خطأ في المختبر قد يحدث ثورة في الحوسبة

اليوم، ربما طرحت سؤالاً على نموذج لغوي كبير، أو قبلت اقتراح اتصال على لينكد إن، أو شاهدت فيديو موصى به على يوتيوب، أو سلكت طريقًا مختلفًا إلى العمل بناءً على توقع مروري من خرائط جوجل. بعبارة أخرى، ربما استخدمت الذكاء الاصطناعي. لكن ما قد لا تعرفه هو مقدار الطاقة التي استهلكها هذا التفاعل أو لماذا.

يتطلب الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات، والتي تتم عادةً في مراكز بيانات كبيرة تضم آلاف وحدات معالجة الرسوميات القادرة على تنفيذ تريليونات العمليات في الثانية. لكن كل وحدة من وحدات معالجة الرسوميات تحقق ذلك باستهلاك يصل إلى 1000 واط للوحدة. للمقارنة، إذا كان لديك هاتف ذكي أحدث، فمن المحتمل أنه يستخدم أقل من 1 واط. يضع هذا الرقم كيلوواط وحدات معالجة الرسوميات على نفس مستوى المكانس الكهربائية وغسالات الأطباق والمواقد، ولكن مع فارق كبير أن معالجات مراكز البيانات تعمل دون انقطاع على مدار الساعة.

في الأساس، يرجع الكثير من هذا عدم الكفاءة إلى أن وحدات معالجة الرسوميات تحاول محاكاة عمل الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام البرمجيات ومليارات الترانزستورات، الأمر الذي يتطلب استخدام الطاقة لنقل كميات هائلة من البيانات. علاوة على ذلك، تفتقر الخلايا العصبية الاصطناعية المحاكاة التي تشكل هذه الشبكات حتى إلى جزء صغير من سلوك الحوسبة المعقد للخلايا العصبية البيولوجية التي تشكل نظام الحوسبة الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة الذي نعرفه، وهو الدماغ البشري.

الدماغ أكثر كفاءة في استخدام الطاقة بحوالي مليون مرة في العديد من المهام المماثلة التي نضعها للذكاء الاصطناعي. لمحاولة الاقتراب من هذه الكفاءات، تسعى طريقة حوسبة مختلفة جذريًا تسمى الهندسة العصبية الشكلية إلى بناء مكونات ودوائر إلكترونية تعمل بشكل أشبه بالخلايا العصبية في الدماغ والمشابك التي تربطها.

تم بذل قدر هائل من العمل لجعل الإلكترونيات تعمل بشكل أشبه بالخلايا العصبية والمشابك البيولوجية. ركزت بعض الأبحاث على تطوير أجهزة تجريبية جديدة، لكنها ليست موثوقة بما يكفي بعد لاستخدامها في أنظمة كبيرة. تهدف جهود أخرى إلى تنفيذ الخلايا العصبية والمشابك عن طريق ربط العديد من ترانزستورات أشباه الموصلات المعدنية الأكسيدية التكميلية (CMOS) - وهي العمود الفقري للمنطق الرقمي - لمحاكاة خلية عصبية ومشبك واحد. لكن هذا النهج يتطلب عددًا كبيرًا من الترانزستورات (وبعض المكثفات الضخمة) لدرجة أنه يحد بشدة من حجم النظام الذي يمكن بناؤه، مما يجعل من غير الواضح كيف يمكن لهذه الأجهزة المستوحاة من الدماغ أن تتوسع وتنافس وحدات معالجة الرسوميات الحديثة.

لكن طوال الوقت كان هناك خلية عصبية اصطناعية ومشبك - كل منهما جهاز واحد - مختبئين في مرأى من الجميع. وجدناهما العام الماضي. كل منهما أصبح ممكنًا بفضل ترانزستور CMOS عادي - وليس حتى ترانزستور جيد جدًا. هذه هي قصة اكتشافهما العرضي ووعدهما الكبير بخفض البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي.