O impacto potencial da Inteligência Artificial (IA) nunca foi tão grande - mas só teremos sucesso se a IA puder fornecer respostas mais inteligentes e intuitivas.

Uma barreira importante para a IA hoje é que os dados naturais enviados para um computador são em grande parte desestruturados e "barulhentos".

É fácil para os humanos classificar os dados naturais. Por exemplo:se você está dirigindo em uma rua residencial e vê uma bola rolar à sua frente, você pararia, presumindo que haja uma criança pequena não muito atrás daquela bola. Os computadores de hoje não fazem isso. Eles são construídos para ajudar os humanos com tarefas de produtividade precisas. Tornar os computadores eficientes para lidar com probabilidades em escala é fundamental para nossa capacidade de transformar sistemas e aplicativos atuais de recursos computacionais avançados em parceiros inteligentes para compreensão e tomada de decisão.

É por isso que a computação probabilística é um componente-chave da IA ​​e fundamental para enfrentar esses desafios. A computação probabilística permitirá que sistemas futuros compreendam e calculem com as incertezas inerentes aos dados naturais, que nos permitirá construir computadores capazes de entender, previsão e tomada de decisão.

Hoje na Intel, estamos observando um crescimento sem precedentes de aplicativos que dependem da análise de dados naturais barulhentos - informações diferentes e até conflitantes. Esses aplicativos visam auxiliar os humanos com um nível mais alto de inteligência e consciência sobre os ambientes em que operam. Atravessar este campo minado barulhento é fundamental para nossa capacidade de transformar computadores em parceiros inteligentes que podem entender e agir sobre as informações com fidelidade humana.

A pesquisa em computação probabilística não é uma nova área de estudo, mas as melhorias na computação de alto desempenho e nos algoritmos de aprendizado profundo podem levar a computação probabilística a uma nova era. Nos próximos anos, esperamos que a pesquisa em computação probabilística leve a melhorias significativas na confiabilidade, segurança, facilidade de manutenção e desempenho de sistemas de IA, incluindo hardware projetado especificamente para computação probabilística. Esses avanços são essenciais para a implantação de aplicativos no mundo real - de casas inteligentes a cidades inteligentes.

Para acelerar nosso trabalho em computação probabilística, A Intel está aumentando seu investimento em pesquisa em computação probabilística e estamos trabalhando com parceiros para atingir esse objetivo.

Estabelecendo a Intel Strategic Research Alliance for Probabilistic Computing

Perceber todo o potencial da computação probabilística envolve a integração holística de vários níveis na tecnologia de computação. Hoje, A Intel destacou seu compromisso com a implementação integrada e colaborativa de arquiteturas de computação emergentes e uma estratégia sólida de capacitação de ecossistema, emitindo uma convocação para as comunidades acadêmicas e de start-ups para fazer parceria conosco para avançar a computação probabilística do laboratório para a realidade através destes vetores:aplicativos de referência , mitigações de ataque adversário, frameworks probabilísticos e otimização de software e hardware.

De olho no que vem a seguir

Estamos incrivelmente ansiosos para ver as propostas para o avanço da computação probabilística e para continuar esta pesquisa com o potencial de elevar o nível do que a IA pode nos ajudar a alcançar. As propostas acadêmicas devem ser enviadas até o dia 25 de maio e, entre elas, selecionaremos as melhores equipes de pesquisa.

Começamos esta jornada com pesquisas em computação neuromórfica - enfocando nossa compreensão do cérebro humano e seus processos computacionais associados. O início da comunidade de pesquisa neuromórfica anunciada em 1º de março também está no caminho certo e estamos planejando continuar a expandir nosso Loihi na nuvem para permitir que os pesquisadores tenham acesso a hardware de ponta. Vemos um caminho para alcançar 100 bilhões de sinapses em um único sistema em 2019.

Além disso, A Intel já está trabalhando para decodificar o cérebro e avançar para o próximo estágio da neurociência como parte de nossa parceria de pesquisa com a Universidade de Princeton. Estamos ansiosos para entender melhor o fluxo de inteligência e tomada de decisão por meio de nosso trabalho de computação probabilística.