Çağdaş transistörler

10

Richard Dawkins'in The Selfish Gene (1989) kitabı hakkında şu ifadeyi buldum:

“... insan beyninde yaklaşık on bin milyon nöron var: kafatasına sadece birkaç yüz transistör koyabilirsiniz.”

Bu ifade bugün hala geçerli mi? Teşekkürler.

transistors

— Becko
kaynak

2

Nöronlar hakkındaki Wikipedia makalesinde bir tahmin 100 milyar nöron. (Bir salak başka bir tahminin 100 milyar ve 86 milyar tam olarak aynı olmayacakmış gibi 86 milyar olduğunu yazdı))

— stevenvh

Birisi Leon Heller'in cevabına bir yorumda, bir mikrodenetleyicide tipik bir transistörün kaç tane transistöre bağlı olduğunu sordu, ancak bu yorumu sildi. İlginç bir soru buluyorum. Herhangi birinin bir fikri var mı?

— Federico Russo

12

O zamanlar bile doğru değildi. Belki de bu yüzden Dawkins mühendis değil biyologdur. :-)
Bugünün işlemcileri milyarlarca transistörü birkaç metrekarelik bir alanda ve mm yüksekliğinden daha az bir kalıpta paketliyorlar. Yüzlerine bir kafatasına, belki de transistöre sığacaktı . Ayrık transistörlere baksanız bile, sadece birkaç yüzden fazla sığacaktı. Ben SOT-23 zaten 1989 yılında var sanırım ve sonra alacağı - kafatasında tanesi. $10^{12}$
$10^5$ $10^6$

edit (2011-06-13) Bencil Gen'in
bir kopyasına sahibim ve Dawkins'in aklında ne olduğunu merak ediyordum, bu yüzden ona baktım. Bu paragraftan daha çok:

Biyolojik bilgisayarların temel birimi, sinir hücresi veya nöron, iç çalışmalarında bir transistör gibi değildir. Kuşkusuz, nöronların birbirleriyle iletişim kurdukları kod, dijital bilgisayarların darbe kodlarına biraz benziyor gibi görünüyor, ancak bireysel nöron, transistörden çok daha sofistike bir veri işleme ünitesidir. Diğer bileşenlerle (sic) sadece üç bağlantı yerine, tek bir nöronun on binlerce olabilir. Nöron, transistörden daha yavaştır, ancak son yirmi yılda elektronik endüstrisine egemen olan bir eğilim olan minyatürleştirme yönünde çok daha ileri gitti. (Bencil Gen, s.49)

Birisi Dawkins'e bir transistörün 3 pimi olduğunu söylemiş olmalı :-).
Her neyse, sadece nöronların (veya nöronların, BE?) Sayısını transistörlerle karşılaştırmakla kalmaz, aynı zamanda kısmen binlerce bağlantı nedeniyle nöronun çok daha karmaşık olduğuna da dikkat çeker. Benim tahmini olarak? Size gereken tek şey olmasıdır için böyle nöron taklit transistörleri (belki bir analog yerine dijital bilgisayar olarak?). Bu, GPU'larla doldurulmuş bir kafatasının hala beynin işleme gücüne yaklaşmayacağı anlamına gelir. $10^5$ $10^6$
Ve sonra tüm bu bağlantıların sorunu var. Onlar gerçek güç, sadece çok sayıda nöron değil. Bu tür karmaşık sistemleri inşa edecek teknolojimiz yok ve IMO uzun süre olmayacak. Ve sonra bu bağlantıların dinamik doğasından bile bahsetmiyorum : kendilerini yeniden düzenleyebilir, yeni bağlantılar kurabilir ve başkalarını kırabilirler.
Tüm bu AI emicileri perspektife almak için vizyon sistemimize bir göz atın. Bir saniyede, piksellik bir stereoskopik görüntüyü işleyebilir , sahnenin sanal bir 3D modelini oluşturabilir ve nesneleri ayrıntılı olarak tanımlayabiliriz. Yarım metreyi sağa hareket ettirdiğinizde birçok yeni veri eklersiniz. Daha gidecek çok yol var ... $10^8$

— stevenvh
kaynak

Moore yasası (her 18 ayda bir) bana her kalıpta 10 ^ 6 civarında olması gerektiğini söylüyor, bu yüzden toplamda 10 ^ 9, belki 10 ^ 10. Her ne kadar soğutma elbette büyük bir sorun olurdu.

— starblue

Normal bir op-amp'den daha fazla transistör olmadan bir çeşit logaritmik olarak doyurucu amplifikatör gibi görünen bir nöronun çıkış fonksiyonunu gerçekleştirebilirsiniz - ancak giriş fonksiyonları, bence, transistör sayısının yükseleceği yer , (ve nöronların LOTS girdileri vardır), en azından onları anladığımız kadarıyla, her biri kendi bağımsız entegratörlerine ('ağırlık') sahip değişken kazanç birimleri gibi göründüklerinden, muhtemelen başka bir op-amp veya orada iki tane transistör var. Kez 10 ^ 3-10 ^ 4. Ve bu kaba bir basitleştirme.

— JustJeff

Geçen dönem iki ayaklı bir yürüme algoritması üzerinde çalışırken insan zekası için çok takdir gördüm. En az zeki insanlarda bile verdiğimiz bir şey, aslında gelişmek yerine, kod / model için saçma bir şekilde karmaşıktır.

— NickHalden

5

Nöronların transistörler ve elektronik cihazlar üzerinde skor yaptığı yerlerde, diğer nöronlara yaptıkları çok sayıda bağlantı vardır - ortalama 7.000.

— Leon Heller
kaynak

1

evet, kendinizi endişelendirmeniz gereken cihazlar o kadar da değil , tüm bu kablo olurdu.

— JustJeff

1

Bu arada, modern FPGA'lar genellikle aynı problemlere sahiptir: Kapı sınırlı değil, kablolama sınırlı.

— Kevin Vermeer

4

68K'da tesadüfen 68.000 transistör vardı ve bu çip 1979'da mevcuttu. Beyinle aynı alana birkaç 68K ölüme kesinlikle sığabilir ve böylece üç büyüklükte "birkaç yüz" ü, Açıklama sırasında 10 yıllık teknoloji. Belki TO-92 paketleri ile gittiyseniz, bunlardan 1.000'e kadar alamayabilirsiniz.

OTOH, tek bir nöronun iyi bir modelinin muhtemelen tek bir transistörden daha fazlasını içereceği belirtilmelidir.

— JustJeff
kaynak

1

Kuşkusuz bu (TO-92 paketi) yazarın düşündüğü "transistör" dür.

— dmckee --- eski moderatör kedi yavrusu

2

c m^{3}

$cm^3$ . Bu beyin hacminde 3300 tanesi.

— stevenvh

1

@stevenvh - biliyorsunuz, bu tamamen şaşırtıcı değil. Ben tam olarak b / c sayıları aramak için uğraşmadı Dawkins muhtemelen etkisi için abartılı şüpheli. Görünüşe göre Dawkins'in bildiği tek transistörlerin TO-3 = P

— JustJeff

1

"Dawkins'in bildiği tek transistörlerin TO-3 olduğunu

— düşünün"

TO-3, 2N3055 gibi! hFE 5 (10A'da)

— Federico Russo

3

Bu bir yanlıştır! Bencil Gen 1989'da yazılmamıştır. 1976'da yazılmıştır!

Richard Dawkins'in 1989'da yayınladığı kitap kitabın ikinci baskısıydı. Gerçekten de, bu ikinci baskı transistörler hakkındaki verileri güncellediği son notları içerir:

“... [bilgisayarlar] hakkındaki düşüncelerim [...] tarihli oldu. [...] Bugün kafatasına toplayabileceğiniz transistör-eşdeğerlerinin sayısı milyarlarca olmalı."

Dawkins ödevlerini transistörler hakkında yazmadan önce yaptı, alıntı yapmadan önce sizinkini yapmadınız

— Alonso
kaynak

2

becko, bahsettiği 1989'un ilk baskı olduğunu iddia etmedi. Ve bu bir yanlışlık değil; tam olarak kitabın söylediği şey bu. RD, okuyucunun son notları kaçırmadığından emin olmak istiyorsa, bunlara referanslar eklemelidir.

— stevenvh

@Alonso: Bu son notu kaçırdım. Dikkatime sunduğunuz için teşekkürler.

— becko