Na początek trochę teorii. Sieć neuronowa to zbiór procesorów, komputerów lub oprogramowania, które realizują obliczenia lub przetwarzają sygnały w sposób podobny do tego, jak pracują neurony w mózgu. Poszczególne komputery lub elementy programu nie są połączone „każdy z każdym” lub przyłączone do centralnego serwera, tylko w sposób… no właśnie, najlepiej popatrz na grafikę poniżej. Taka sieć umożliwia połączonym w nią maszynom uczenie się. Odpowiednio zaprogramowane komputery połączone w taką sieć, są w stanie uogólnić zgromadzone wcześniej informacje i zastosować je do przypadku, który nie był prezentowany podczas nauki. Problemem takiego rozwiązania jest jednak bardzo duże zapotrzebowanie na energię.
MIT zaprezentowało rozwiązanie na problem energochłonności takich sieci prezentując nowy rodzaj procesora. Eyeriss, to chip ze 168 rdzeniami, połączonymi w sieć neuronową, który zużywa 10 razy mniej energii od procesora graficznego w Twoim telefonie. Pozwala to na wpakowanie go w smartfona lub w weareable bez obaw o czas pracy na baterii.
Sposobem na energooszczędność układu jest sposób pracy. Każdy ze 168 rdzeni (czyli neuronów w sieci) wymienia dane tylko ze swoimi sąsiadami i tylko wtedy, gdy jest to niezbędne do pracy. Ponadto, rdzenie posiadają swoją własną pamięć, więc nie muszą komunikować się z głównym układem RAM. Nad wszystkim czuwa specjalny obwód, który deleguje każdemu rdzeniowi tylko tyle obliczeń, by mógł je wykonać bez sięgania do pamięci.
Na razie nie wiadomo kiedy nowy procesor znajdzie się w smartfonach, czy innych urządzeniach mobilnych, ale już wiadomo, że uczące się procesory mogą bardzo zwiększyć wydajność urządzeń. Część zadań związanych z AI będzie więc przetwarzana lokalnie, a nie wysyłana do Chmury obliczeniowej. Co da nam także większą prywatność przy korzystaniu z urządzenia mobilnego. Przy projektowaniu chipa brał udział jeden z badaczy NVIDII, co pozwala nam przypuszczać, że ta technologia szybko zagości w naszych urządzeniach.
No dobra, a co z tego będzie miał użytkownik smartfona? Przykładem „pseudo-AI” (to nie jest naukowy termin) w urządzeniach mobilnych i nie tylko mogą być usługi Google. Inbox na przykład, może przeanalizować treść wiadomości i wybrać z niej najważniejsze informacje, takie jak kwota i termin płatności rachunku przysłanego mailem, następnie wrzucić je w Kalendarz i ustawić przypomnienie na dzień przed terminem. Rozwinięciem tej koncepcji niech będzie zebranie wszystkich tego typu wiadomości i ustawienie godzinnego okienka w kalendarzu na płacenie rachunków. Termin i godzinę tego wydarzenia smartfon wybrałby sam, na podstawie wcześniejszej aktywności właściciela.
Osobiście wolę mieć większą kontrolę nad swoim komputerem, niż on ma nade mną. I nadal mam zamiar wykorzystywać swoją słuchawkę, jako narzędzie do kontaktu ze światem czy PDA, niż jako nadzorcę mojego życia. Trudno jednak nie zachwycać się rozwiązaniami, które jednak mogą je naprawdę zautomatyzować.
Źródła: engadget, mit, theguardian
