En septembre dernier, Intel a dévoilé Loihi, une puce conçue pour ce que le fondeur appelle « l'informatique probabiliste ». Considérée par le fournisseur américain comme une étape importante sur la voie de l'intelligence artificielle, cette puce utilise un pipeline séquentiel d'instructions visant à imiter le fonctionnement du cerveau. La première version de la puce de Loihi présentée par Intel l'année dernière comprenait 130 000 « neurones » de silicium connectés à 130 millions de « synapses », les jonctions qui, chez les humains, connectent les neurones dans le cerveau.
Cette semaine, Intel a annoncé avoir augmenté son objectif, avec son plan de 2019 visant plus de 100 milliards de synapses embarquées dans un système Loihi multi-puces. « Les scientifiques ont travaillé sur la modélisation du cortex de divers animaux pendant plusieurs années, ce qui nous donne un point de comparaison pour évaluer à quel point ces réseaux neuronaux sont sophistiqués », a expliqué un porte-parole d'Intel.
Plusieurs décennies pour atteindre la performance du cerveau humain
Dans un article de 2009 de Rajagopal Ananthanarayanan, de Steven K. Esser, de Horst D. Simon et de Dharmendra S. Modha d'IBM Almaden et Lawrence Berkeley National Laboratory, une équipe de recherche a simulé le cortex cérébral d'un chat en utilisant le Dawn Blue de LLNL. / P, un supercalculateur avec 147 456 CPU et 144 To de mémoire principale. Un graphique montre la complexité synaptique de plusieurs animaux dont celle de la souris, avec 125 milliards de synapses, que le système Loihi pourrait approcher l'année prochaine.
Mais il reste encore du chemin pour Intel - ou d'autres comme Google - pour atteindre une « vraie » intelligence artificielle. L'étape suivante est le rat, avec environ 500 milliards de synapses, qui pourraient être atteint par Intel dans quelques années. Loin devant, le cortex du chat, estimé à environ 6,1 milliards de synapses. Et les humains ? Neuf milliards de synapses correspondent à environ 4,5% du cortex humain, il faudrait vraisemblablement attendre quelques décennies pour obtenir l'équivalent de la performance d'un cerveau humain sur une puce.
On oublie chaque fois que l'évolution a pris plusieurs dizaines (centaines) de millions d'années pour écrire le firmware et les applications.
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