乱雑で曖昧な世界の不正確な性質に対する私の個人的な用語は、 むずかしい. しかし、その後 1980 年に Ohio Scientific のデスクトップ コンピューターを購入したところ、迅速かつ永続的な安心感が得られました。 その演算はすべて、1 は常に正確に 1 であり、0 は正真正銘の 0 であり、小数部の小競り合いがなかった 2 進算術の基礎の上に構築されました。 存在の1、無の0！ 私はデジタルの純粋さに恋をし、コードを書くことを学びました。それは、あいまいな数学からの生涯の避難所となりました。
もちろん、デジタル値は間違いやすい物理コンポーネントに保存する必要がありましたが、許容誤差がそれを処理しました。 最新の 5 ボルトのデジタル チップでは、1.5 ボルト以下は数字の 0 を表し、3.5 ボルト以上は数字の 1 を表します。適切に設計されたマザーボードのコンポーネントはこれらの制限内にとどまるため、誤解はありませんでした。 .
したがって、Bernd Ulmann がアナログ コンピューターがゾンビの復活を迎えると予測したとき、私は単に懐疑的ではありませんでした。 私はその考えを少し見つけました…気がかりです。
期待して 現実を確認するために、私はカリフォルニア州マウンテン ビューにあるコンピューター歴史博物館の創設メンバーであるライル ビックリーに相談しました。 Bickley は、特許訴訟の専門家証人として何年も務めてきたので、データ処理で行われたこと、および現在も行われているすべてのことについて百科事典的な知識を保持しています。
「多くのシリコン バレー企業は、アナログ チップを開発する秘密のプロジェクトを持っています」と彼は私に語った。
本当？ しかし、なぜ？
「彼らはほとんど電力を必要としないからです。」
Bickley 氏によると、例えば力ずくの自然言語 AI システムがインターネットから何百万もの単語を抽出する場合、そのプロセスは非常に電力を消費します。 人間の脳は、約20ワットの少量の電気で動いていると彼は言いました。 （これは電球と同じです。）「しかし、同じことをデジタル コンピューターで行おうとすると、メガワットが必要になります。」 そのようなアプリケーションでは、デジタルは「機能しません。 それは賢明な方法ではありません。」
Bickley は、私に詳細を教えてくれると機密保持に違反するだろうと言ったので、私はスタートアップを探しに行きました。 すぐに、「業界初の AI アナログ マトリックス プロセッサ」を販売していると主張する Mythic というサンフランシスコのベイエリアの会社を見つけました。
マイク・ヘンリーは、2013 年にミシガン大学で Mythic を共同設立しました。彼は、昔の IBM セールスマンのように、きちんとしたヘアカットとよくアイロンをかけたシャツを着たエネルギッシュな男です。 彼は、GPT-3 を動かしている脳のようなニューラル ネットワークを引用して、Bickley の主張を拡張しました。 「それには 1,750 億のシナプスがあります」とヘンリー氏は、処理要素を脳内のニューロン間の接続と比較しました。 「そのため、そのモデルを実行して 1 つのことを行うたびに、1,750 億の値をロードする必要があります。 非常に大規模なデータセンター システムは、かろうじて追いつくことができません。」
それは、Henry 氏によると、それらはデジタルだからです。 最新の AI システムは、データを保存するために一定の電力を必要とするスタティック RAM (SRAM) と呼ばれるタイプのメモリを使用します。 タスクを実行していないときでも、その回路はオンのままでなければなりません。 エンジニアは SRAM の効率を改善するために多くのことを行ってきましたが、限界があります。 「供給電圧を下げるなどの手段は尽きつつあります」とヘンリーは言いました。