السيليكون يتبع الدماغ البشري: تكشف شركة IBM عن رقائق الكمبيوتر الإدراكية

تجمع نوى المعالجة الجديدة لشركة IBM بين "الخلايا العصبية" و"المشابك العصبية" الرقمية - لنظام كمبيوتر ذاتي التعلم لا يتطلب برمجة مسبقة

كشفت شركة IBM عن جيل جديد من شرائح الكمبيوتر التجريبية التي تحاكي القدرات الإدراكية للدماغ البشري وطرق عمله وعمليات الوعي. إن التكنولوجيا الجديدة التي طورتها شركة آي بي إم قد تجعل من الممكن بناء أنظمة تستهلك كميات أقل من الكهرباء والمساحة ـ مقارنة بأجهزة الكمبيوتر التي نعرفها اليوم.

تمثل رقائق المعالجة العصبية المتشابكة الجديدة من IBM خروجًا حادًا عن المفاهيم التقليدية لتصميم وبناء أنظمة الكمبيوتر. تخلق الرقائق الجديدة معادلاً إلكترونيًا لعمل الخلايا العصبية والمشابك العصبية في الأنظمة البيولوجية مثل الدماغ. أصبحت هذه المقارنة ممكنة بفضل استخدام الخوارزميات المتطورة ودوائر السيليكون ذات التصميم الجديد. وقد تم بالفعل إنتاج نموذجين أوليين جديدين لهذه الرقائق، وهما الآن قيد الاختبار.
ولن تتم برمجة أجهزة الكمبيوتر المعرفية، التي سيتم بناؤها حول هذه الرقائق، بنفس الطريقة التقليدية المعروفة اليوم في عالم نظم المعلومات. بدلاً من مثل هذه البرمجة، من المتوقع أن تتعلم أجهزة الكمبيوتر المعرفية من الخبرة، وتحديد الروابط والارتباطات، وتقديم الفرضيات، وتذكر التعلم واستخلاص الدروس من النتائج. وفي الواقع، تحاكي هذه العملية طريقة عمل الدماغ البشري، وعمليات التعلم المألوفة لدينا.

ومن أجل تلبية هذه المهام، يجمع الباحثون والمطورون في شركة IBM بين مبادئ من عالم تكنولوجيا النانو وأبحاث الدماغ والحوسبة الفائقة. يتم تمويل المشروع جزئيًا أيضًا بمنحة جديدة من DARPA - الهيئة البحثية لنظام الدفاع الأمريكي - لنظام إلكتروني قابل للتطوير مع مورفولوجيا عصبية ذاتية التكيف (أنظمة إلكترونيات قابلة للتكيف من البلاستيك العصبي - SyNAPSE).

تم تصميم مشروع SyNAPSE لبناء نظام قادر ليس فقط على تحليل المعلومات المعقدة الواردة من عدد كبير من وحدات الاستشعار والمصادر الخارجية - ولكن أيضًا تنظيم مسارات الأسلاك الداخلية ديناميكيًا، بناءً على التفاعل مع البيئة، في عمليات موازية لتلك الموجودة في والتي يتمكن الدماغ من تعلمها وتغيير أنماط السلوك باستخدام مستوى منخفض من الطاقة.
ويذهب المشروع الحالي إلى ما هو أبعد من المفهوم الذي حدده فون نيومان، والذي سيطر على عالم الحوسبة على مدى الخمسين عاما الماضية. من المتوقع أن تتطلب تطبيقات الحوسبة المستقبلية مرونة وظيفية لا تتوفر في الأنظمة التقليدية المألوفة لدينا. تعد الرقائق الجديدة خطوة مهمة في تطوير أجهزة الكمبيوتر من أنظمة الحساب إلى أنظمة التعلم. إنها تبشر ببداية جيل جديد من أجهزة الكمبيوتر - وتطبيقات جديدة لهذه أجهزة الكمبيوتر في عالم الأعمال والعلوم والحكومة.

وعلى الرغم من أن الرقائق الجديدة لا تشتمل على مكونات بيولوجية، فإن النماذج الأولية للمعالجات المعرفية التي تنتجها شركة IBM تستخدم دوائر سيليكون مستوحاة من عالم أبحاث الدماغ. وبالتالي، فمن الممكن بناء ما تسميه شركة IBM "النواة العصبية المتشابكة". يتضمن ذلك ذاكرة متكاملة تعادل تلك الموجودة في المشابك العصبية في الدماغ البشري، إلى جانب قدرة معالجة تعادل قدرة الخلايا العصبية، واتصالات تعادل قدرة المحاور في الدماغ.

تقوم شركة IBM بالفعل بتشغيل نموذجين أوليين لمراكز المعالجة هذه. ويتم تصنيع النواتين باستخدام تقنية السيليكون على عازل، بمسافة فاصلة 0.45 ميكرون، وتحتوي كل منهما على 256 خلية عصبية. يوفر أحد النواة 262,144 مشبكًا عصبيًا قابلاً للبرمجة، بينما يوفر النواة الأخرى 65,536 مشبكًا عصبيًا قابلاً للتعلم. لقد نجح فريق تطوير IBM بالفعل في عرض تطبيقات بسيطة تعمل فوق هذه النوى، مثل التنقل، والرؤية الآلية، والتعرف على الأنماط الموحدة، والذاكرة الترابطية، وفرز المجموعات.

تعتمد بنية الحوسبة المعرفية لشركة IBM على شبكة من النوى التي تعمل على شريحة واحدة، من أجل إنشاء نظام واحد متكامل من الأجهزة والبرامج. تشكل هذه البنية تغييرًا جوهريًا عن مفاهيم الحوسبة التقليدية، والتي من المتوقع أن تؤدي إلى ظهور آلات أكثر كفاءة من حيث استهلاك الكهرباء - ودون الحاجة إلى برمجة مسبقة. إن الجمع بين الذاكرة والمعالج على المستوى الأساسي المنفصل يحاكي في الواقع الطريقة التي يفكر بها الدماغ، والتي تسترشد بالأحداث والمدخلات الخارجية، ويتم تنفيذها في عملية موزعة ومتوازية.

إن الهدف البعيد المدى الذي تسعى شركة آي بي إم جاهدة لتحقيقه يتلخص في بناء نظام شرائح يشتمل على عشرة مليارات خلية عصبية ومئات الملايين من المشابك العصبية ــ ويستهلك كيلوواط واحد فقط من الكهرباء، وحجم إجمالي أقل من لترين.

يمكن للرقائق المستقبلية معالجة البيانات من البيئات المعقدة التي تميز العالم الحقيقي، باستخدام مجموعة واسعة من أجهزة الاستشعار - والتصرف بطرق مختلفة من أجل الوصول إلى تنسيق استجابة منسق ويعتمد على السياق.

وبالتالي، على سبيل المثال، يمكن للأنظمة المعرفية التي تراقب البيانات المناخية لغرض التخطيط طويل المدى لإمدادات المياه أن تحلل البيانات الواردة من الميدان فيما يتعلق بدرجة الحرارة والضغط الجوي ومتغيرات المد والجزر - والتنبؤ بالتغيرات في هطول الأمطار واحتياجات المياه من ناحية، فضلا عن إصدار تحذيرات من تسونامي من ناحية أخرى. وبالمثل، ستكون إشارات المرور قادرة على مراقبة البيانات المرورية عند التقاطع من أجل ضبط دورات نشاطها مع الأحمال الفعلية، وضبط نفسها بشكل متكرر مع أي تغيير في حركة المرور.