Системы искусственного интеллекта и центры обработки данных в США потребляют все больше энергии — масштабы вызывают тревогу. По данным Международного энергетического агентства, в 2024 году этот показатель составил около 415 терраватт-часов — свыше 10% от общего энергопотребления страны. К 2030 году он удвоится.
Проблемой снижения энергопотребления озаботились специалисты Инженерной школы, исследователи разработали прототип энергоэффективного ИИ. Система основана на нейросимволическом искусственном интеллекте — сочетании нейронных сетей с символическими рассуждениями, имитирующими человеческое мышление.
Ключевое преимущество новой модели — радикальное снижение энергопотребления. На этапе обучения система потребляет всего один процент энергии от объема, необходимого для стандартных визуально-языково-деятельностных моделей (VLA), а при выполнении задач — лишь пять процентов. Кроме того, обучение занимает 34 минуты вместо полутора суток.
Технологию испытали на головоломке «Ханойская башня». Нейросимволическая система показала 95% результативности — против 34% у стандартных VLA-моделей. На усложненной версии задачи, которую робот не видел во время обучения, новая модель справилась в 78% случаев, тогда как традиционные системы не смогли с ней справиться.
Подобно большим языковым моделям, модели VLA действует на основе статистических результатов, полученных в ходе обучения на больших наборах данных с аналогичными сценариями, но это может приводить к ошибкам. Нейросимвольная модель VLA может принимать правила, которые сокращают количество проб и ошибок в процессе обучения, и гораздо быстрее находить решение. Она не только справляется с задачей гораздо быстрее, но и значительно сокращает время, затрачиваемое на обучение системы.
Разработчики считают, что гибридный нейросимвольный ИИ может стать устойчивой альтернативой современным большим языковым моделям и архитекторам глубокого обучения, снизив нагрузку на энергосистему при дальнейшем развитии технологий ИИ.
Ранее Наука Mail рассказывала, что ИИ научился находить пропавших питомцев по фотографии.
