Рост потребности в увеличении вычислительной мощности заставляет производителей придумывать все новые типы и способы вычислений. И все же развитие технологий не всегда идет нога в ногу с аппаратной частью. Исправить это упущение взялись ученые из DARPA в рамках проекта по Управлению перспективными исследовательскими программами. Их проект, на который выделено 80 миллионов долларов США, рассчитан на 4 года, в нем принимают участие такие компании, как Intel, Qualcomm и Northrop Grumman. Проект носит название HIVE и призван увеличить эффективность вычислительных систем в 1000 раз благодаря созданию для процессоров архитектуры абсолютно нового типа.

HIVE (Hierarchical Identify Verify Exploit) должен стать первым в мире специализированным граф-аналитическим процессором (graph-analytic processor, GAP). Такой вид процессоров должен сильно отличаться от «традиционных» вычислительных устройств. Их архитектура оптимизирована для эффективной обработки информации, предоставленной в виде графов, для чего требуется новая архитектура памяти, которая может обеспечивать доступ к произвольным адресам со скоростями в несколько терабайтов в секунду.

В отличие от нынешних элементов памяти, хранящихся в массивах последовательных ячеек, память для архитектуры HIVE должна будет обеспечить доступ к восьмибитным значениям, хранящимся в произвольных ячейках. По словам одного из руководителей программы HIVE Транга Трэна,

«В силу особенностей новой архитектуры, процессор на базе HIVE будет способен одновременно выполнять произвольные задачи, использующие данные, хранящиеся в различных областях одного массива памяти. Кроме этого, к одному массиву памяти смогут обращаться сразу несколько процессоров, у каждого из которых будет иметься еще и своя локальная сверхбыстрая память, предназначенная для хранения переменных и промежуточных данных. Это позволит значительно увеличить скорость вычислений».

ВЛАДИМИР КУЗНЕЦОВ

НЕЙРОННАЯ СЕТЬ DEEPMIND НАЧАЛА УЧИТЬ ДРУГИЕ ИИ АБСТРАКТНОМУ МЫШЛЕНИЮ

Совершенно очевидные для человека вещи для искусственного интеллекта могут стать неразрешимой задачей, поэтому в компании DeepMind решили научить нейронную сеть мыслить абстрактно и подключаться к другим нейронным сетям для того, чтобы помогать и совместно решать сложные задачи.

Научить ИИ распознавать картинки — проще простого, а вот определять, какой из объектов больше другого, если при этом они находятся на разном расстоянии — это уже сложнее. Для этого в DeepMind разработали нейронную сеть, которая специализируется на таких задачах, а затем подключили к ней ИИ, чтобы улучшить его возможности.

В ходе обучения ИИ ему демонстрировали изображения различных трёхмерных объектов, а затем начали задавать новой программе сложные вопросы, заставляя рационально мыслить. На вопрос о том, каков размер цилиндра, расположенного слева от коричневой металлической штуки, что стоит слева от большого шара, подключенный к нейронной сети искусственный интеллект отвечал довольно быстро и правильно. Таких задачек для ИИ разработчики подготовили довольно много, но в 95 процентах случаев программа отвечала верно, демонстрируя небольшой отрыв от людей-соперников.

Нейронная сеть Google начала обучать другие ИИ ещё в январе этого года, но сейчас она сможет преподать им гораздо больше интересных уроков. Практического применения разработке пока не придумали, но сам факт, что искусственный интеллект стал умнее и сообразительнее, определённо радует.

ВЯЧЕСЛАВ ЛАРИОНОВ

5 комментариев

Источник: https://hi-news.ru