Искусственный интеллект стремительно развивается, но у прогресса есть своя цена — огромные энергозатраты. В то время как человеческий мозг справляется со сложными задачами, потребляя около 20 ватт, современные ИИ‑системы требуют колоссальных мощностей и масштабных дата‑центров. Исследователи из Технологического университета Граца совместно с коллегами из Университета Цинхуа и Национального исследовательского совета Италии создали модель ИИ, вдохновленную принципами работы мозга. Результаты опубликованы в Nature Machine Intelligence.
В основе модели — три механизма, которые мозг использует при решении задач: создание когнитивных карт (преобразование абстрактных связей в геометрические отношения между нейронными кодами), стохастические нейронные вычисления (генерация и проверка гипотетических сценариев) и композиционное кодирование (разбивка информации на повторно используемые компоненты).
Мозг работает совершенно иначе, чем современные системы искусственного интеллекта. Мы пытаемся преобразовать принцип его работы в алгоритмы и применить их в системах искусственного интеллекта.
Благодаря этим механизмам модель гибко оценивает варианты и выбирает перспективные пути, не просчитывая все сценарии до конца. Система адаптируется к новым условиям без переобучения. Эффективность проверили на трех задачах: перемещение в двухмерном пространстве, ориентация в абстрактном многомерном пространстве и сборка/разборка силуэта из блоков. Модель показала гибкое планирование при заметно меньшем энергопотреблении по сравнению с традиционными нейросетями и языковыми моделями.
Авторы подчеркивают: работа не направлена на замену существующих ИИ‑систем, а предлагает альтернативу для отдельных классов задач. В будущем такие модели могут применяться в роботах, автономных транспортных средствах и периферийных устройствах, где важно локальное функционирование при ограниченном энергоснабжении. Как отмечает Маасс, исследование демонстрирует, что для мощного ИИ не обязательно нужны огромные вычислительные ресурсы — природа уже предложила эффективное решение.
Ранее Наука Mail рассказывала, что искусственный интеллект научился создавать новые языки. .