Artikel von Computerbase schrieb:
Damit würde die Anzahl der sogenannten Neuromorphic Cores auf 512 steigen (vier Mal 128), insgesamt wären es demnach dann 524.288 „Neuronen“, die über ein Mesh-Netzwerk kommunizieren. Zum Vergleich: Das menschliche Gehirn beherbergt rund 86 Milliarden Nervenzellen.
Und der "Neuromorphic Core" kann was... "low-precision arithmetic"? So sieht es nämlich aus. Für künstliche neuronale Netze... also überwiegend die Berechnung von einem Matrix-Vektor-Produkt... braucht es nämlich genau das. Es gibt extrem viele einfache Berechnungen, die nicht besonders genau sein müssen und die vektorisiert und parallel bearbeitet werden können. -> Genau deswegen war dafür bisher eine GPU sehr nützlich und alle gängigen Tools bieten dementsprechende Unterstützung.
Und zum Vergleich... biologische neuronale Netze führen keine Berechnungen durch. Eine Skizze ist nicht das skizzierte Objekt. Eine Karte ist nicht die Landschaft.
Der Chip soll das menschliche Gehirn nacheifern, denn auch dieses lernt noch nie gesehene Dinge in kurzer Zeit und erkennt sie dann unabhängig zu bereits länger bekannten Dingen wieder – auch von hinten, wie in dem Video demonstriert.
Die Grundlagen für diese Art von künstlichen neuronalen Netzen stammen aus der Forschung der 80er und 90er Jahre an den ersten Stufen der visuellen Wahrnehmung von Säugetieren.
Was sich seitdem hauptsächlich geändert hat ist die zur Verfügung stehende Rechenleistung. Dennoch sind diese künstlichen neuronalen Netze extreme Vereinfachungen, damit sie sich mathematisch modellieren und berechnen lassen. Und in der Industrie wird das seit Jahren für Regression und Klassifikation eingesetzt.
Selbst die Topologie des Nervensystems einer Fliege ist wesentlich komplexer.
Mir ist schon klar, dass solche Aussagen von Intel für Investoren gedacht sind, die an technischen Details kein Interesse haben, was in Ordnung ist... vermutlich sollte ich einfach gelassener sein.
PS: das menschliche Gehirn (bzw. das von Säugetieren) kann aus bereits nur einem Beispiel eine "visuelle Kategorie" bilden. Und wie das funktioniert ist unbekannt.
