Probabilistic Computing bringt künstliche Intelligenz in den nächsten Schritt

[ Peter Joseph ] Wirtschaftlichkeitsberechnung in einer Naturgesetz/Ressourcenbasierten Wirtschaft (Juli 2019).

Anonim

Der potenzielle Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) war noch nie größer - aber wir werden nur erfolgreich sein, wenn KI intelligentere und intuitivere Antworten liefern kann.

Ein Haupthindernis für KI heute ist, dass natürliche Daten, die einem Computer zugeführt werden, weitgehend unstrukturiert und "laut" sind.

Es ist einfach für den Menschen, natürliche Daten zu sortieren. Zum Beispiel: Wenn Sie ein Auto auf einer Wohnstraße fahren und einen Ball vor Ihnen rollen sehen, würden Sie anhalten, vorausgesetzt, dass sich ein kleines Kind nicht weit hinter dem Ball befindet. Computer machen das heute nicht. Sie wurden entwickelt, um Menschen mit präzisen Produktivitätsaufgaben zu unterstützen. Computer effizient im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten zu skalieren, ist von zentraler Bedeutung für unsere Fähigkeit, aktuelle Systeme und Anwendungen von modernen Rechenhilfen in intelligente Partner für Verständnis und Entscheidungsfindung zu verwandeln.

Aus diesem Grund ist das probabilistische Computing eine Schlüsselkomponente der KI und zentral für die Bewältigung dieser Herausforderungen. Probabilistisches Rechnen wird es zukünftigen Systemen ermöglichen, die mit natürlichen Daten verbundenen Unsicherheiten zu verstehen und zu berechnen, was es uns ermöglichen wird, Computer zu bauen, die verstehen, vorhersagen und Entscheidungen treffen können.

Heute beobachten wir bei Intel ein beispielloses Wachstum von Anwendungen, die auf der Analyse von verrauschten natürlichen Daten beruhen - unterschiedlichen und sogar widersprüchlichen Informationen. Solche Anwendungen zielen darauf ab, Menschen mit einem höheren Maß an Intelligenz und Bewusstsein für die Umgebungen, in denen sie operieren, zu unterstützen. Das Durchbrechen dieses lärmintensiven Minenfeldes ist von zentraler Bedeutung für unsere Fähigkeit, Computer in intelligente Partner zu verwandeln, die Informationen mit menschlicher Treue verstehen und entsprechend handeln können.

Forschung zu probabilistischem Rechnen ist kein neues Studiengebiet, aber die Verbesserungen in Hochleistungsrechnen und Deep Learning-Algorithmen können probabilistisches Rechnen in eine neue Ära führen. In den nächsten Jahren erwarten wir, dass Forschung im probabilistischen Computing zu signifikanten Verbesserungen der Zuverlässigkeit, Sicherheit, Wartungsfreundlichkeit und Leistung von KI-Systemen führen wird, einschließlich Hardware, die speziell für probabilistisches Computing entwickelt wurde. Diese Fortschritte sind entscheidend für die Bereitstellung von Anwendungen in der realen Welt - von Smart Homes bis zu Smart Cities.

Um unsere Arbeit im probabilistischen Computing zu beschleunigen, erhöht Intel seine Forschungsinvestitionen in probabilistisches Computing und wir arbeiten mit Partnern daran, dieses Ziel zu verfolgen.

Gründung der Intel Strategic Research Alliance für Probabilistisches Computing

Um das Potenzial von probabilistischem Computing voll ausschöpfen zu können, bedarf es einer ganzheitlichen Integration mehrerer Ebenen in die Computertechnologie. Heute unterstrich Intel sein Engagement für die integrierte und kollaborative Implementierung aufkommender Computing-Architekturen und eine solide Ökosystem-Aktivierungsstrategie, indem es einen Aufruf an die akademischen und Start-up-Communities richtete, mit uns die probabilistischen Daten vom Labor zur Realität über diese Vektoren hinweg voranzubringen: Benchmark-Anwendungen, adverse Attacken, probabilistische Frameworks und Software- und Hardware-Optimierung.

Ein Blick auf was als nächstes

Wir sind unglaublich gespannt auf die Vorschläge, um das probabilistische Computing voranzutreiben und diese Forschung mit dem Potenzial fortzusetzen, die Messlatte für das, was KI uns helfen kann, höher zu legen. Akademische Vorschläge werden voraussichtlich bis zum 25. Mai eingereicht, und unter ihnen werden wir die besten Forschungsteams auswählen.

Wir begannen diese Reise mit der Erforschung des neuromorphischen Rechnens - mit Schwerpunkt auf unserem Verständnis des menschlichen Gehirns und der damit verbundenen Rechenprozesse. Der Beginn der am 1. März angekündigten neuromorphen Forschungsgemeinschaft ist ebenfalls auf Kurs und wir planen, unser Loihi auf der Cloud weiter auszubauen, um den Forschern Zugang zu modernster Hardware zu ermöglichen. Wir sehen einen Weg, um 2019 100 Milliarden Synapsen in einem einzigen System zu erreichen.

Darüber hinaus hat Intel im Rahmen seiner Forschungspartnerschaft mit der Princeton University bereits daran gearbeitet, das Gehirn zu entschlüsseln und die nächste Stufe der Neurowissenschaften voranzutreiben. Wir freuen uns darauf, den Fluss von Intelligenz und Entscheidungsfindung durch unsere probabilistische Computerarbeit weiter zu verstehen.

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