IBM ontwikkelde een nieuwe chip, vergelijkbaar in structuur en maar iets minder complex dan het menselijk brein. Gefinancierd door de onderzoekspoot van het Pentagon. Moeten we ons zorgen maken?
Aardworm-brein
De microchip is met 256 ‘neuronen’ ongeveer zo slim als een aardworm. Niet erg indrukwekkend vergeleken met de razendsnelle processoren van nu, maar anders dan een ‘gewone’ chip, gedraagt de chip zich als een biologisch brein, waardoor speciale capaciteiten van het menselijk brein kunnen worden nagebootst. Binnen het brein werkt elk geheugenelement ook als processor (net als de neuronen in onze hersenen). Rekenen en geheugen zijn daardoor met elkaar vervlochten. Elk ‘neuron’ is gekoppeld aan meerdere andere, waardoor een neuraal netwerk ontstaat. De sterkte van deze verbindingen verandert (net als in neuronen) continu naarmate het kunstmatige brein leert. Dit proces is essentieel voor leren en geheugen en precies dit is wat de onderzoekers wilden nabootsen in silicium hardware. Weliswaar bestaan er software-emulaties van neurale netwerken, maar deze zijn hopeloos traag. Alles moet dan toch nog langs de ene – overwerkte – processor en databus van een computer. Die software-emulatie is bij deze nieuwe chip door de in de hardware ingebakken parallelle verwerking niet meer nodig.
Kunstmatig brein zo groot als dat van een mens?
De onderzoekers van IBM claimen dat ze twee chips hebben gebouwd die informatie verwerken zoals een biologisch zenuwstelsel dit doet. Het bedrijf plant nu de volgende stap: uit deze prototype chips een computer zo groot als een schoenendoos samenstellen, die ongeveer half zo complex is als het menselijk brein en een kilowatt vermogen verbruikt (een broodrooster of stofzuiger). Ter vergelijking: ons brein doet het met een vijfentwintigste hiervan. De chip is ontwikkeld in samenwerking met DARPA en verschillende universiteiten.
In één experiment leerde de chip het (inderdaad niet bijster ingewikkelde videospelletje) Pong, in een ander experiment leerde deze om een auto op een racecircuit te laten rijden. In een derde experiment leerde de chip om plaatjes te herkennen. Alle drie zijn taken die zeer lastig met een standaard-architectuur computer zijn uit te voeren (het is mogelijk, maar vereist ingewikkelde programmatuur).
Inzet bij het leger
Het Amerikaanse leger is de grootste financier van dit onderzoek. De kans is dus erg groot dat deze chips vroeg of laat een militaire toepassing gaan krijgen. Ze zijn uiteraard ideaal voor de chaotische omstandigheden van een oorlog, waarin patroonherkenning essentieel is. De kans is dus zeker aanwezig dat ze in Predators en andere robotvoertuigen ingebouwd zullen gaan worden. Liefhebbers van science fictionfilms kennen van de Terminator reeks ongetwijfeld het computernetwerk Skynet, dat in opstand komt en de mensheid probeert uit te roeien. De grote kracht van neurale netwerken, hun flexibiliteit, is tegelijkertijd ook een groot nadeel. We kunnen niet met volledige zekerheid voorspellen wat ze gaan doen.
De Amerikanen zullen hopelijk niet zo stom zijn om hun gehele commando-infrastructuur in handen van een neuraal netwerk te stellen, maar ook een op hol geslagen Predator of gevechtsrobot, geprogrammeerd met de paranoïde mindset van een militair, kan een hoop ellende aanrichten. Zeker als deze geladen is met atoomwapens.
Bronnen:
onder andere IBM’s New Chips Compute More Than We Do- Technology Review (2011)
Niet z’n chip maar de Amerikanen zijn een Gevaar voor de Wereld (eigenlijk de echte macht die amerika regeert)!
mmm als wij er nu van horen dan zal het al wel een testfase van 5 jaar achter de rug hebben!
Inderdaad, deze dingen zijn al lang en breed getest.
Straks komt er weer een oorlogje van amerika en sirie of egypte om deze zooi op uit te testen, of misschien iran. wie weet.
Als ik dit artikel goed begrijp zal de capaciteit dus kunnen vermeerderen met 256 in het kwadraat zonder dat het aantal neuronen vermeerderd hoeft te worden. Dat betekent dus dat de gemiddelde laptop minder kan dan de neuronenchip.
Ik zie hier op relatief korte termijn meer potentieel in dan in de kwantumcomputers die nu nog zo groot zijn als een kleine auto.