AI はハードウェア革命を切実に必要としていますが、その解決策はあなたの頭の中にあるかもしれません

AI ハードウェアの将来は、消費電力と処理速度において大きな利点をもたらすコンピューティング マシンとしての脳細胞の開発にあるかもしれません。

すべての兆候は、私たちがインターネットの時代から AI の時代に正式に移行したことを示しているようです。インターネットが、私たちの消費、販売、娯楽などの変革の新たな世界を定義したとすれば、AI は今、人類の集団的な活動においてさらなる大きな飛躍を確立しようとしています。

専門家らは、AI の超高速計算は、これまでに見たことのない、比類のない新たな生産性向上とイノベーションをあなたや私にもたらすだろうと述べています。

私たちは、電光石火のスピードで癌性腫瘍を発見し、病気の背後にある遺伝情報を解明し、新薬を設計し、カーボンフリーのエネルギー源を解明し、単調な仕事を排除することができるようになるでしょう。

ただし、それほどマイナーではない落とし穴がいくつかあります。

1つ目は、インテルの伝説的な共同創設者ゴードン・ムーアが提唱した、チップ密度は18カ月ごとに約2倍になると主張したムーアの法則が、まだ壁にぶつかっていないとしても、近いうちに壁にぶつかることだ。 (チップをこれまでよりも小型化することはますます困難になっています。)
「1986 年から 2001 年までの 15 年間、プロセッサーのパフォーマンスは年平均 52% 増加しましたが、2018 年までにその速度はわずかに減速しました。年間 3.5 パーセント -- 実質的な停滞です」とクラウス Æ 氏は言います。ファーサイト誌のモーエンセン。

2 番目の問題はさらに悲惨です。シリコン コンピューティング チップを使用して膨大な数の実世界のデータセット (ビッグ データ) を処理する人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、電力と水を大量に消費します。

現在のハードウェアで ANN をトレーニングすると、膨大な量の熱が発生し、同様に大量の冷却が必要になりますが、深刻な気候危機の時代にはまったく冷却できません。

最近の予測によると、わずか 3 年以内に、AI モデルとそのチップは最終的にオランダ政府と同じ量の電力を消費することになります。

これが十分に悪いことではないとしても、プロセッサからデータが物理的に分離されているためにネットワークの処理速度が壁にぶつかるという技術的な課題が迫っており、これは一般に「フォン ノイマン ボトルネック」として知られている問題です。

言い換えれば、AI が切実に必要としているのは、壮大な AI ハードウェア革命です。偶然にも、科学者のグループがまさにそれを発見しました。

簡単です

これは、ファブやスーパーコンピューターではなく、すべての生物種に知られている最も強力な器官である人間の脳を利用する独創的なソリューションです。

人間の脳と機械を融合する -- バイオコンピューティングと呼ばれる -- は奇抜に聞こえるかもしれませんが、既存のテクノロジーの限界に対する解毒剤として人気が高まっています。

2 つの違いを考えてみましょう。ニューラル ネットワークは機能するために 1 日に数百万ワットのエネルギーを消費します。対照的に、人間の脳はわずか 20 ワットしか必要としません。

エネルギー効率は人間の脳の驚異のほんの一面にすぎません。人工ニューラル ネットワークがそれを模倣するように設計されているのには、もう 1 つの理由があります。

このオルガンの別世界のデザインは、機械が夢見ることしかできないことを可能にする複雑な構造において比類のないものです（もちろん、脳によって設計されたシミュレーションにおいて）。

人間の脳の巨大なネットワーク能力を理解するのは困難です。1,000 億個近いニューロン (各ニューロンは約 10,000 個のニューロンに接続されています) と 1000 兆個のシナプス (ニューロンが接続する場所) は、それぞれのニューロンに化学物質や電気の電荷を発射することでノンストップで動作しています。その他はコールアンドレスポンス形式です。

インディアナ大学ルディ情報学・コンピューティング・エンジニアリング大学院のインテリジェント システム エンジニアリングの准教授であるフェン グオ氏は、コンピューティング馬力とエネルギー使用量の驚異的な比率を活用したいと考えています。 （多才な郭氏は、オピオイドの過剰摂取をリアルタイムで検出して治療する画期的なウェアラブルデバイスの開発に向けて、連邦政府から 380 万ドルの補助金も受け取っている。）

電子ハードウェアと人間の脳の「オルガノイド」を融合するハイブリッド コンピューティング システムを構築することで、Guo 博士と彼のような人々は、処理速度とエネルギー使用量の点で現在のマシンを容易に上回るまったく新世代のコンピュータの生産を競っています。

これはバイオコンピューティングの新しい分野の約束であり、特に医学などの分野を進歩させるために人間の臓器と融合する能力において、これまで機械が到達できなかった領域に到達します。

Guo博士と彼の同僚は、さまざまな脳細胞培養物（初期段階および成熟したニューロンおよび幹細胞、その他の細胞）を培養することを決定し、それらを多電極アレイに取り付け、その後電気的に刺激しました。

脳は、電荷によって神経接続を変更し、実際に自己学習することができるという点で独特です。これはシナプス可塑性と呼ばれるものです。

このようにして、人間は脳トレーニング技術を利用して悪い習慣を断ち切ったり、ネガティブな思考をポジティブな思考に変換したりして、精神構造を劇的に変えることができるのです。

原始的なオルガノイドがどのようなことができるのかを知りたかった郭氏らは、まず日本語の母音を発音する 8 人の音声クリップ 240 個を音声信号に変換してテストしました。それらは AI デコーダーによって翻訳され、オルガノイドに導入されて理解されます。

結果は驚くべきものでした。このオルガノイドは、78% の精度で信号を適切なカテゴリーの母音にデコードすることに成功しました。これは、今日の平均的な AI ニューラル ネットワークよりも低いですが、使用する電力とトレーニングの量はごくわずかでした。

「電気刺激トレーニングを通じて、スピーカープールから個人の母音を区別することができました」とGuo氏は語った。 「このトレーニングにより、ハイブリッド コンピューティング システムの教師なし学習が開始されました。」

これはおそらく、オルガノイドの最も重要な発見であり、より高い精度に向けて自己学習する能力が実証されたものです。複雑な非線形数学方程式を実行することもできました。

これは、将来の AI 処理の要となる可能性があります。これは、地球上で最も賢い頭脳を備えたバイオコンピューターの能力であり、今日のマシンではプロセッサーとメモリーのコンパートメントが分離されているのに対し、すべてを 1 つの空間で処理、学習、記憶することができます。 。

オルガノイドは、一気に熱を排除し、ムーアの法則の限界を打ち破り、楽に自己学習し、今日のコンピューティングにおけるメモリとプロセッサの分岐に終止符を打つことができます。

灰白質

しかし、この分野の専門家らによると、白か黒かはそれほど明確ではないという。
したがって、次のレベルの機械の構築を開始するために社内で脳細胞の採取を開始する前に、ジョンズ・ホプキンス大学公衆衛生学の助教授レナ・スミルノバのような科学者の懸念に耳を傾ける価値があります。大学。

生きた脳細胞が働いていることを考えると、大きな問題の 1 つは神経倫理的な懸念に関係しています。

スミルノバ氏は、同僚のブライアン・カッフォ氏、エリック・C・ジョンソン氏とともに、Guo氏のブレインノウェアが長期にわたって情報を保存し、それを使って計算する能力をまだ実証していないと述べた。脳細胞を健康に保ちながらそうすることは、この分野では大きな課題である、と彼女は言う。

言い換えれば、それらの懸念が解決されるまでは、シャンパンをあけるのを控えたほうがよいのかもしれません。

そうは言っても、科学者たちはこの実験が画期的であり、「学習のメカニズム、神経発達、神経変性疾患の認知的影響についての基礎的な洞察が得られる可能性が高い」と称賛した。