Yeni bir algoritma getirdi bizi tam bir simülasyon beyin

Ünlü fizikçi Richard Feynman bir keresinde şöyle demişti: «ben Ne yapamam oluşturmak, anlamıyorum. * Çözmek için nasıl için, her bir sorunu zaten çözüldü». Alanı nörobilim bir her gün daha fazla ivme kazanıyor, kabul kelimeler Feynman kalp. İçin нейробиологов teorisyenleri anlamanın anahtarı olarak çalışan zeka, onun için yeniden bilgisayarın içinde. Nöron nöron, onlar kurtarmak için çalışıyoruz sinir süreçler vermek başlangıcı düşünceler, hafıza veya hissediyor. Sahip dijital beyin, bilim adamları olacak bizim mevcut epistemoloji veya ayarları keşfetmek için bir yol ihlali beyin. Nasıl düşünüyor filozof Nick Бостром Oxford üniversitesi, imitasyon insan bilincinin biridir en umut verici (ve özenli) yolu yeniden — ve aşmak — insan yaratıcılığı.

Tek bir sorun Var: bizim bilgisayarlar ile baş edemez paralel doğa bizim beyin. Bu полуторакилограммовом organ iç içe, 100 milyar nöron ve trilyonlarca sinaps.

Hatta en güçlü süper bilgisayarlar bugün gerisinde bu ölçeği: bu makine, bilgisayar gibi K, Mükemmellik enstitüsü hesaplamalı bilim Kobe, Japonya, işleyebilir %10'dan fazla nöron ve sinaps korteks.

Kısmen bu zayıf nokta yazılımı ile ilgilidir. Daha hızlı olur bilgisayar donanımları, daha sık algoritmalar temelini oluşturur tam bir simülasyon beyin.

Bu ay İçinde uluslararası bir grup bilim adamı, tamamen revize yapısı, popüler bir algoritma simülasyon için geliştirilmiş güçlü bir teknoloji, bir radikal azaltır hesaplama süresi ve bellek kullanımı. Yeni bir algoritma ile uyumlu her türlü bilgi işlem, donanım, dizüstü bilgisayarlar süper. Ne zaman gelecek süper çıkacak sahneye ve onlar 10-100 kat daha güçlü ve modern algoritması hemen обкатан bu canavarlar.

«yeni teknoloji Sayesinde kullanabiliriz büyüyen bir paralellik modern mikroişlemciler daha önce çok daha iyi,» diyor araştırmanın yazarı Jacob Jordan Araştırma merkezi Jülich, Almanya. Çalışma yayınlandı Frontiers in Neuroinformatics.

«Bu çok önemli bir adım tesisi kurulması için teknoloji elde etmek için simülasyon ağ ölçekte beyin» yazarlar.

ölçek Sorunu

Modern süper bilgisayarlar oluşur yüz binlerce subdomain site. Her düğüm bir dizi işleme merkezleri, destekleyen bir avuç sanal nöronlar ve bağlantıları.

Temel sorun simülasyon beyin, nasıl etkili bir şekilde tanıtmak için milyonlarca nöron ve onların bağlantıları bu merkezlerinde, kazanmak için zaman ve güç.

En popüler algoritmalar, simülasyon — Memory-Usage Model. Önce, bilim adamları onu taklit değişiklikleri kendi yapay sinir ağları, onlara ilk oluşturmak için tüm bu nöronlar ve bunların bağlantıları, sanal beyin algoritması kullanılarak. Ama burada yakalamak: her çift için bir nöron modeli hakkında tüm bilgileri tutar ilişkileri, her bir düğüm, içinde bulunduğu alıcı nöron — постсинаптический nöron. Diğer bir deyişle, пресинаптический bir nöron elektriksel uyarılar gönderir, bağırır boşluğa; algoritma anlamaya gerekir, nereden geldi belirli bir iletiye bakarak sadece alıcı nöron ve saklanan veriler, onun sitesini ziyaret edin.

Garip gelebilir, ama böyle bir model sağlar bir kez tüm siteleri oluşturmak için kendi çalışmalarının bir parçası neural ağ paralel. Bu büyük ölçüde indirme süresini, kısmen açıklar popülerlik böyle bir algoritma.

Ama, zaten, belki, tahmin, ortaya ciddi sorunlar ile yakınlaştırma. Düğüm gönderen iletir mesajını bir kez tüm alıcı neural siteleri. Bu demektir ki, her alıcı site mi sıralama her ağ üzerinde bir mesaj bile olanlar için tasarlanmıştır nöron bulunan diğer düğümler.

Bu demektir ki, büyük bir kısmı mesaj atılır her düğüm, çünkü somut olarak yoktur nöron-alıcı. Düşünün postane gönderir tüm çalışanların ülke sürmek, doğru bir mektup. Çılgın verimsizlik, ama tam olarak çalışma prensibi model, bellek kullanımı.

Bir Sorun gittikçe daha büyüdükçe boyutta simüle sinir ağı. Her düğüm için gerekli depolama alanı tahsis ram «adres defteri», listeler tüm bir sinir sakinleri ve onların iletişim. Ölçek milyar nöron «adres defteri» olur büyük bir bataklık bellek.

Boyut veya kaynak

Bilim adamları kesmek sorunu ekleyerek algoritma... kodu.

İşte nasıl çalışır. Alıcı düğümleri içeren iki birim bilgi. İlk — bu veritabanı verilerinin depolandığı hakkında tüm nöronlar-görüntüle'yi bağlanan düğümler. Çünkü sinaps vardır çeşitli boyutlarda ve türleri değişir ve bellek kullanımı, bu veri tabanı da sıralar kendi bilgi türlerine bağlı olarak sinapslarda oluşan nöronlar sitesini ziyaret edin.

Bu ayar zaten önemli ölçüde farklıdır önceki modellerde, veri bağlantıları hakkında сортировались aşağı bağlantı paket erişimi kaynağına nöronlar değil, türüne göre sinaps. Bu siteye daha fazla korumak zorunda değilsiniz «adres defteri».

«Boyut veri yapısı bu şekilde yanıt bağlı toplam nöron ağı,» yazarlar açıklar.

İkinci bir blok depolar bilgileri, alakalı bağlantıları arasında almadüğüm ve görüntüle'yi. Benzer şekilde, ilk bloğa düzenler, veri türüne göre sinaps. Her tür sinaps verileri ayrılır kaynak (gönderen nöron).

Bu nedenle, bu algoritma специфичнее selefi: saklamak yerine, tüm bağlantı bilgilerini her düğüm, alıcı düğümleri saklamak sadece eşleşen verileri sanal nöronlar.

Bilim adamları da vermiş herkese gönderen hiçbir nöron, adı, hedef, adres defteri. Aktarım sırasında verileri kırık parçalar halinde ve her bir parça kodu içeren posta kodu, yönlendirir, ilgili kabul eden siteler.

Hızlı ve akıllı

Değişiklik işe yaradı.

Testlerde, yeni algoritma kendini gösterdi çok daha iyi öncekilerden açısından ölçeklenebilirlik ve hız. Süper JUQUEEN Almanya'da bir algoritma üzerinde çalıştı ve %55 daha hızlı daha önceki modelleri, rastgele sinir ağları, temelde onun, doğrusal şemada veri.

Ağ büyüklüğü yarım milyar nöron, örneğin, bir simülasyon, bir saniye biyolojik olayların aldı yaklaşık beş dakika çalışma süresi JUQUEEN yeni bir algoritma. Model-öncekiler işgal altı kat daha fazla zaman.

Beklendiği Gibi, bir kaç ölçeklenebilirlik test göstermiştir ki, yeni bir algoritma çok daha etkili yönetmek için büyük ağlar, çünkü zamanı azaltır işleme onbinlerce transferleri veri üç kez.

«Şimdi odak hızlandırmak modelleme varsa, farklı şekillerde ağ plastisite», — anlaşma yazarlar. Bu göz önüne alındığında, son olarak, dijital insan beyni olabilir ulaşılabilecek.