Vedci z britskej University of Surrey predstavili nový prístup k navrhovaniu umelej inteligencie, ktorý vychádza zo spôsobu, akým funguje ľudský mozog. Cieľom je vytvárať AI systémy, ktoré budú rýchlejšie a výrazne úspornejšie z hľadiska energie. Inšpiráciou je tzv. riedke a usporiadané prepojenie neurónov, typické pre biologické nervové siete.
Nová metóda s názvom Topographical Sparse Mapping (TSM) navrhuje prepojenia medzi neurónmi v AI modeloch tak, aby neboli všetky neuróny napojené na všetky ostatné. Namiesto toho sa prepojujú len s tými najbližšími alebo relevantnými, podobne ako to funguje v ľudskom mozgu. Výsledkom je úspora výpočtového výkonu a zníženie energetických nárokov bez zhoršenia presnosti.
Vylepšená verzia tohto postupu, nazývaná Enhanced Topographical Sparse Mapping (ETSM), zavádza aj proces “prerezávania” spojení počas tréningu. Tento proces napodobňuje spôsob, akým si mozog počas učenia vylaďuje svoje spojenia a odstraňuje tie nepotrebné. Vďaka tomu sa modely učia efektívnejšie, rýchlejšie a s menšou spotrebou pamäte.
Mohlo by vás zaujímať:
- S vyšším intelektom narastá aj sebeckosť. Minimálne pri umelej inteliencii
- NotebookLM sa teraz môže správať presne tak, ako potrebujete
- Nová špeciálna farba nám môže v lete ochladiť domy až o 4,5 stupňa. Potí sa ako ľudská koža
Podľa výskumníkov dosiahol tento nový prístup až 99 % riedkosť, čo znamená, že takmer všetky bežné prepojenia medzi neurónmi boli odstránené. Napriek tomu si model udržal alebo dokonca zlepšil presnosť v porovnaní s klasickými neurónovými sieťami. Navyše spotreboval menej ako 1 % energie v porovnaní so štandardným AI modelom, čo predstavuje obrovský rozdiel pri veľkých systémoch.
Tréning dnešných veľkých AI modelov, ako je ChatGPT, môže spotrebovať milióny kilowatthodín elektriny a stáť desiatky miliónov dolárov. Vedci tvrdia, že takýto vývoj nie je udržateľný, a preto ponúkajú alternatívu, ktorá sa inšpiruje prirodzenou inteligenciou. Ich prístup by mohol otvoriť cestu k ekologickejším a dostupnejším AI systémom.
Zatiaľ sa tento biologicky inšpirovaný prístup uplatňuje len na vstupnej vrstve neurónových sietí. Výskumný tím však už pracuje na jeho rozšírení aj do hlbších vrstiev, čo by mohlo zvýšiť efektivitu ešte výraznejšie. Do budúcna sa uvažuje aj o využití v neuromorfných počítačoch, ktoré napodobňujú činnosť mozgu aj hardvérovo.
Zdroj: TechXplore
