Новітній підхід до розробки штучного інтелекту, що імітує принципи роботи людського мозку, обіцяє вирішити енергетичні та екологічні проблеми сучасних ІТ-систем.

ШІ та енергетичний виклик

Сучасні штучні інтелекти вимагають гігантських обчислювальних ресурсів. Великі мовні моделі, як-от ChatGPT, споживають гігавати енергії. Це створює не лише фінансові труднощі, а й значне екологічне навантаження. Центри обробки даних, де працюють такі системи, мають вуглецевий слід, який постійно зростає.

“Ці центри споживають мільярди ват, тоді як мозок використовує лише 20”, – зазначає доктор Суїн І. Це підкреслює фундаментальну проблему сучасного підходу до машинного навчання. Мозок є прикладом надзвичайної енергоефективності, яку варто імітувати.

Біологічна модель як новий стандарт

Команда з Техаського університету A&M під керівництвом Суїна І створила концепцію “ШІ Супер-Тьюрінга”. Ця система базується на інтегрованій моделі, де навчання і пам’ять відбуваються одночасно, як у людському мозку. Традиційні комп’ютери розділяють ці процеси, що вимагає великих обсягів передачі даних.

“Ми позбулися біологічної неправдоподібності, властивої класичному машинному навчанню,” – пояснює І. Новий підхід включає механізми, як-от геббіанське навчання та спайкова пластичність, які імітують функціонування синапсів – зв’язків між нейронами. Це дозволяє зменшити енерговитрати і прискорити обчислення.

Практичні результати й потенціал

Під час експерименту система керувала дроном без попереднього навчання. Дрон вчився і адаптувався в реальному часі. Він показав вищу швидкість, енергоефективність і продуктивність, ніж традиційні ШІ-алгоритми. Це свідчить про готовність біоінспірованих моделей до практичного впровадження.

“Це може змінити саму індустрію ШІ,” – наголошує І. Сучасні ШІ-системи стикаються з бар’єрами масштабування, обумовленими апаратними та енергетичними обмеженнями. Інновації на рівні “заліза” (hardware) стають не менш важливими за алгоритми.

Сталий розвиток ШІ: перспективи

Ідея ШІ Супер-Тьюрінга відкриває шлях до екологічно чистого та економічного штучного інтелекту. Якщо архітектура обчислень наслідуватиме біологічну модель, можна значно знизити споживання енергії без втрати інтелектуальних можливостей.

“Ми не просто прагнемо створити потужний ШІ – ми хочемо зробити його стійким,” – підсумовує І. Індустрія ШІ має переосмислити свій розвиток, щоб зберегти баланс між прогресом і довкіллям. Новий підхід дозволяє створювати системи, які служать і людині, і планеті.