إنتل تكشف عن أكبر حاسوب «يشبه الدماغ» في العالم!

كشفت شركة إنتل النقاب عن أكبر حاسوب «يشبه الدماغ» في العالم، وهو جهاز يُقصد به تقليد عمل الدماغ البشري. وتأمل الشركة أن يكون هذا الجهاز قادرا على تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي (AI) أكثر تعقيدًا مما هو ممكن على أجهزة الحاسوب التقليدية.

يعمل الحاسوب العادي باستخدام معالج لإجراء العمليات وتخزين البيانات في ذاكرة منفصلة، ولكن الجهاز «المشابه للدماغ» يستخدم الخلايا العصبية الاصطناعية لكل من التخزين والحساب، تمامًا مثل أدمغتنا. وهذا يزيل الحاجة إلى نقل البيانات ذهابًا وإيابًا بين المكونات المختلفة، وهو ما يحد من سرعة أجهزة الحاسوب الحالية. كما يعني ذلك أن أجهزة الحاسوب التي تحاكي الدماغ يمكن أن تكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، حيث تزعم إنتل أن جهاز الحاسوب العصبي الجديد «هالا بوينت» يستهلك طاقة أقل بمائة مرة من الجهاز التقليدي عند تشغيل مسائل التحسين، التي تتضمن إيجاد أفضل حل لمشكلة معينة وفقًا لقيود معينة.

ويحتوي «هالا بوينت» على 1.15 مليار خلية عصبية اصطناعية عبر 1152 شريحة من طراز Loihi 2، وهو قادر على إجراء 380 تريليون عملية تشابكية في الثانية. ويقول مايك ديفيز من إنتل: إنه على الرغم من هذه القوة، فإن حجم «هالا بوينت» يقارب حجم فرن الميكروويف. ويضيف ديفيز أنه من الممكن بناء أجهزة أكبر. «لقد قمنا ببناء هذا الحجم من النظام لأنه، بصراحة، كان مليار خلية عصبية رقمًا مناسبًا.»

ولا يقترب أي جهاز موجود حاليًا من حجم «هالا بوينت»، على الرغم من أن «ديب ساوث»، وهو حاسوب عصبي من المقرر إكماله في وقت لاحق من هذا العام، سيكون قادرًا على إجراء 228 تريليون عملية تشابكية في الثانية وفقًا للمطالبات.

وتشير إنتل إلى أن جهازا مثل «هالا بوينت» يمكنه إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي تتعلم باستمرار، بدلا من الحاجة إلى تدريبها من البداية لتعلم كل مهمة جديدة، كما هو الحال مع النماذج الحالية. لكن جيمس نايت من جامعة ساسكس بالمملكة المتحدة يرفض هذا باعتباره مبالغة.

ويقول نايت: إن النماذج الحالية مثل «شات جي بي تي» يتم تدريبها باستخدام بطاقات الرسومات التي تعمل بالتوازي، مما يعني أنه يمكن تشغيل العديد من الشرائح لتدريب نفس النموذج. ولكن نظرًا لأن أجهزة الحاسوب العصبية تعمل مع إدخال واحد ولا يمكن تدريبها بالتوازي، فمن المحتمل أن يستغرق الأمر عقودًا لتدريب شيء مثل «شات جي بي تي» على مثل هذه الأجهزة، ناهيك عن جعله يتعلم باستمرار.

في حين أن أجهزة الحاسوب العصبية الحالية غير مناسبة لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة، كما يقول ديفيز، إلا أنها قد تتمكن يوما ما من أخذ النماذج المدربة مسبقا وجعلها تتعلم مهام جديدة. ويضيف: «هذه هي المشكلة المتعلقة بالتعلم المستمر الذي نعتقد أن أنظمة neuromorphic كبيرة الحجم مثل Hala Point يمكنها حلها في المستقبل».

ويرى نايت أن أجهزة الحاسوب العصبية يمكن أن توفر مسارًا للوصول إلى آلات ذات مستوى ذكاء بشري، والمعروفة أيضًا بالذكاء الاصطناعي العام.

خدمة تربيون عن مجلة «New Scientist»