Intel, geçtiğimiz yıl makine öğrenmesi için geliştirdiği Loihi isimli çiplerden 64 tanesini bir araya getirerek Pohoiki Beach adında bir sistem tasarladı.
Normal işlemciler belirli yönergeleri, yaptıkları işe kendi yorumlarını katmadan, arkası arkaya yerine getirerek çalışırlar. Loihi gibi nöromorfik işlemciler bunu yapmak yerine insan beynini taklit ediyor. Matematiksel hesaplama işlemleri sanal nöronlar tarafından yapılıyor.
Günlük hayatta kullandığımız bilgisayarlar o kadar da akıllı yaratıklar değiller. Bunu söylerken onları aşağılamak gibi bir niyetim yok. Demem o ki; bu cihazlar siz onlara herhangi bir direktif vermediğiniz sürece tek bir işlem dahi yapamazlar. Makine öğrenmesi ve bu işlemi hızlandıracak olan nöromorfik işlemciler ise bu durumu değiştirmek için geliştiriliyor.
Makineler illa onlara bir şey söylendiği takdirde çalışmak zorunda olmamalı. İnsanların ön göremediği sorunları kendi başlarına fark edip bunlar için çözümler üretebilmeli. En azından makine öğrenmesinin arkasında yatan fikir bu.
Böyle bir ifadede bulununca insanın aklında kara kara sorular beliriyor. “Ya makineler ileride Dünya’daki tek sorunun insanlar olduğunu düşünüp buna bir çözüm getirmeye falan kalkarsa?”
Makine öğrenmesi oralara daha gelmedi, içiniz rahat olsun. Günümüzde bu teknoloji, daha çok karşısındaki anlamsız bilgiden anlamlı bilgi üretmeye odaklanmış durumda. Kendi farkındalığını kazanarak tekillik haline gelebilmiş cihazlar henüz söz konusu değil.
Peki bu teknoloji ne işe yarayacak?
Makine öğrenmesi ile çalışan sistemlerin güvenlik kameralarından topladığı verileri analiz ederek, trafik ışıklarının davranışlarını en optimize şekilde kontrol ettiğini, İstanbul trafiğini sıfıra indirdiğini hayal edin. (Hayal etmesi bedava.) Benzer bir sistem kaydettiği görüntülerde yer alan insanların o sırada ne yapıyor olduklarını da anlayabilir. İnsan kaçırma vakasına rastlayan bir sistemin bunu yetkili mercilere bildirerek kurtarabileceği hayatları düşünün.
2018 yılında çekilmiş olan aşağıdaki videoda, Loihi çipini kullanan bir bilgisayarın, bağlı olduğu kameradan gelen görüntülerden örnekler alarak, kameranın karşısındaki nesneyi tanımlamayı başardığını görebilirsiniz.
Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü ve Kanada Ulusal Araştırma Konseyi’nin ortak yürüttüğü bir proje olan AMPRO3 isimli prostetik bacak, makine öğrenmesi ile eğitiliyor. Bu işlem için de Loihi çiplerinden faydalanılıyor. AMPRO3, kinetik hareketleri tıpkı bir insan beyninin yapacağı gibi yorumlayarak, attığı adımları olabildiğine organik bir şekilde atmaya çalışıyor.
Grafik işlemcileri da makine öğrenmesi için sıklıkla kullanılıyor. Nöral ağ oluşturma konusunda normal işlemcilere oranla daha hızlı oldukları biliniyor. Hatta, Nvidia kendi geliştirdiği CUDA çekirdekleri makine öğrenmesinde kullanılsın diye kendi yazılım kütüphanelerini geliştiriyor. Loihi ise günümüz grafik işlemcilerine göre büyük bir avantaja sahip. Yapılan testlerde görülmüş ki, Loihi onlardan 109 kat daha az enerji tüketiyor.
Şimdi o çiplerden bir değil, 64 tanesini bir araya getirerek oluşturulmuş devasa bir beyin hayal edin. İşte o da Pohoiki Beach oluyor.
