ИИ научился работать как человеческий мозг: смартфоны и дроны получат больше автономности
Исследователи из Массачусетского университета в Амгерсте разработали первую асинхронную ИИ-архитектуру ANT, которая имитирует работу человеческого мозга. Технология позволяет существенно снизить энергопотребление ИИ во время вычислений благодаря активации отдельных групп искусственных нейронов. При этом алгоритм сохраняет высокую обучаемость.
Об этом пишет РБК-Украина со ссылкой на научное исследование, опубликованное в Nature Communications.
Почему современный ИИ слишком "голодный"?
Главная проблема существующих нейросетей - чрезмерная синхронность. Ученые объяснили: все современные модели работают по команде так называемых глобальных часов.
"Когда вы задаете вопрос чат-боту, одновременно просыпаются и начинают просчитывать ответ миллиарды цифровых нейронов. Даже если задача совсем простая, система все равно запускает все свои мощности и тратит кучу энергии просто на то, чтобы держать эти процессы синхронизированными", - отмечают исследователи.
Раньше, когда нейросети были малыми, это не было проблемой. Но сейчас модели выросли до триллионов параметров. Из-за этого они стали настолько энергоемкими, что их просто невозможно установить в работе или обычном смартфоне - батарея разрядится за считанные минуты.
Попытки сделать ИИ асинхронным предпринимались и раньше, однако такие системы теряли способность нормально обучаться и "тормозили" в развитии.
Читайте больше: ИИ научился "включать зрение" через мозг: что изобрели ученые
Как технология ANT решает проблему?
Ученые попытались совместить точность обычного ИИ и экономность человеческого мозга и создали цифровую архитектуру ANT (Asynchronous Neural Turing networks). Ее главная фишка - полный отказ от общих "часов", но с сохранением высокой способности к обучению.
Новая система работает по двум простым принципам:
Работа по очереди: ИИ больше не включает все свои цифровые "мозги" одновременно. На каждом шаге активируются только те нейроны, которые нужны для решения конкретной задачи. Как результат - потребление энергии сокращается в разы.
Обучение на ходу: ANT умеет накапливать и хранить информацию прямо во время работы. Такая нейросеть может дообучаться в реальном времени, не требуя для этого повторного перевода через гигантские компьютерные фермы.
"Теоретически, новый подход позволит создавать системы, которые по уму не будут уступать современным ИИ, но будут работать значительно чище и экологичнее", - заключают ученые.
В ближайшее время разработчики планируют протестировать технологию на практике. Больше всего пользы от ANT получат сферы, где каждый ватт энергии на счету: беспилотные автомобили, портативные гаджеты, дроны и умные роботы, которым больше не придется зависеть от розетки.