News Hala Point mit Loihi 2: Intels Gehirn-Simulator bildet 1,15 Mrd. Nervenzellen ab

[Volker]

Lange war es still um Loihi 2, Intels Forschungs-Chip, der das menschliche Gehirn nachahmt. In Hala hat Intel jetzt 1.152 Chips vereint. Intel spricht vom „weltgrößten neuromorphen System“, das – dem aktuellen Zeitgeist entsprechend – mit einer extrem hohen Effizienz bei AI-Aufgaben auftrumpfen soll.

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[dominiczeth]

Sehr interessant und wohl recht effizient. 2600W bei 1152 Chips ist ordentlich wie ich finde

 

[ueg]

die sich um klassische deren Einbindung kümmern

Da ist etwas durcheinander geraten..

 

[w33werner]

Intel kommt auf ca 1,15 Milliarden neuronen
Ein menschliches Gehirn hat ca 86 Milliarden neuronen

Da ist der unterschied ja jetzt nicht sooo groß, vor allem wenn das System nur 2600 W verbraucht, kann das echt stimmen?

 

[surfix]

Bei ca.90 Milliarden Nervenzellen im Gehirn ist da noch sehr viel Luft nach oben 🤣

 

[dualcore_nooby]

@surfix ich kenne so manche die bestimmt weniger als 1% der Nervenzellen wirklich nutzen

 

[calluna]

kann das echt stimmen?

Rund 100 Mrd. sind es für das menschliche Gehirn. Aber es gibt verschiedene Zelltypen, z.B. sind die sehr großen Pyramidenzellen beim Menschen ein Unterschied zu allen anderen Lebewesen… um weit entfernte Bereiche zu vernetzen.

Dann kommt da noch die Chemie an den Synapsen dazu… hier arbeitet das Gehirn jeweils unterschiedlich, abhängig von Neurotransmitterkonzentration und Neuromodulatoren… das müsste man ebenso simulieren. 😉

Und bei Gehirnen spielt Zeit eine Rolle, denn es gibt synchronisierte Neuronenaktivität.

PS: genau genommen muss man das gesamte Nervensystem einschließlich des Körpers betrachten, um die kognitiven Leistungen zu verstehen.

…

Es wäre seriöser, wenn man in Artikeln zu dem Thema nicht schreibt, dass es ums menschliche Gehirn geht. Ziele sollten SMART sein.

 

[sikarr]

Also eine viel zu groß geratene NPU?

Intel kommt auf ca 1,15 Milliarden neuronen
Ein menschliches Gehirn hat ca 86 Milliarden neuronen

Ist den die Anzahl der Neronen so entscheidend? Bin kein Neurowissenschaftler also korrigiert mich bitte wenn ich falsch liege. War nicht die Verbindung der Neuronen untereinander das Problem, und dadurch dann das Netzt erst so gigantisch wurde.

Da ist der unterschied ja jetzt nicht sooo groß

Stimmt, von 1,15Mrd auf 86Mrd ist schnell hochskaliert bei dem Tempo.

 

[knoxxi]

Stimmt, von 1,15Mrd auf 86Mrd ist schnell hochskaliert bei dem Tempo.

und ca. 20 Watt zu 2600 Watt. Da kann man noch um einige Faktoren skalieren, ohne gleichziehen zu können.

 

[PusteBlume0815]

Intel kommt auf ca 1,15 Milliarden neuronen
Ein menschliches Gehirn hat ca 86 Milliarden neuronen

Da ist der unterschied ja jetzt nicht sooo groß, vor allem wenn das System nur 2600 W verbraucht, kann das echt stimmen?

Sollte Einstein recht haben und wir nur ca. 10% unseres Gehirns tatsächlich nutzen, wäre Intel nicht so weit weg .

Schade nur, daß unser Gehirn oft nicht mehr zu Stande bringt, wie Gier, Hass und Neid. Gibt ja zum Glück viel Ausnahmen davon.

Wollen hoffen, daß Intels-Elektronenhirn nicht auch mal auf den Trichter kommt.

 

[BAR86]

Bei ca.90 Milliarden Nervenzellen im Gehirn ist da noch sehr viel Luft nach oben 🤣

Naja 1 vs 90 klingt erstmal viel.
Aber es ist ein Projekt im absoluten Beginn.
Das kann in 10 Jahren schon dort sein.

Ergänzung (17. April 2024)

Sollte Einstein recht haben und wir nur ca. 10% unseres Gehirns tatsächlich nutzen, wäre Intel nicht so weit weg .

a) Einstein hat das nie gesagt
b) ist es Nonsense der läääängst widerlegt ist

 

[xmimox]

Warum muss ich als Leser jetzt selber goggeln wie viele Neuronen und Zellen das menschliche Gehirn hat, ein bisschen Kontext wäre nett gewesen.

 

[PusteBlume0815]

Naja 1 vs 90 klingt erstmal viel.
Aber es ist ein Projekt im absoluten Beginn.
Das kann in 10 Jahren schon dort sein.

Ergänzung (17. April 2024)

a) Einstein hat das nie gesagt
b) ist es Nonsense der läääängst widerlegt ist

Weiß ich - aber das Zitat wird ihm oft zugeschrieben. War auch eher Ironisch gemeint. Mal abgesehen davon wäre eine Nutzung von nur 10% des Gehirns reine Verschwendung und das würde die Natur nicht machen - obwohl gefühlt es einem oft so vorkommt, wenn man sich die Probleme dieser Welt so anschaut.

 

[BAR86]

Naja die Sache ist die, dass wir bei manchen Tätigkeiten natürlich nie unser gesamtes Hirn verwenden, etwa beim Scrollen durch insert your favorite social media platform, e.g. TikTok.
Aber beim Problemlösen ist manchmal tatsächlich "Feuer am Dach", wenn man das messen möchte.

Ergänzung (17. April 2024)

und ca. 20 Watt zu 2600 Watt. Da kann man noch um einige Faktoren skalieren, ohne gleichziehen zu können.

Beim Denken übrigens eher 40- 50, nur im Durchschnitt übern Tag sinds deutlich weniger

 

[DragonScience]

Jetzt wenn nur noch ein Faktor 100 fehlt für so viele Neuronen wie bei einem Menschen, ja dann kauft man sich hald 100 von den Kästen. Abgesehen vom Strom und der Größe ist es schon interessand das die Anzahl garnicht mehr so weit weg ist. Was die Kästen dann so denken steht auf einen anderen Blatt.

 

[calluna]

@DragonScience

Ja… also es gibt auch andere Objekte, die aus ebenso vielen Atomen bestehen, wie ein Gehirn - entscheidend ist, wie die Materie organisiert ist bzw. welche räumlichen und zeitlichen Muster realisiert werden.

Es ist ein typisches Problem unserer Sprache, dass durch die Verwendung eines Wortes für zwei in bestimmter Hinsicht ähnliche Dinge die Gemeinsamkeiten überschätzt bzw. die Unterschiede unterschätzt werden.

Das führt meist zu falschen Schlüssen.

 

[knoxxi]

Beim Denken übrigens eher 40- 50

Die das Quer tun, gefühlt eher 4-5 Watt. SCNR

 

[engineer123]

Lange war es still um Loihi 2, Intels Forschungs-Chip, der das menschliche Gehirn nachahmt. In Hala hat Intel jetzt 1.152 Chips vereint. Intel spricht vom „weltgrößten neuromorphen System“, das – dem aktuellen Zeitgeist entsprechend – mit einer extrem hohen Effizienz bei AI-Aufgaben auftrumpfen soll.

Ich würde mal den Punkt "das menschliche Gehirn nachahmen" stark in Frage stellen und
auf Höhe von Marketing-Gebrabbel stellen.

Wo soll denn dieses Konglomerat an Chips mit was weiß ich für Trillionen an Neuronen
NICHT wie irgendeines der neuen AI-Modelle funktionieren!?!

Wenn es ein menschliches Gehirn "nachahmt" und das ins Schaufenster gestellt wird,
muss das System demnach Lösungen finden für Probleme, für die es weder Bilder, noch Texte,
noch irgendwelche anderen Anweisungen vorliegen hat - nämlich genau so, wie wenn
ein Mensch in einer unbekannten Situation eben doch eine oder mehrere Lösungen findet.

An Intel: Kommt mir nicht mit der Anwort "Nee, kanns nicht, muss erst mit LLM trainiert werden"...
dann ist Euer System nix anderes als irgendein ChatGPT, Claude, Gemini System...
und das Gehirn Gerede hat sich dann mal wieder als Ente erwiesen.

 

[DragonScience]

.....

Ja war jetzt ein bisschen einfach hochgerechnent. Es ist Interessant das die Menge an Neuronen eines Menschen schon gut erreicht werden kann.
Aber da kommen ja noch so viele andere Aspekte dazu die ja noch mit reinfliesen.
Laut Google hat eine Ratte 21 Millionen Neuronen. Eigentlich müsste einer dieser Gehirn Simulatoren das Verhalten "wie oder warum es was macht"einer Ratte komplett Simulieren können. Aber wie soll eine Simulation von Leben überhaupt gelingen wenn die Simulation nicht mal fühlen oder schmecken kann. Es ist ein sich selbst verbesserndes Programm basierend auf nullen und einsen, mehr nicht.

 

[hallo7]

@engineer123 Das System arbeitet mit einer digitalen Implementierung von Neuronenmodellen das auf Messungen unserer biologischen Nervenzellen basiert. Es ist natürlich eine abstrahierte Version, aber das Hauptaugenmerk liegt eben in der Vernetzung von leaky integrate and fire Einheiten (+ mehr oder weniger komplizierten Abwandlungen), wie sie eben auch in unserem Gehirn arbeiten.

Das System an sich kann aber erstmal keine Aufgaben lösen, die müssen konfiguriert werden. Übrigens, ein normales LLM kannst du auf diesem System nicht wirklich laufen lassen. Es ist ein Forschungssystem und SNL wird schon wissen was sie damit machen wollen.