“Backpropogation non correlate al cervello”, insiste Mike Davies, capo di Intel neuromorfi di calcolo unità, licenziamenti, uno degli strumenti chiave della specie di A. I. In voga oggi, deep learning. “Per questo motivo “è davvero un ottimizzazioni procedura, non è in realtà di apprendimento.”
Davies ha fatto il commento durante un talk giovedì presso l’International Solid State Circuits Conference a San Francisco, un appuntamento annuale di semiconduttori designer.
Davies era di ritorno di fuoco dopo Facebook è Yann LeCun, leader apostolo di apprendimento profondo, all’inizio della settimana ha respinto Davies tecnologia durante LeCun il discorso di apertura della conferenza.
“Il cervello è l’unico esempio che abbiamo di veramente intelligente e di calcolo”, ha osservato Davies. In contrasto, il cosiddetto back-prop, inventato nel 1980, è una tecnica matematica per ottimizzare la risposta dei neuroni artificiali in un profondo apprendimento programma per computer.
Anche se profonda di apprendimento ha dimostrato “molto efficace”, Davies ha detto una sala da ballo di partecipanti, “non c’è nessun esempio naturale di back-prop”, ha detto, in modo che non corrispondono a ciò che si potrebbe prendere in considerazione di apprendimento reale.
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Davies poi è andato a parlare di “Loihi,” la sua squadra del modello di computer di una rete neurale, che utilizza i cosiddetti picchi di neuroni che si attivano solo quando ricevono un input di esempio. La contesa di neuromorfi computing sostenitori è che l’approccio più strettamente emula le caratteristiche reali del funzionamento del cervello, come la grande economia con la quale il cervello trasmette segnali.
Egli rimproverò LeCun per mancanza di valore i punti di forza di questo approccio.
“È così ironico”, ha detto Davies. “Yann picchiato picchi ma poi ha detto che dobbiamo fare i conti con la scarsità in termini di hardware, e questo è ciò che le punte”.
Panoramica dell’architettura di Intel “Loihi” neuromorfi di calcolo del chip.
Intel.
Il punto-il contrappunto tra i due ricercatori non è meramente accademica. Intel è nel business di chips. LeCun detto a ZDNet in un’intervista lunedi che Facebook ha il suo “interno” attività in corso nello sviluppo di chip per A. I. di Conseguenza, alcuni di Intel dei chip di business con clienti di grandi dimensioni come Facebook potrebbe essere in pericolo se la società si trova ad affrontare la concorrenza da quei clienti perché hanno una visione diversa.
L’Facebook AI ricercatore durante il suo discorso di lunedì mattina aveva criticato chiodare neurone lavoro in generale, dicendo che la tecnologia non aveva ceduto algoritmi in grado di produrre risultati concreti. “Yann ha detto, Perché costruire un chip per algoritmi che non funzionano; penso che questi algoritmi di fare il lavoro”, ha detto Davies.
Ancora, ha ammesso che c’è stato almeno un elemento di verità LeCun la critica. Mentre l’hardware di spiking neurons “è ben adeguata e offre un sacco di strumenti per la mappa algoritmi interessanti”, ha detto Davies, il suo dipartimento ha un “obiettivo di far progredire il algoritmico anteriore, che è quello che sta tenendo indietro dal campo”.
Ma Davies rimproverato ciò che egli chiama “questa reazione istintiva che i picchi sono inefficienti.”
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Invece, ha proposto, “guardiamo i dati.”
Intel dice Loihi migliori convenzionali di rete neurale prestazioni convenzionali processori, soprattutto in velocità con cui risultati vengono calcolati.
Intel.
Davies ha citato un rapporto messo in dicembre da parte di un’organizzazione chiamata Applicata Scienza del Cervello di Waterloo, in Ontario, che ha confrontato le prestazioni di un discorso algoritmo di rilevamento in esecuzione su vari chip. Il software è stato addestrato a riconoscere la parola chiave “aloha”, mentre anche il rifiuto sciocchezze frasi. Lo studio eseguito il modello su una CPU e una GPU, e anche fatto una versione che correva sulla Loihi chip.
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Il Loihi chip sembra venire fuori con molto migliore efficienza energetica, come misurato dal numero di joule necessari per eseguire l’inferenza sull’attività. (Vale la pena notare che il Loihi chip, tuttavia, in realtà offre minore accuratezza, come descritto nella versione completa della Scienza Applicata della carta, che è disponibile su arXiv pre-server di stampa.)
In un altro esempio, Davies notato che una base di classificazione operazione eseguita da Loihi è quaranta volte più veloce di un convenzionale basata su GPU profondo apprendimento in rete, con un 8% una maggiore precisione.
Davies ha detto al pubblico che Loihi diventa molto più efficiente”, come è stato incaricato di reti sempre più grandi. Egli ha osservato che il controllo di robot sarebbe la killer app per neuromorfi chip come il Loihi. “Il cervello si è evoluto per controllare arti”, ha sottolineato, rendendo il controllo robotico naturale.
Concludendo il suo discorso, Davies ha detto che “c’è un sacco di lavoro per essere fatto prima di poter mettere in una forma commerciale, che è applicabile a una vasta gamma di problemi”, ma ha concluso con una nota di ottimismo, dicendo “Siamo in grado di ottenere algoritmi che funzionano, che affronterà Yann scetticismo”.
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