Мозковий контур зробив штучний інтелект набагато швидшим
Ми приймаємо величезну обчислювальну потужність нашого мозку як належне. Але вчені все ще намагаються отримати комп'ютери на рівні мозку.
Ось як ми закінчили з алгоритмами штучного інтелекту, які навчаються через віртуальні нейрони - нейронну мережу.
Тепер команда інженерів зробила ще один крок ближче до емуляції комп'ютерів в наших головах: вони побудували фізичну нейронну мережу зі схемами, які ще більше нагадують нейрони. Коли вони протестували алгоритм ШІ на новому типі схем, вони виявили, що він виконаний, а також звичайні нейронні мережі, які вже використовуються. Але! нова інтегрована система нейронної мережі виконала завдання в 100 разів менше енергії, ніж звичайний алгоритм ШІ.
Якщо ці нові схеми на основі нейронів підуть, дослідники зі штучного інтелекту незабаром зможуть робити набагато більше обчислень з набагато меншою енергією. Подібно до використання жерстяної банки для зв'язку з реальним телефоном, комп'ютерними чіпами і алгоритмами нейронної мережі, просто говорять на двох різних мовах і працюють повільніше в результаті. Але в новій системі апаратне і програмне забезпечення було створено для спільної роботи. Таким чином, нова система ШІ виконала завдання набагато швидше, ніж звичайна система, без якого-небудь зниження точності.
Це крок вперед від попередніх спроб створення нейронних мереж на основі кремнію. Зазвичай системи ШІ, побудовані на таких типах нейронних чіпів, зазвичай не працюють, як звичайні штучні інтелекти. Але нове дослідження змоделював два типи нейронів: один з яких призначений для швидких обчислень, а інше призначалося для зберігання довготривалої пам'яті, пояснили дослідники MIT Technology Review.
Є вагома причина скептично ставитися до будь-якому досліднику, який стверджує, що відповідь на дійсно всеосяжний загальний штучний інтелект і свідомість - це відтворення людського мозку. Це тому, що, по суті, ми мало знаємо про те, як працює мозок. І, швидше за все, в наших мізках багато речей, що комп'ютер виявиться марним.
Але навіть в цьому випадку дослідники, які стоять за новим штучних нейронних апаратним забезпеченням, змогли витягти важливі уроки з того, як працюють наші мізки і застосовують його до інформатики. У цьому сенсі вони з'ясували, як просувати штучний інтелект шляхом збору вишні, що можуть запропонувати наші мізки, що не переймаючись, намагаючись відновити всю чортову річ.
Оскільки технологія всмоктує все більшу потужність, сторазове поліпшення енергоефективності в цій системі штучного інтелекту означає, що вчені зможуть вирішувати великі питання, не залишаючи такого величезного сліду на навколишнє середовище.
