DARPA shells out $21m for IBM cat brain chip

pepiton

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Aunque la noticia es antigua me ha chocado encontrar esta investigación entre IBM y DARPA para la creación de un chip que replique el cerebro humano. Hace más de un año se empezaba la fase 2 (a saber como estará de avanzado ahora el proyecto) que si veis la noticia (mejor el enlace que tiene gráficos que aquí no se como poner) ya casi supone tener ese chip construido y por lo tanto un paso importante hacia el desarrollo de la IA que es la fase 4 (Human level desing).

DARPA shells out $21m for IBM cat brain chip ? The Register

"The US Defense Advanced Research Projects Agency is moving ahead with IBM in the third leg of its Synapse cat brain chip. That leaves one more leg, a tail, and nine lives to go.

Because this is the military, the third leg of the Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (Synapse) project at DARPA is called phase 2, and IBM's techies have already completed phases 0 and 1. The initial phase of the project simulated the cortex of a cat brain on an IBM BlueGene massively parallel supercomputer with 147,456 cores and 144TB of memory and developing the basic synaptic circuits for the brain chip.


IBM Research's Dharmendra Modha
Phase one, which brought in $16.1m in funding spread across IBM and researchers at Stanford University, the University of Wisconsin-Madison, Cornell University, Columbia University Medical Center, and the University of California-Merced, focused on simulating and building prototype brain chips that have electronic synapses and memory circuits instead of simulating them using sequentially processing von Neumann-style processors like the ones on our desktops and in the data centers of the world.

IBM is unveiling the fruits of the phase 1 work today and the fact that its cognitive computer dream team, headed up by Dharmendra Modha, the Synapse project leader at IBM Research, as well as announcing that DARPA has allocated another $21m in funding to begin the phase 2 work.

Like most DARPA projects, Synapse has some impressive goals and ones that may not pan out. There is a lot of talk about "dawn of a new paradigm" and "dawn of a new age" as researchers try to create brain-like systems. The problem, according to DARPA, is that von Neumann machines, while great for playing Angry Birds and wasting time at work, are less efficient than biological computers – the ripply, fat-encrusted gray stuff between your ears – by between a factor of 1 million to 1 billion. It takes an increasingly complex von Neumann machine to handle increasingly complex data streaming in from the environment:


von Neumann chips don't scale with data
The IBM team is working for DARPA to create a chip that is designed to chew on streams telemetry and rewire itself, much as your brain does as it learns, as it learns about the world from that telemetry.

"This is a major initiative to move beyond the von Neumann paradigm that has been ruling computer architecture for more than half a century," said Modha in a statement. "Future applications of computing will increasingly demand functionality that is not efficiently delivered by the traditional architecture. These chips are another significant step in the evolution of computers from calculators to learning systems, signaling the beginning of a new generation of computers and their applications in business, science and government."


IBM's Synapse chip
IBM is not using wetware biological components to make its neurosynaptic chips, but rather plain old 45 nanometer CMOS with silicon-on-oxide doping, exactly the same process that IBM is using to etch its Power7 processors. The neurosynaptic cores replicating the function of synapses, neurons, and axons in the brain to provide memory, computation, and communication. IBM has created two prototype neurosynaptic chips thus far, which have 256 simulated neurons. One design has 262,144 programmable synapses and the other has 65,536 learning synapses.

IBM has already put these relatively small-brained chips through the paces performing navigation, machine vision, pattern recognition, associative memory, and other tasks. The long-term goal of the Synapse project is to create a system based on the neurosynaptic chips that has 10 billion electronic neurons and 100 trillion synapses, all packed up in a two-liter volume and burning only one kilowatt.


The Project Synapse roadmap (click to enlarge)
At this point, we humans can tell the Internet to go read and write itself and get back to goofing off. Or, we'll be working the gas chambers for Skynet.

In phase 3 of the Synapse project, IBM plans to cook up a chip with 10 million neurons and work on simulation and design of a fake brain with 100 million neurons using a multi-chip. In phase 4 of the project, IBM Research's team hopes to build a robot using this multi-chip fake brain and do the emulation and simulation of a fake brain with around 10 billion neurons, what IBM and DARPA call a "human level design". ®"



He de decir que, aunque me da vergüenza reconocerlo, el origen de mi búsqueda de esta noticia lo encontré en Rafapal:roto2: (abro el correspondiente hilo en conspiraciones porque la fuente es Sorcha Faal, que mentirá más que un político pero su imaginación da para unos argumentos de peli c.o.j.o.n.u.d.o.s.):XX:
 
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Lo último en cerebros de silicio

Lo último en cerebros de silicio | Sociedad | EL PAÍS

"Olvide a Deep Blue, el ajedrecista de silicio. Lo último en inteligencia artificial se llama Spaun, cuenta con dos millones y medio de neuronas y no tiene tiempo para jugar al ajedrez. Sus creadores, siete neurocientíficos teóricos de la Universidad de Waterloo, en Canadá, le tienen todo el rato resolviendo tests de inteligencia. Spaun reconoce números escritos de cualquier forma, recuerda listas de ellos –como hacemos nosotros cuando nos dictan un teléfono y no encontramos el bolígrafo— y responde varios tipos de preguntas de las que se usan para medir el CI (cociente de inteligencia) de los humanos.

No es tanto como escribir poesía, pero las máquinas se nos van acercando por los flancos que creíamos mejor protegidos: el aprendizaje, la duda, la chispa creativa que resuelve una situación completamente nueva, lo que no es tan distinto al hallazgo de una nueva metáfora, un nexo profundo que nadie había visto antes entre dos cosas dispares.

Pese a ser un modelo virtual del cerebro humano –un programa informático que se puede guardar y correr en cualquier ordenador—, Spaun ocupa hasta cierto punto un espacio físico y hasta tiene un cuerpo, pues se comunica con el mundo escribiendo en un papel con su brazo robótico de última generación. Hasta ahora escribe números, pero ya irá aprendiendo las letras y otras cosas.

El programa tiene 2,5 millones de ‘neuronas’; 100.000 millones, el hombre
Spaun es obra de Chris Eliasmith y sus colegas del Centro de Neurociencia Teórica de la Universidad de Waterloo, en Ontario. La neurociencia teórica es una disciplina emergente que modela el cerebro humano con las herramientas computacionales más avanzadas; su principal objetivo no es mejorar la inteligencia de las máquinas, sino entender la de los humanos. Su último trabajo, el autómata Spaun, se acaba de presentar en la revista Science.

Ante una máquina que resuelve algunas de las cuestiones típicas de los tests de inteligencia, cabe preguntarse: ¿Qué CI alcanzaría Spaun si se presentara a una prueba? "Algunas de las tareas que le hemos puesto a Spaun están basadas en un test de CI, el test de Raven", responde en un mensaje Eliasmith.

El test de Raven o RPM (siglas de Raven’s progressive matrices) es uno de los tests más comunes a partir de los cinco años de edad, y sirve para medir la inteligencia fluida, que no depende tanto de los conocimientos del sujeto como de su cintura para enfrentarse a situaciones inesperadas.

El objetivo de los investigadores es entender la inteligencia
"Alrededor de 1/7 de las preguntas de ese test son de la forma que Spaun puede resolver", prosigue Eliasmith. "Si consideramos solo esas preguntas, los humanos alcanzan un 89% de aciertos, y Spaun es casi igual de bueno, con un 88%". Entonces, ¿estará la úlltima frontera, aquella que separa las máquinas de lo específicamente humano, en los otros 6/7 de las preguntas del test de Raven?

No. "Tenemos otro modelo en proceso de publicación", revela el creador de Spaun, "que resuelve todas las cuestiones de ese test con una tasa de aciertos comparable a la de las personas". O tiramos la toalla o nos vamos inventando otro test de inteligencia. De momento, es posible ver a Spaun en acción en una serie de videos publicados en la web por sus creadores: Videos for Spaun simulations | Nengo

"Solo sabremos construir un cerebro cuando sepamos cómo funciona", comenta en Science Christian Machens, del Programa de Neurociencias Champalimaud, en Lisboa. "Eso implica comprender las computaciones que lleva a cabo cada área del cerebro, y cómo estas computaciones se pueden modelar con redes neurales".

Pese a lo que indica su nombre, las redes neurales a las que se refiere Machens no están hechas de neuronas biológicas, sino de su equivalente en silicio. Al igual que las células reales en las que se inspiran, las neuronas artificiales reciben muchos inputs y los integran para generar un solo output, y pueden modificar el peso que dan a cada información de entrada según la experiencia previa.

Tanto Machens como el propio Eliasmith coinciden en el elemento crucial que falta para que Spaun funcione como un cerebro humano: la flexibilidad necesaria para aprender a resolver problemas completamente nuevos. A los humanos se nos supone."
 
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