nə edirsən? – deyə soruşdu. “İnanıram ki, o zaman dördüncü ölçüyə keçməli olacaqsınız. Və bu vaxtdır”.
Beyin kimi aparat
Eshragian və onun komandası spiking və zamanlama mexanizmlərinə əsaslanaraq, dil yaratmaq üçün ən böyük spiking neyron şəbəkəsi olan SpikeGPT-ni inkişaf etdirdi. Neyron şəbəkəsi digər böyük dərin öyrənmə dil modelləri ilə müqayisədə 22 dəfə az enerji sərf edir. Lakin Eshraghian vurğulayır ki, yeni sxemlər və avadanlıqlar onun tam potensialını açmaq üçün həyati əhəmiyyət kəsb edəcək.
"Beynin proqram təminatını nə müəyyənləşdirir?" – deyə soruşdu. “Cavab beynin özünün fiziki substratıdır. Sinir kodu sinir aparatıdır. Və bu konsepsiyanı təqlid edə bilsək və proqram təminatı proseslərini mükəmməl şəkildə təsvir edən hesablama aparatları yarada bilsək, süni intellekt modellərini daha az enerji və daha az xərclə işlədə bilərik”.
İnformasiya əsrinin başlanğıcından bəri əksər kompüterlər fon Neuman arxitekturası əsasında qurulmuşdur. Bu modeldə yaddaş və prosessor ayrılır, ona görə də verilənlər prosessor və yaddaş arasında daim hərəkət edir, enerji və vaxt itkisinə səbəb olur.
Ancaq beyin belə işləmir. Beyin heyrətamiz dərəcədə səmərəli bir cihazdır, çünki neyronlar həm yaddaşı, həm də hesablamaları eyni yerdə saxlayır.
İndi yeni xatirələr sinfi - rezistiv təsadüfi giriş yaddaşı, MRAM kimi maqnit yaddaş və hətta keramika yaddaşı - bu tip neyromorfik hesablamalar üçün potensial nümayiş etdirir, çünki əsas vurma və toplama əməliyyatları yaddaşın özündə həyata keçirilir.
İdeya uzaqgörən deyil. Western Digital-ın ABŞ Milli Standartlar və Texnologiya İnstitutu (NIST) ilə əməkdaşlığı kimi son əməkdaşlıqlar bu texnologiyaların AI enerji probleminin həllində potensialını uğurla nümayiş etdirdi.
Mühəndislər ümid edirlər ki, gələcəkdə inanılmaz sıx yaddaş texnologiyasından istifadə edərək 100 milyard süni intellekt parametrlərini bir çipdə və ya bərk-dövlətli diskdə saxlaya və yaddaşın özündə hesablamalar apara biləcəklər. Müvəffəqiyyətli olarsa, bu model süni intellekti nəhəng, enerjiyə ehtiyacı olan məlumat mərkəzlərindən çıxararaq birbaşa bizim əlimizə gətirəcək.
Beyindən daha yaxşıdır
Neyromorfik hesablama iddialı bir məqsəddir. Sənayenin prosessorlardan istifadə edərək sərt rəqəmsal nömrələrin hesablanmasında 70 ildən çox təcrübəsi olsa da, yaddaş tamamilə fərqli bir heyvandır: qarışıq, yumşaq, analoq və səs-küylü. Lakin dövrə dizaynı, alqoritmlər və arxitekturada Western Digital-in mühəndisləri və alimləri tərəfindən əldə edilən irəliləyişlər təkcə tədqiqatdan çox irəli gələn tərəqqi nümayiş etdirir.
Dr. Eshragian üçün UCSC-də Neyromorfik Hesablama Qrupunun yaradılması sahənin mümkün olanın sərhədlərini itələyərək tədqiqatdan təcrübəyə keçidini təmsil edir.
"Beynin zəkanın qızıl standartı və ideal modeli olduğunu söyləsək də, sxem dizaynerləri mütləq beyinlə eyni məhdudiyyətlərə məruz qalmırlar" dedi Eshraghian. “Prosessorlar gigahertz tezliklərdə işləyə bilər, lakin neyronlar bu qədər sürətlə işləsəydi, beynimiz əriyə bilər. Beləliklə, beynin edə biləcəyini üstələmək üçün çoxlu fürsət var."
Western Digital-dən Kinney də bu fikirdədir. “Beynin bəzi hissələrinin təkamülün əsəri ola biləcəyini və beynin özünü qurmalı olduğunu düşünürük. Bizim layihələndirdiyimiz sistemlərdə hələlik belə bir məhdudiyyət yoxdur” dedi.
Kinney ümid edir ki, əlimizdə olan materiallardan - silikon, metal, hətta qabdakı beyin orqanoidləri vasitəsilə hesablama funksiyalarını tədqiq etməklə biz təsadüfən beyində nə baş verdiyini aşkar edə bilərik.
"İnanıram ki, enerji səmərəliliyi məsələsi bizə beynin sirlərini açmağa kömək edəcək, ona görə də gəlin bu məsələ ilə məşğul olaq" dedi.
"Beyin bu qədər az şeylə necə çox şey edə bilər?"
