«Лаборатория Касперского» стала акционером компании «Мотив НТ» с долей участия 15%
Компании совместно работают над созданием первого в России нейроморфного процессора, который откроет возможности для развития сильного искусственного интеллекта и устройств будущего.[вроде было что-то нейронное от НТЦ Модуль, прим моё]
В 2019 году «Лаборатория Касперского» заключила соглашение о сотрудничестве с «Мотив НТ» и присоединилась к разработке первого в России нейроморфного процессора «Алтай» для аппаратного ускорения работы систем с использованием искусственного интеллекта. За это время специалисты компаний произвели первую партию процессоров, разработали комплект программного обеспечения для работы с ними, а также экспериментально подтвердили расчётные характеристики быстродействия и энергоэффективности. Тестирование показало, что нейроморфный процессор «Алтай» потребляет почти в 1000 раз меньше энергии, чем широко применяемые сегодня традиционные графические ускорители (GPU). На сегодняшний день это один из самых энергоэффективных процессоров в мире.
Сейчас компании разрабатывают вторую версию нейроморфного процессора и занимаются поиском технологических партнёров для создания совместных пилотных проектов с использованием нейрочипа «Алтай».
Выпуск «Алтая» на рынок сделает нейросетевые технологии эффективнее и доступнее для широкого класса устройств благодаря существенному снижению энергозатрат. Нейроморфным процессорам, в отличие от классических, не нужно обращаться к памяти (или регистрам) и извлекать оттуда данные — вся информация уже хранится в искусственных нейронах. Таким образом, обработка больших данных станет возможна на конечных устройствах без необходимости дополнительных вычислительных мощностей. В сочетании с новыми биологоподобными моделями нейронов это откроет возможности для развития сильного искусственного интеллекта, самообучающихся систем разного назначения и устройств будущего.
«За два с половиной года совместной работы над созданием нейроморфного процессора „Алтай“ мы добились значительного прогресса и видим большой потенциал этого проекта в России и на глобальной арене. По разным оценкам, уже к 2025 году объём мирового рынка нейроморфных чипов может превысить 7.5 млрд долларов США. Инвестиции и вхождение в состав акционеров компании „Мотив“ — важный шаг, который подтверждает визионерские амбиции „Лаборатории Касперского“ и стремление находить перспективы в разных технологических областях, в том числе за пределами традиционной кибербезопасности, — комментирует Андрей Духвалов, директор департамента перспективных технологий „Лаборатории Касперского“. — Это первый раунд инвестиций, и мы намерены продолжить увеличивать нашу долю в ближайшие годы. Доступ к нейроморфным технологиям открывает путь к формированию глобальной технологической экосистемы „Лаборатории Касперского“. К собственной операционной системе KasperskyOS , полному набору ПО для противодействия киберугрозам, а также офисному пакету „Мой офис“ в перспективе добавятся аппаратные решения на основе нейроморфного процессора».
«Область применения нейроморфных процессоров — аппаратное ускорение работы систем искусственного интеллекта нового поколения — на основе обучения импульсных нейронных сетей. Такой подход более биологоподобен: нейроны обмениваются не числами, как в искусственных нейронных сетях (ANN), а импульсами — спайками, как и биологические нейроны, — объясняет Алексей Романов, генеральный директор „Мотив НТ“. — Этот подход открывает возможность создания чрезвычайно энергоэффективных решений. Они будут востребованы в сферах интернета вещей, робототехники, беспилотного транспорта, AR-проектах, системах киберфизической безопасности, распознавания лиц, интеллектуальной обработки больших данных, например в дата-центрах. Их можно встраивать в системы технического зрения и распознавания речи. Кроме того, развитие этой технологии может стимулировать появление принципиально новых устройств и технологий за счёт существенного повышения адаптивности и быстроты обучения».
Комментарии
Эээээх...я бы поучаствовал. Хорошее дело.
С языка снял..
Объясните мне, что такое нейроморфный процессор?
На элементах, схожих по принципам работы с живыми нейронами.
Тоже мне объяснение.
Нейронные сети как-то выводят на сильный ИИ? Кто сказал? Спайки творят чудо? Думается, что без изнасилованного учёного тут не обошлось.
Если вычленить ключевое из потоков журналистского бреда, то нет, никуда они не выводят в фундаментальном плане. ИИ остаётся такой же имитацией интеллекта. А вот энергопотребление, возможно, получится снизить.
+1.
Эноргопотребление урезали для обучения сети или только для обработки данных?
Насколько я понимаю, схемотехника подобного рода потенциально может дать выигрыш в системах именно обработки данных. То есть учат на чём-то мощном, а потом заливают граф узлов-связей-весов в микросхему. Наверное это будет что-то наподобие ПЛИС, но специализированное именно под нейрообработку. Потому что запекать результирущий граф на ASIC глупо - потом никак не переобучишь.
Особенность (опять же, насколько я успел понять при прочтении по диагонали) - это однобитовая модуляция сигналов, позволяющая расходовать тем меньше пикоджоулей в расчёте на искуственый нейрон, чем менее в данный момент времени он активирован. Если же проталкивать информацию по сеточке привычным методом (широкими многобитовыми словами, PCM), то каждый искусственный нейрончик будет потреблять плюс-минус фиксированное количество энергии, вне зависимости от его текущей активации.
Именно так.
//..что-то наподобие ПЛИС
Думаю, таки да. Подходы к этому намечались ещё в 80-х годах прошлого века.
Спасибо.
пока, действительно, не похоже на что-то качественно новое, но без этого ничего нового и не сделать. Хорошо, что нашли куда это можно внедрить.
а о новых разработках нам сразу так и не скажут. Особенно, если что-то будет получаться. :)
Из статьи вроде как обработки. В этом же смысл снижения энергозатрат.
Об компьютерной имитации интеллекта говорят люди, которые понятия не имеют что такое человеческий интеллект, и как он работает. Но ТБМ мнение уже имеют от искусственном интеллекте.
Тем не менее, в создании искусственного интеллекта, даже очень сильного, нет ничего невозможного.
я даже больше скажу - сложнейший и многогранный человеческий интеллект по сути примитивен как палка, такие дела
Да шо ви говорите! Попробуйте для начала воспроизвести хотя бы нервную систему и "интеллект" таракана. Стратеги и теоретики интеллекта, блин...
Тараканов давно переплюнули. Хоть и дже близко не подошли по количеству логических ячеек к количеству нейронов.
А что такое мозг таракана ? а тупо набор когнитивных рефлексов,,ну и конечно набор безусловных рефлексов, копируется относительно легко.
Это когда не было процессоров под многие миллионы транзисторов, то да, была проблема с моделированием ИИ, а сейчас это всё сильно по другому.
И да, мозг человека это тоже набор когнитивных функций, причём на каждое действие человека, с набором рефлексов. Вопрос только в количестве процессорной мощности ИИ, естественно про душу и речи нет в железяках, человечеству подобное по определению не доступно.
Да даже если не касаться таких непознаваемых понятий, как душа, то феномен осознания себя (или просто сознания) не факт, что вообще выразим в рамках "гольного материализьма", ибо дела эти, в первом приближении, очень-очень смахивают на невычислимость, проблему останова, и тому подобные бесконечно-рекурсивные области теории алгоритмов. А то и на кое-что поядрёнее.
Да даже если не касаться таких интуитивно познаваемых, но сложноформализуемых понятий, как сознание, то давайте рассмотрим ещё более базисный случай - просто знание.
Разберём на простом примере.
Представьте себе, что по протоколу, аналогичному тесту Тьюринга, вам надо определить, находится ли за занавеской... Нет, не искусственный интеллект, а всего лишь арифметический сумматор. У сумматора два входа (одинаковой разрядности) и один выход, чья размерность на разряд больше. Настоящий сумматор ведёт себя следующим образом: если подать ему на входы два целых положительных числа, с выхода через некоторое время можно будет считать их сумму. Скажем, подав 2 и 3 вы получите 5, подав 6 и 4 — 10. Элементарно, вроде бы.
Но не все сумматоры, заказанные на AliExpress, одинаково полезны. Некоторые не соответствуют высочайшим требованиям. Чтобы избежать предвзятости, ваш персональный поставщик «МиСяо Инк» настаивает, чтобы тестирование велось вслепую, а каждый сумматор — поставленный как «МиСяо», так и конкурентами — был посажен в
китайскую комнатучёрный ящик, из которого наружу торчит только интерфейс на проводках. Два входа, один выход. Отсюда и тьюринго-подобный "ящичный" протокол. Как вы подойдёте к этой задаче?Ну, первое, что приходит в голову, это расхожая фраза «покрыть тестами». Составляем табличку:
...и ничего не получаем.
Хитрые поставщики наладились воровать у вас заготовленные тестировочные таблицы, и клепать удешевлённые сумматоры, дающие верный ответ на этих таблицах, а на всем остальном диапазоне значений — как получится. Да и вообще — прохождение столь коротких тестов мало что говорит о соответствии прибора требованиям. Сюда же относятся разные арифметические хитрости: например, нечётной сумма может быть только тогда, когда нечётно лишь одно слагаемое.
Сколько же вообще вариантов суммирования нужно, чтобы заключить, что сумматор — хороший, годный? Наверно, придётся делать полный перебор? Скажем, взять три заведомо работоспособных сумматора, поставить их в параллель, как в «Челленджере», далее консенсус: пока 2 из 3 дают одинаковый результат, продолжаем
полёттестирование), и перебирать оба входа.Но тут «МиСяо Инк» присылает несколько обновлений продуктовой линейки и эксперимент становится по-настоящему интересным.
Итак, знакомьтесь: первая модель, InfiniSum™. Её фишка в том, что она складывает числа любого размера. Как это устроено? Ну, очевидно, интерфейс требует небольшого усложнения. Наружу выведен ещё один вход-защёлка. Подавая на этот вход сигнал, вы заказываете удвоение размерности обоих входов (на первом шаге 8-битных), и "удвоения плюс один разряд" - выхода. Слагаемые теперь передаются как поток байт только для чтения. Разумеется, оперирование такими большими (бесконечно большими!) числами может потребовать дополнительных ресурсов.
Для этого на корпусе InfiniSum предусмотрена
лампочкасветодиод... (дурацкая привычка пытаться выглядеть актуально)... предусмотрен огонёк. Когда аппарат определяет, что ему нужны дополнительные ресурсы, он зажигает его и ждёт. Дело в том, что разработчики реализовали сетевую беспроводную архитектуру: вы просто идёте на склад, берёте там очередной InfiniSum, подключаете его к питанию и бросаете в чёрный ящик к другим до тех пор, пока огонёк не погаснет. Внутренний протокол обеспечивает распознавание нового устройства, подключение его памяти и процессора к общему пулу, менеджмент задач, и организацию вычисления достаточно эффективным способом. По мере того, как числа будут расти, неминуемо вырастет и время, хотя бы за счёт продолжительности считывания, но не чрезмерно. (Разработчики постарались не использовать алгоритм маляра). Кроме того, «МиСяо» гарантирует, несмотря на все прогулы Греты Тунберг, непрерывность оплаченных поставок, даже если на сборку уйдёт треть всей материи Вселенной, включая Грету (две другие трети резервируются под электростанцию, которую обеспечивает заказчик, и ваш общий с «МиСяо» банк — надо же как-то переводить деньги — бесконечно! — со счёта на счёт).Что теперь насчёт "покрытия тестами"? Конечную тестовую табличку опять выкрали ушлые поставщики, а полный перебор займёт бесконечно много времени. Более того, если организовывать его как описано выше, он будет стоить три бесконечности и в три раза ухудшит экологию всей Вселенной (пока речь шла об одной Ланиакее, мы закрывали на это глаза, считая это местечковой проблемой, но Вселенная — дело иное). И я подчёркиваю: речь идёт всего лишь о вполне несложном приборе, который, поразмыслив как следует, сможете сконструировать и вы, и я.
Ладно, что насчёт следующей модели? BF Coin SuperSum™ не шутит с бесконечностями. Это вполне, хе-хе, конечный автомат. В смысле ресурсов: материи и энергии (примерно соответствующих компьютеру ENIAC). Время расчёта тоже конечно. Для чего может пригодиться этот прибор? Для того же, для чего и видеокарты в деле добывания морально устаревшей криптовалюты. Крипта нового поколения — Brain Fuck Coin — основана на суммировании ОЧЕНЬ БОЛЬШИХ (но безусловно, конечных!) целых. Не буду вдаваться здесь в детали, известные каждому майнеру BFCoin'а, просто повторю ещё раз: имея возможность сложить два числа размера BF, можно стать богаче на 100 миллионов условных единиц (что в 100 раз больше, чем стоит BFCoin SuperSum). Нюанс в том, что вычисление займёт 10 лет. И — какая досада! — майнинг не масштабируется вниз. Сложив меньшие числа, вы не станете богаче ни на 1 Fuckoshi.
Речь идёт об аппарате, который производит очень полезную работу. Как жаль, что его тестирование эквивалентно использованию! Что вам остаётся? Допустим, вы согласны подождать 10 лет. Но заплатить придётся вперёд. Брать или не брать? Проблемка.
Ладно, теперь рассмотрим совсем простой приборчик: NanoSum™. Он оперирует входами размером 2 бита. Это значит, что он складывает два числа, каждое из которых может быть 0, 1, 2 или 3. (Сумма, таким образом, может быть от 0 до 6, и выход приборчика, понятное дело, трёхразрядный). Вы с радостью пишете коротенькое полное покрытие тестами, табличка-то всего на 8 вариантов, и для верности прогоняете тест 2 раза. Он не выявляет ошибок. Отлично! Берём партию в миллион единиц NanoSum™. По контракту, обязывающему поставить вам аппараты, до молекулы идентичные оттестированному образцу.
Хмм, я бы на вашем месте не спешил. Инсайдеры доносят, что часть партии - брак, имеющий тенденцию один раз на миллион выкидывать случайное число вместо ответа, и не годится для серьёзных применений. Что же делать? Увеличиваем число прогонов теста, пока вероятность приёмки не станет достаточно большой (так или иначе, всё в мире носит вероятностный характер). Эврика?
Увы. Коварство поставщиков не знает границ: теперь выясняется, что они, дабы обеспечить себе будущие продажи и впарить гарантийный ремонт, добавляют счётчик использования, который с миллионного (а может миллиардного, а может триллионного...) раза привносит в ответ случайные сбои, частота которых растёт вместе со значением счётчика. (Прежде, чем смеяться, вспомните, как был устроен такой прибор — принтер, пока их ещё изготавливали и продавали). Что дальше? К сожалению, эта проблема (если верить инсайдерам — а кто их знает, верить им или нет, даже Зорге поверили не сразу) распространяется не только на модель NanoSum™, но и на всю линейку.
Надеюсь, мне удалось показать вам, что с тестовыми покрытиями и протоколом Тьюринга что-то очень сильно не так? Они не могут помочь нам понять, является ли испытуемый всего-навсего арифметическим сумматором — ни строго, ни даже в практически полезном приближении. Что тогда говорить о чуть более сложном случае — тестировании, ИИ ли перед вами, или не ИИ?
А теперь давайте представим, что в очередной сумматор вы наугад ввели 7 и 8 и, получив 16, решили его выбросить немедленно на помойку, но потом передумали, и всё же решили разобрать чёрный ящик и глянуть, что внутри. Внутри вы видите Ардуину. Снимаете прошивку, дизассемблируете, и видите, что это корректный сумматор двух чисел. Однако! Почему же ответ был 16, а не 15? В непонятках вы ложитесь спать, а наутро читаете в новостях о космической частице-рекордсмене, вызвавшей вчера небывалый ливень вторичных частиц. Есть ли у вас сомнения, что это именно настоящий сумматор, несмотря на то, что он провалил тест?
Приходит понимание, а? Теперь давайте вернёмся ко всем предыдущим случаям. Увидев схему устройства для долгого счёта или для суммирования сколь угодно большой длины, неужели вы её не распоЗНАЕТЕ? Ведь это же устройства с очень простым принципом действия!
Этот мысленный эксперимент пришёл автору в голову во время очередного перечитывания «Начала бесконечности» Дэвида Дойча. Выводы, к которым приходит Дэвид похожим образом, довольно неутешительны для мечтателей, верящих в т.н. «технологическую сингулярность». Вы знаете, наверно: сегодня нейросети распознают котят на картинках, завтра программируют другие нейросети — и так, пока не превосходят человека, ну а потом изобретают лекарство от рака и смерти, покупают нам мороженое и бесплатно показывают кино.
Суровая правда в том, что не разобравшись, что такое свой собственный интеллект, невозможно даже определить, является ли искусственный таковым. Не говоря уж о том, чтобы его сделать. Вспомните, как безуспешно мы пытались, не глядя во внутреннее устройстве, понять, сумматор ли перед нами, или нет — и как легко мы справились, заглянув внутрь, не смотря на то, что он нёс околесицу. Но это лишь потому, что, мы ЗНАЛИ, как должен быть устроен сумматор.
Гугл и прочие, конечно, неплохо зарабатывают на своих свёрточках, сеточках, и тому подобном, но пока мы не ЗНАЕМ, что такое ЗНАНИЕ, их сервис "перевода" не осилит перевод даже одного абзаца осмысленного текста. Извините.
PS. Исходный "мопед" не мой, оригинал вот он. В моем варианте этого полу-шутейного текста убраны некоторые излишние технические детали, и чуть-чуть смещены акценты.
Вот и покажите устройство, воспроизводящее что-нибудь типа таракана с его поведением и рефлексами (и скоростью реакций на изменения окружающей среды!). И желательно размером не со шкаф, а хотя бы с котенка. А потом и плюйте.
В мозге, господин теоретик, нет ничего тупого. Вы хотя бы знаете, как устроен и работает живой нейрон? Можете рассказать, как с технической и биохимической точки зрения устроена память и сознание человека, где и как хранится и обрабатывается инфомация?
нам бы случайно SkyNet: Rus Edition не изобрести,а то мало ли
Легионы изнасилованных учёных и журналистов лежат на пути к сильному ИИ. Так что бояться ещё очень рано. Очень очень. 8-D
у нас у русских есть одна странная черта,мы порой могём изобрести,что то очень не стандартное,случайно
русский авось он и в науке работает)
Львовские семинаристы изучали латынь и случайно вызвали Дьявола...
Дануна. Вия!
Не надо было паночке ЛСД в квас подмешивать.
Да, это как с программой СОИ.
Русские не знали, что её сделать нельзя - взяли и сделали.
Жаль, Горбачев её отменил, а то бы мир вздрогнул.
А некоторым понравится быть изнасилованным и все, так сильный ИИ и не родится)).
"Нейроморфным процессорам, в отличие от классических, не нужно обращаться к памяти (или регистрам) и извлекать оттуда данные — вся информация уже хранится в искусственных нейронах."
Что за информация и откуда она там берется?
"Такой подход более биологоподобен: нейроны обмениваются не числами, как в искусственных нейронных сетях (ANN), а импульсами — спайками, как и биологические нейроны"
Ну, вообще-то нейроны обмениваются нейрохимическими сигналами (медиаторами - ардреналин, серотонин и т.д.) через синапсы, которых на одном нейроне до 10 тысяч. Со всеми прилагающимися механизмами регуляции синаптической передачи, ну там обратная связь на пре- и постсинаптические рецепторы, вторичные мессендеры, регуляция сопряженных ионных каналов и прочее в каждом синапсе. Но упрощенно нейрон можно представить себе в качестве вектора, в котором кодируется некий объект/явление/процесс/правило по нескольким тысячам признаков на входе. А нейрональную колонку, соответственно, можно принять за матрицу из нейронов-векторов. В целом математика линейного классификатора.
Ну и еще одна милая черта нейрона - спайк (разряд) это команда на синхронное, оно же параллельное выставление результатов вычислений в нейроне-векторе одновременно по нескольким тысячам синапсов на выходе.
И чо, сколько значений нейроморфный процессор параллельно принимает на входе, и сколько значений параллельно выставляет на выходе?
Ну пусть я темой и не сильно владею, но..
У нейронов получается что память в осн хранится в них( а у бактерий - даже бе нейронов обходится, но условные рефлексы у ни есть ), в зависимости от которой они сигнал либо дальше двигают, либо - молчат. Но и сигнал они разный могут подавать и разной интенсивности.
Но там ещё много нюансов в тюк а плане передачи данных. К примеру, до недавнего времени, тупо передавали числа бинарным кодом, а последне время.. вернулись к заре информатики - импульсному кодированию( с ферритами оно не оч работало но с нейронами мб норм будет ), которые, кстати, и энергии жрало несравненно меньше но были нюансы.
По конкретным ТТХ можете запросто обратиться в контору
Об этом-то, по-моему, вся и новость. Однобитная модуляция! ШИМ, ЧИМ, или что-то подобное. Если на самих нейронах не будет накладных расходов на преобразования из однобитного кода в широкие слова, и обратно, а будет осуществлена прямая математика над однобитными сигналами, то преимущества очевидны.
Если я правильно понял посыл, то схемотехнически это очень похоже на Class D, сигма-дельта, Super Audio CD и т.д. Только цели другие, а именно оптимизация энергопотребления.
Нет в нейронах никакой памяти. Просто сигнал там многомерный в отличии от представлений публики.
Неоднозначно.
Там и феномен wind up (взвинчивание, облегчение реакций на последующие стимулы), и перестройка внутриклеточного синтеза.
Но это все никак не может вместить в себя всю память, тем более после сметри тела.
Ну, тут метафизика не обсуждается, тут сугубо регистрируемые явления.
Всегда можно закрыть глазки и сказать "этого не существует".
Оставьте Богу Богово, а кесарю кесарево.
>>>>И чо, сколько значений нейроморфный процессор параллельно принимает на входе, и сколько значений параллельно выставляет на выходе?
А вот нам надо это знать? Задайте этот вопрос на учоном у
ровнефоруме.Меня терзают смутные сомненья, что там параллелизм вообще не рассматривают в качестве признака нейроморфности.
https://robotrends.ru/pub/1717/prezentacii-nyayromorfnye-chipy-v-robototehnike-4.0
Это была идея 80-ых/90-ых, что нейроны работают на разрядах (спайках), и ключевое значение имеет распределение последовательности разрядов во времени (паттерн). Оно не то чтобы не имело под собой фактологии, ребята из питерского Института Мозга (еще была активна Наталья Бехтерева) тогда даже находили корреляции на уровне паттерна разрядов отдельного нейрона и загаданного человеком числа. Но это не более чем внешнее проявление того, что разряд это средство синхронизации параллельной передачи по десяткам тысяч синапсов, при длительной фокусировке внимания испытуемого именно на этом числе.
Альтернативное современное представление - собственно информация кодируется синапсами. Нейрон в качестве вектора, синапс это отдельный элемент в векторе, спайк - сигнал о выдаче информации вовне, нейрональная колонка из нейронов-векторов как матрица.
Т.е. корректней было бы говорить о том, что в процессоре реализована параллельность обработки и передачи информации между отдельными ядрами (они это реализовали?), а не о спайковости, которая всего лишь механизм синхронизации.
Тут, кмк, искажение понятий. Самообучающаяся система != ИИ
Под термином ИИ сегодня понимаются системы распознавания, кластеризации и оценки на базе нейронных сетей, экспертных систем и эволюционных алгоритмов. Никакого отношения к бытовому понятию интеллекта вся эта котовасия вообще не имеет. Вывод: ИИём можно наречь любую систему, которая сумеет по факту отличить яблоко от кота по воспроизводимому звуку, например. ;-)
Ну вы даёте!(м). Поддержу.
+++
Именно, например.
Кроме того, громкими и не в меру смелыми эпитетами эти системы нарекают исключительно из баблолюбивых и гешефтмахерских соображений. Видал я кишочки кое-каких известных проектов, а внутри - if else, if else.
Да и сам подход - "я ничего не понимаю и не хочу понимать в предметной области, нафиг надо заморачиваться сложной математикой, сеточка сама научится на примерчиках" - убог и туп. Такая гора может породить только мышь. Хорошо известный пример с искусственным идиотом, ставившим диагнозы по рентгеновским снимкам на основании штампа с клиникой и врачом, в помощь.
+1. 8-D да, был такой эль скандальчик.
Ага так и есть называется пайплайн ))) А так мы застряли сейчас на создании сетей, что распознают образы. Причем хотим что-бы образы распознавались согласно нашему виденью. Как научимся строить распознавание и постройку ассоативного ряда, тут и начнется главное развлечение. Кто сказал, что думатель должен быть похожим на хрень, созданную эволюцией без ген плана и т д. Она генерила наши мозги, глаза, нервную систему as is. В голове хренова туча нейронов, ок. Повысим частоту универсальных блоков. Имеем разную плотность сенсоров в глазу и соккады, ок запилим cmos сенсор с большой плотностью и повышенной частотой. Хотим хранить память ок, структурированный бинарник в key/value гораздо предсказуемее и плотнее чем хрень что придумал природа.
UPD то что придумала природа, стоит воспринимать как код очень продуктивного индуса. И интерес к нейросетям обусловлен лишь тем, что у природы получилось и интересно списать. Но по сути природа нагенерила дикую дичь.
Чуть больше информации и фоток.
https://motivnt.ru/neurochip-altai/
Спасибо. Если коротко, то дешёвая, масштабируемая, эффективная и компактная система распознавания и классификации аудио-видео потока. С опциональным дообучением. Неплохо. По современным меркам однозначно крутой ИИ. Но "сильный" никаким боком и даже не пытается.
Да система масштабируемых, дешевых чипов.
Страницы