人工知能2020 - 進歩はあるのか？ - ページ 50

[Valeriy Yastremskiy]

Реter Konow:
もちろん、量子コンピュータの開発の進捗が止まっているのは不思議なことです。信じられないような、神のような結果が約束されていたのに、すべてが静かだ。量子重ね合わせの性質により、ビットの複雑な状態のあらゆる組み合わせを瞬時に展開するが、暗号解読以外の用途はまだ見つかっていない...。

そして、上記の技術が面白いのは、そのスピードや精度もさることながら、メモリとプロセッサを一体化させようとしているところです。コンセプト的に成功すれば、AIのブレークスルーは確実であり、システムがデジタルかアナログかはあまり関係ないのです。

データと手順が一緒になる。量子力学の方が状態が少なくて良いのですが、プロシージャとデータも同じ配列/メモリにあり、順次アクセスされます。

[Реter Konow]

Valeriy Yastremskiy:

データと手順が組み合わされています。Quantumは状態が少ないのが良いのですが、プロシージャとデータも同じ配列・メモリにあり、アクセスは一貫しています。

正解です。手続き（プロセッサ）とデータ（メモリ）の一元化を目指す。脳神経細胞のように（1）記憶し、（2）演算を実行する。同時に、神経細胞は並列にも逐次にも働く。もちろんイミフです。

[Alexandr Andreev]

Реter Konow:

https://3dnews.ru/1015293

ブレイクスルーが迫っている。この技術とMoDと同じ革新的な概念的枠組みが組み合わされれば、新世代のAIを手に入れることができます。

そこでは、低消費電力がポイントになるようです。2012年当時、BBCでニューラルネットワークのコンピュータを紹介したことがあります。しかし、このようなCPUは、少なくとも今のところ、演算能力では現代のCPUに太刀打ちできないだろう。

[Реter Konow]

Alexandr Andreev:

そこでは、低消費電力がポイントになるようです。2012年のことですが、BBCでニューラルネットワークに関する番組が放映されました。しかし、このようなプロセッサでは、計算能力において最新のものと競合しないことは事実である。

まあ、記事には動作速度が1桁上がったと書いてありますけどね。これらの発言が技術的に何を根拠にしているのかは知りませんが、私は信じています...。

[Aleksei Kuznetsov]

Реter Konow:
さて、この記事では、トランザクションのスピードが一桁上がるという話になっています。この主張が技術的に何を根拠にしているのかは分かりませんが、今のところ信じています...。

記事中のキーワード「"アナログ "技術により、ベクトル行列の乗算において、データをデジタルの0と1として使用する場合よりも低い精度で、ほぼ同じ結果を得ることができます。"
周囲のツンドラ/砂漠の温度、スイッチオン後のチップ自体の熱、時間の経過により一部の素子のパラメータが変動するため、精度が浮きます。さらにノイズによって、フィールドでは少ない、送電線の下では多い、街中では多い、電波の発信源の近くでは多いなど、数値が変わってきます。
大まかな計算では、+-20%程度でよいでしょう。

[Реter Konow]

elibrarius:
記事中：キーワードは「"アナログ "技術により、ベクトル行列の乗算において、0と1のデジタルデータを使用する場合よりも精度が 低いという前提で、ほぼ同じ結果が得られる」。" 周囲のツンドラ/砂漠の温度、スイッチオン後のチップ自体の熱、時間の経過により一部の素子のパラメータが変動するため、精度が浮きます。さらにノイズによって、フィールドでは少ない、送電線の下では多い、街中では多い、電波の発信源の近くでは多いなど、数値が変わってきます。大まかな計算では、+-20%程度でよいでしょう。

この技術のポイントは、プロセッサーとメモリーを一体化させることだと思います。アナログかデジタルか、速いか遅いかはあまり重要ではありません。効率も良くなるし、仕事のやり方も改善されるでしょうが、方向性そのものがメインであり、それが正しいのです。

また、周囲温度がアナログ信号の通過帯域や振幅にこれだけ影響するのであれば（分かっていることですが）、電流の温度依存性抵抗を補正することで修正するのだと思います。

[Реter Konow]

もちろん、この方法は完璧ではありません。その他にも...

[Valeriy Yastremskiy]

elibrarius:
記事について：「「アナログ」技術では、デジタルの0と1のデータを使うよりも精度が低いという前提で、ベクトル行列を掛け合わせることでほぼ同じ結果を得ることができる」というキーワードがあります。" 周囲のツンドラ/砂漠の温度、スイッチオン後のチップ自体の熱、時間の経過により一部の素子のパラメータが変動するため、精度が浮きます。さらにノイズによって、フィールドでは少ない、送電線の下では多い、街中では多い、電波の発信源の近くでは多いなど、数値が変わってきます。大まかな計算では、+-20%程度でよいでしょう。

一般に、シュレディンガー方程式のアナログ変換器を組み立てるのは、その気になればかっこいいし、簡単な数学的機能を実装するのは一般に難しくないが、それを小さくたくさん作るのは本当に大変だ) 機械演算器をコンピュータチップに入れるようなものだ 1987年に取得したレーザー距離計は24素子でCCD、ちなみにそれは1mmまで計測できた)。

計算の粗さは量で解決する。

[Реter Konow]

仮に-50〜+70＝120度の温度範囲とします。導体は、その材質、長さ、断面積によって抵抗値が変化する。アナログ信号の温度誤差の補正は、特別な装置で行うことができます。これは、システム内の電圧を増幅/弱体化させます。だいたいこんな感じです...。

[Реter Konow]

ラジオノイズについては、確かに私は無線工学の専門家ではありませんが、導体の周りに波長よりも小さなメッシュサイズの金属製フレームを適用することで問題は解決されます。そうだと思います、もう思い出せません...。