Искусственный мозг на атомарном уровне, как шаг в реальное будущее!

Доброго всем дня! Открываю тему проекта по созданию ИИ на основе новой архитектуры (атомарный нейронный процессор). Проектом занимаюсь единолично (за редким исключением) с 2018 года с большими перерывами. За это время я практически диаметрально противоположно пересмотрел вектор будущего НИОКР. Сейчас существует только сама техническая концепция такого устройства. Дописал статью описывающую само ноу-хау и принцип его действия в качестве предвестника ИИ или его первого варианта на базе данной архитектуры.

Само устройство представляет собой вычислительную ячейку (конкретно - это атомарный нейронный процессор), реализующую принципы синергии математического хаоса, заложенные в мой (заброшенный) проект ANASTAI SYNERGETIC NETWORK. Однако, это два совершенно разных проекта. Главное отличая предлагаемой разработки - реализация ИИ на базе аналоговых схем!!

Предположительно к концу лета (2022), я планирую создать образец, демонстрирующий работу использованных в конструкции физико-технических принципов. По результатам создания лабораторного образца, вероятнее всего будет запущен краудфандинг-проект по реализации готового блока совместимого с ПК (аналог существующих процессорных СБИС).

Ниже небольшая презентационная статья, написанная еще в 2018 году. В ней устройство позиционируется просто как "железо" для возможной реализации ИИ. С тех пор ситуация немного изменилась...

Не для кого ни секрет, что эволюция информационных технологий уперлась в технический предел аппаратной реализации. Фактически, сегодня мы наблюдаем завершение развития законна Мура: когда увлечение количества транзисторов в процессорах уперлось в физические возможности материалов. Давайте прикинем: 0,54307 нм - размер решетки кристаллического кремния используемого в производстве микросхем. При текущей архитектуре интегральных схем процессорной техники именно на этот размер и нужно ориентироваться, так теоретически достижимый минимум размер одной ноды 10 пролетов решетки. Не сложно подсчитать, что реальный размер такой ноды может быть равен ~ 5,6 нм. Фактически такая технология уже существует (представлена компанией IBM), однако, ее практическая реализация трудно достижима. Но даже если в обиходе появятся процессоры созданные по такой технологии (что немаловажно по доступной массовому потребителю цене!), то далее развитие технологий по наращиванию вычислительных мощностей (ВМ) пойдет только за счет увеличения числа процессоров… Но даже при активном развитие такой формы параллельных вычислений темпы роста ВМ резко снизятся по соотношению к цене оборудования и его размерами. А между тем, тот же рынок криптовалют требует постоянного наращивания ВМ…

Может показаться, что стоит просто увеличить линейный размеры кристаллов кремния и как следствие увеличить число ядер, но, во-первых, изменение линейных форм-факторов — это все равно изменение аппаратной архитектуры, а во-вторых существует ряд факторов, который делает это просто нецелесообразным: энергопотребление (возрастет в разы); выделение тепла (при существующей компоновке транзисторов на кристалле — такой процессор будет производить огромное количество тепла, при этом не факт, что удастся создать доступную технологию, позволяющую достичь необходимую скорость отвода тепла!); скорость распространения электромагнитных сигналов и т. п. В итоге — это не выход! Немного исправит ситуацию применение новых материалов для изготовления интегральных схем процессора, например, графен, но и это лишь не надолго отсрочит технологический кризис.

Что же делать? Искать совершенно новую архитектуру процессора, принципы работы которого будут основаны на иных физических явления. Да, звучит революционно, но рост ВМ в будущем не за транзисторами! Уже во всю ведутся разработки квантового компьютера, но он пока остается лишь гипотетическим устройством…

А между тем ведя поиск новых путей увлечения ВМ стоит обратить на существующую проблематику кибернетики — искусственный интеллект (ИИ). Почему? Все просто — ведь ИИ обладает по своему определению огромными ВМ. То есть алгоритмизация процессов мышления — это и есть путь к созданию кибернетических технологий будущего. Очевидно, что с практической точки зрения наиболее оптимальным является теория проектирования ИИ на базе нейроподобных сетей. Уже сегодня, во всю применяются нейронные чипы, которые показываю ВМ на уровне 100 гигафлопс. Это показатель в пользу того, что именно нейронные чипы в будущем заменят обычные процессоры. Единственная проблема тут в аппаратной реализации нейроподобных сетей.

Обратимся к идеи создания ИИ и обратим внимание на принципы мышления. Основная разница нашего мозга от компьютера в том, что мы не мыслим тактами! Вспомните из начального курса информатики как работает ваш компьютер: процессор обрабатывает данные, которые содержатся в оперативной памяти (ОП): массиве из емкостных ячеек и на обработку каждой такой ячейки (запись, стирание, считывание) процессор выделяет отдельные циклы, которые принято называть тактами… Именно от сюда и берется такое понятие как тактовая частота процессора. Чем она выше, тем быстрее процессор может оперировать данными.

Но физиологические наблюдения за процессом мышления человека, показывают, что мы мыслим совсем не так! Все данные сохраненные в нашей ОП не подвергаются вычислительному процессу. Они видоизменяются под воздействием внешних факторов напрямую, например от фактов окружающего пространства или наших мыслей. В машинном коде эти мысли занимают разное битное пространство памяти. В человеческом один блок! В таком же блочном виде они сохраняются в статичной памяти. Можем ли мы создать физически рабочий образец этого блока совместимый с ПК? Да можем!

Итак, реализовать такой блок возможно по средствам использования токовой памяти. Причём чтобы понять её динамику достаточно обладать примитивными познаниями в физике электромагнитного поля.

Что же такое токовая память? Фактически — это вариант магниторезистивной памяти, где на проводник с током, служащим накопителем информации, воздействует внешнее электромагнитное поле(ЭМП). За счет внешнего ЭМП изменяются токи в проводнике, тем самым сохраняя биты информации.

Но этот предложенный вариант модели токовой памяти фактически не применим на практике, тем более, главным его недостатком является энергозависимость. Однако речь идет о возможности одновременного совмещения токовой оперативной памяти и нейронной сети в одном устройстве, то есть аппаратной реализации нейроподобных сетей на базе токовой памяти.

Что это даст? Уникальные возможности ВМ. Я предлагаю концепцию такого устройства. Назовем его условно — атомарный нейронный процессор. Это устройство, будучи выполненное в виде совместимого с ЭВМ прибора или элемента интегральной схемы, будет выполнять функции уже готовой аппаратной матрицы нейроподобной сети и токовой оперативной памяти; служащее для обработки внешних сигналов. При тип-размере совместимым с современными печатными элементами электронных схем (условно — 1 мм), такое устройство будет обладать ВМ порядка 0.5*10^18 FLOPS, при возможности обработки информации с 100 входных каналов.

Добавлено через 3 минуты
Сейчас потихоньку подбираю команду единомышленников. Прежде всего для оформления идеи в некий частный НИОКР. В планах на ближайшее время: разработка презентационных материалов, сайта, и в общем - подготовка материалов для поиска инвесторов.

Также отдельно стоит вопрос об оформлении патентных документов. Но с ними есть некоторые сложности: у меня нет соответствующего опыта оформления. Формулу изобретения попробую ближайший месяц составить самостоятельно.

0

На первый взгляд, это поинтересней уже, чем то, что предлагал нам АДАМ ИИ

1

Мой старый проект был представлен тут в теме: Создаем синергетический ИИ: Anasta Synergetic Network

Но он давно закрыт. По сути, наиболее близкие точки соприкосновения проектов в самой схеме предлагаемой сети Anasta Synergetic Network:

Миниатюры

 

1

Не стану описывать тут всю "теорию" сети, так как речь в теме о несколько ином проекте, но суть в том, что именно эта нейроподобная сеть, стала прародителем текущего проекта, правда с кардинальными отличиями.

Приведу выдержу из своих старых сообщений об простейшим гипотетическом (мысленном) аналоге сети:

Теперь представим очень простую линейную схему: мы имеем плоскую квадратную решетку состоящую из проводников, в углах каждой клетки которой находится электрическая вращающаяся с определенной скоростью щетка, попеременно соприкасающаяся с каждым из четырех концов проводников. Назовем это - узлы решетки (каждый узел решетки связан с 4-я соседними проводниками). Каждый такой узел крайнего ряда двух противоположных сторон (две другие пока опустим) имеет свободные концы проводников. Учтем, что длинна проводников между узлами такова, что сможет повлиять на скорость прохождения электрического сигнала. Теперь возьмем свободные концы проводника узлов одной из сторон нашей незатейливой конструкции и подадим на них любой несложный аналоговый сигнал. Концы с противоположной стороны заземлим (или занулим) и присоединим к ним осциллографы (вольтметры, амперметры). Проведем измерения: аналоговый сигнал поданный на наши импровизированные входа, породит с противоположного конца иной аналоговый (или все таки дискретный?? Подмигивание) выходной сигнал. При этом любое изменение входного сигнала, скажется на выходном, но при этом с огромнейшей вероятностью оба эти сигнала никогда не совпадут.

Схема приоткрывает секрет создания аппаратной части СИИ, хотя наибольшая "фишка", кроется в электрической схеме асеурона. Естественно на данной схеме - лишь примитивная ячейка с 4-мя входами и выходами, но способная поточно преобразовывать аналоговый сигнал в дискретное множество (выходов), при этом с изменяемой энтропией, зависимой от самого входного сигнала (здесь аналог с вращающейся щеткой уже не поможет ;P ).

Добавлено через 8 минут
Но это все касается только Anasta Synergetic Network. Текущий проект имеет существенное отличие прежде всего в том, что в нем не происходит преобразование входного (аналогового) сигнала в дискретное множество. Атомарный нейронный процессор фактически способен работать с аналоговыми сигналами (преобразование можно осуществить при необходимости вывода результатов в дискретные системы исчисления)! В этом его некоторая "фишка" с точки зрения ИИ.

Вообще эти два проекта сравнивать пожалуй не стоит и главное, схема Anasta Synergetic Network не является принципиальной схемой предлагаемого устройства. Но некоторые принципы в ней отраженные, способен реализовать атомарный нейронный процессор.

Добавлено через 6 минут
В связи со всей этой темой, хотел бы задать такой вопрос: наш разум цифровое (дискретное) или аналоговое "устройство" по сути логики обработки информации? Я думаю все прекрасно понимают разницу между аналоговым и цифровым (дискретным) сигналом. Суть в том, как мы обрабатываем информацию в блоках (см. первый пост) и как это делает современная процессорная архитектура.

0

В будущий проект (НИОКР) прежде всего требуются специалисты по электронике и микро-электронике. Основная часть предлагаемой разработки - на уровне "железа". В связи с этим вопрос: подскажите сетевые ресурсы, где можно поискать таких специалистов.

Добавлено через 6 минут
Глобальная цель проекта: создание рабочего прототипа атомарного нейронного процессора
- для проверки гипотезы о возможности использования данного устройства в качестве базиса для ИИ\СИИ нового поколения;
- в качестве прототипа новой архитектуры для вычислительной техники (процессоров).

0

Я думаю вам надо найти профессора Савельева. На ютубе он есть, и пару раз, полгода назад он искал в проект по ИИ людей. Он занимается человеческим мозгом.

0

Человек мыслит неэффективно. Копировать мышление человека - тупиковый путь к ИИ.

Сверхчеловеческий революционный ИИ уже создан:
Революционный ИИ учится новым действиям всего за 10 минут
Game Over! Создан революционный сильный ИИ (AGI)
Как было верно сказано - ———————————————————————————————
———————————-GAME OVER—————————————
———————————————————————————————

0