Разрабатывают новый, более энергоэффективный способ обработки данных алгоритмами ИИ
Оно читается. Оно говорит. Он сопоставляет горы данных и рекомендует бизнес-решения. Сегодняшний искусственный интеллект может показаться более человечным, чем когда-либо. Однако у ИИ все еще есть несколько серьезных недостатков. «Какими бы впечатляющими ни были ChatGPT и все эти современные технологии искусственного интеллекта, с точки зрения взаимодействия с физическим миром они все еще очень ограничены. Даже в том, что они делают, например, решают математические задачи и пишут эссе, им требуются миллиарды и миллиарды тренировок. примеры, прежде чем они смогут сделать их хорошо», — объясняет научный сотрудник NeuroAI из лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL) Кайл Дарувалла. Дарувалла искал новые, нетрадиционные способы создания ИИ, способного преодолеть подобные вычислительные препятствия. И, возможно, он только что нашел его. Ключевым моментом было перемещение данных. В настоящее время большая часть энергопотребления современных компьютеров приходится на передачу данных. В искусственных нейронных сетях , которые состоят из миллиардов соединений, данным может пройти очень долгий путь. Итак, чтобы найти решение, Дарувалла искал вдохновение в одной из самых вычислительно мощных и энергоэффективных существующих машин — человеческом мозге . Дарувалла разработал новый способ, позволяющий алгоритмам ИИ гораздо эффективнее перемещать и обрабатывать данные, основываясь на том, как наш мозг воспринимает новую информацию. Конструкция позволяет отдельным «нейронам» ИИ получать обратную...