bonjour.....
Habituellement soit on émule des réseaux de neurones formels dotés de l' architecture souhaitée, soit on exécute le comportement souhaité par des calcules matriciels linéaires -et des calculs non-linéaires- ......
maintenant Intel développe une architecture en Si (configurable....) identique aux représentations classiques de ANN....
https://www.msn.com/fr-fr/lifestyle/...eau/ar-AAP1PTT
Vous en pensez quoi?
rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant.... (Pierre Dac...)
moi je comprend pas pourquoi on dis neuromorphique si c'est pas pour reproduire. car leur fonctionnement est tellement different des vrai que je me demande si on peut vraiment dire qu'on s'en est inspiré.Dans le domaine neuromorphique, on s’inspire effectivement du monde biologique, mais on ne cherche pas à répliquer exactement le fonctionnement du cerveau. C’est un piège dans lequel on ne veut pas tomber. On pourrait faire plus proche de la nature, mais ce ne serait pas aussi efficace
ok on a des noeuds branché les un entre les autre comme le cerveau, mais il ne communique pas de la meme façon, il ne marche pas de la meme façon, le schema est fixe alors qu'il se recable dans le cerveau.
l'article dis bien "Des puces qui apprennent en temps réel"
Mais comment ça? a ma connaissance un reseaux ça s'entraine et apres il est figé.
Et sinon par rapport au titre, l'article indique bien que ce genre de techno sera plus performent sur certaine tache specialisé, ce n'est pas mieux qu'un CPU ou GPU, ça vien le complementer.
Dernière modification par sliders_alpha ; 13/10/2021 à 16h29.
ce n' est qu' une une simulation de quelques propriétés qui paraissent importantes/utiles aux concepteurs du circuit.....mais lesquelles?Envoyé par sliders_alpha
Évidemment ce n' est pas l' émulation complète du cerveau.......
Mystère.... Quelle architecture? Quelles sont les fonctions (méthodes) affectées à chaque noeud? Sa mémorisation interne? Les accès depuis l' interface de programmation/de commande externe ? Quels processus d' apprentissage sont prévus?
On voudrait effectivement savoir....
rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant.... (Pierre Dac...)
c'est pas juste utiliser quelque proprietés du cerveau, c'est surtout utiliser un fonctionnement totalement different.ce n' est qu' une une simulation de quelques propriétés qui paraissent importantes/utiles aux concepteurs du circuit.....mais lesquelles?
Évidemment ce n' est pas l' émulation complète du cerveau.......
Un reseau de neuronne artificiel est mis a jour du neuronne 1 au dernier, tour par tour et on a finit -> alors que dans un vrai cerveau chaque neuronnes tourne en parallele, le neurone 3 pourrais changer d'etat alors que le neuronne 7 aussi.
dans un reseau artificiel on transfere des valeur entre 0 et 1 alors que les neuronne biologique transfere des 1 ou 0, ironique que les neuronne naturel soit numerique alors que les artificiel soit analogique.
les vrai neuronnes on un temps de pause apres chaque declenchement, alors que les artificiel non, d'ailleur il ne pourrais pas en avoir vu qu'on ne les evalue qu'une fois.
On est pas du tout sur une emulation partielle du cerveau, mais sur quelque chose d'autre.
L'idée est justement de dépasser cela parce que précisément, le cerveau humain est capable de s'adapter à des situations qui changent tout comme il sait faire de l'apprentissage à partir de peu d'exemples puis de progresser au fur et à mesure du temps sans forcément se figer après une phase initiale.
L'article suivant est plutôt pas mal et permet de mieux percevoir les gains attendus alors qu'effectivement, le plus gros de ce qu'on lit a du mal à être précis voire compréhensible tellement c'est écrit à coup de métaphores peu convaincantes.
https://www.hpe.com/us/en/insights/a...bout-2105.html
Bonjour,
Ce que ne disent pas les articles ci-dessus (ou comment louper l'essentiel), c'est que Loihi et Loihi 2 d'Intel implémentent en fait un type particulier d'ANN (Artificial Neural Network) qui s'appelle SNN (Spiking Neural Network).
Ce type est décrit ici (en français), bien lire tout l'article pour apprécier les différences avec les autres types d'ANN plus connus comme les CNNs:
"Réseau de neurones à impulsions"
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A...%A0_impulsions
Sans savoir ça, on ne comprend pas comment on arrive à gagner un facteur 1000 en consommation vs. une GPU pour une tache comparable: ce n'est pas juste un changement "hard" (ex. avec des unités de calculs directement dans la mémoire pour économiser des temps de transfert) mais aussi de principe, en tout cas j'en suis là dans ma compréhension, que pm42 n'hésite pas à me tancer si erreur.
Dernière modification par GBo ; 14/10/2021 à 06h59.
Par contre j'ai beau relire les articles, je ne comprends pas pourquoi ces implémentations de réseau de type SNN (dont le concept est vieux de 40 ans je crois) dont on parle dans ce fil sont toujours un domaine de recherche sans application industrielle et commerciale à ce jour ? Quel est le souci ?
Je crois qu'un cerveau humain ne sera jamais l'égal d'un cerveau artificiel, mais que cherche-t-on au juste ? Je trouve que l'intelligence artificielle a beaucoup progressé et est capable de faire de plus en plus de choses, quelles sont les limites ? Si on parvient à fabriquer des ordinateurs quantiques, il y aura plein de choses que nous ne pourrons expliquer. Pour fabriquer une IA, il ne s'agit pas de ranger les rayons d'une bibliothèque, mais de donner une véritable autonomie via une capacité de décision à un cerveau artificiel. (certains drones sont déjà capables de faire feu sans consulter l'humain). Y a-t-il un danger pour l'humain ? On en revient toujours à cette question. (merci Isaac Asimov)
Cela dit, je souhaite aller plus loin, c'est-à-dire que malgré le nombre important de personnes qui se mêlent des capacités des puces électroniques, n'est-il pas absurde de constater que beaucoup utilisent des ordinateurs, des tablettes et des téléphones portables sans rien savoir de comment ça fonctionne à l'intérieur... en clair, c'est de la magie pour la grande majorité des utilisateurs à qui on demande d'avoir une confiance aveugle dans la science. Si un réseau Internet tombe régulièrement en panne, on essaie de trouver mieux en changeant de serveur. Bref il me semble y avoir un énorme décalage entre ce que font les meilleures puces scientifiques et l'humain moyen.
Le souci, dites-vous ? A mon avis la situation de gens comme Bill Gates, Elon Musk ou Jeff Bezos qui sont tellement au-dessus de nous grâce à la vague des technologies nouvelles pose problème. Combien avons-nous laissé de gens au bord de la route (et d'ailleurs ne le sommes-nous pas nous-mêmes dans bien des domaines).
Si on part d'un point de vue Asimovien pour dire qu'on a pas encore inventé le robot intelligent, il n'y a aucun souci.
La réalité de l'IA en 2021, c'est des voitures autonomes pourtant pas nombreuses qui buggent à 50 par jour dans la même impasse:
https://www.theverge.com/2021/10/14/...cisco-dead-end
https://sanfrancisco.cbslocal.com/20...ery-5-minutes/
Donc ça fait peur, oui, mais pas pour les raisons asimoviennes
Dernière modification par GBo ; 17/10/2021 à 16h13.
C'est dans l'autre sens pour le moment sauf aux échecs.
Totalement faux.
C'est faux également ou simpliste parce que la définition de IA est très large.
Asimov n'est absolument pas pertinent déjà parce que c'est juste de la vieille SF et qu'il avait totalement évacué la question sur le base de règles pas du tout réalistes et d'un modèle de "robot" qui est sans rapport avec ce qu'on fait.
C'est vrai pour toute technologie depuis le début de la technologie et c'est pour ça que les débats ont en général lieu entre personnes qui s'y connaissent et pas au café du coin.
Il ne tombe pratiquement jamais en panne, il y a juste des dysfonctionnements localisés. Et "changer de serveur" n'a rien à voir avec les solutions.
"Les meilleures puces scientifiques" ? Cela veut dire quoi ?
C'est du discours politique à 2 balles qui n'a rien à faire ici et qui est tellement n'importe quoi que ça fait peur. Cela confond techno et richesse déjà... Et c'est le moindre des problèmes.
Pour avoir pas mal travaillé sur les SNN, en partie en suivant les approches du bouquin de Gerstner (le pape des SNN) j’ai eu pas mal de soucis avec l’apprentissage.
De mémoire Gerstner dit que l’on a besoin de moins de neurones quand ils sont spiking, personnellement je si on va dans ce sens on peut carrément mettre un microprocesseur à la place de chaque neurones, ca nie fondamentalement l’approche connexioniste avec beaucoup de trucs idiots connectés à mon avis.
J’ai peut-être tord mais j’y crois plus trop aux SNN et aux neuromorphiques… je préfère les vrais neurones
La technologie est le premier facteur en matière de confort de vie hein, toute plainte est futile tant de milliards de personnes ont profité de ses fruits.
Et les situations de Elon, Jeff, et Bill sont à peine supérieure à celles de quelqu'un qui possède 3-5 millions d'€, plus on a d'argent, moins on en tire du bonheur. Ce qu'ils ont, c'est le pouvoir de décider de l'allocation des ressources, et vu les entreprises qu'ils ont mené aux succès, ce pouvoir de décision est en théorie placé entre les bonnes mains.
