Os modelos rápidos de inteligência artificial, que entraram ativamente em nossas vidas muito distantes. Eles não têm flexibilidade e eficiência energética do nosso cérebro. A criação de novas redes neurológicas basicamente, perto da substância cinzenta mais real do nosso corpo principal, está participando de cientistas da Universidade Estadual de Nizhny Novgorod chamada Ni Lobachevsky.
Um deles é o chefe do Neurological Computing Center, professor da Faculdade de Tecnologia Neurológica, Doutor em Física e Matemática, o prêmio presidencial no campo da ciência e inovação para os jovens cientistas Susann Gordleeva fala sobre o futuro da inteligência artificial para trazer a ajuda de novos modelos matemáticos.
– Susanna, porque você quer melhorar o que parece ser perfeito para muitas pessoas?
– Para a maioria das pessoas, a inteligência artificial está familiarizada com modelos de idiomas famosos, como Tatgpt e Deepseek. Eles lidam com documentos perfeitamente, realizam traduções de idiomas estrangeiros e estão se desenvolvendo ativamente. No entanto, eles ainda são construídos sobre as tecnologias do século anterior – algoritmos matemáticos criados para analisar e processar dados com base em treinamento a longo prazo. Embora sejam chamados de redes nervosas, elas não têm nada a ver com as redes biológicas reais em nosso cérebro. Quando são criados, fisiologistas e neurologistas neurológicos não têm dados suficientes sobre como a atividade cerebral, como o processo de pensamento é feito. Os matemáticos, iguais e grandes, ensinaram suas redes nervosas artificiais, com base em idéias muito condicionais sobre o trabalho das células nervosas.
– Informe -nos, qual é a principal diferença entre trabalhar e criar tecnologias?
– A arquitetura das redes nervosas oficiais tradicionais é estática. Não muda enquanto funciona. Com base em uma tarefa específica, escolhemos uma certa arquitetura, com base em uma grande quantidade de dados cuidadosamente preparados, treinamos ou definimos a gravidade (potência) das conexões nesta rede nervosa. O processo de aprendizado leva muito tempo. Após o treinamento, as redes nervosas geralmente não mudam sua arquitetura. No cérebro, a arquitetura das redes nervosas, pelo contrário, é muito flexível, muda o tempo todo durante a operação, de qualquer experiência alcançada. Aqui estamos conversando agora – você recebeu uma nova informação sobre sua rede neural e rede nervosa que foi estudada, em tempo real.
– Como isso aconteceu?
– No seu cérebro, em relação às novas informações obtidas, os impulsos elétricos nas células cerebrais começam a criar, essa atividade altera imediatamente as configurações da rede nervosa, o peso (força) dos contatos plásticos entre o neurotransmissor – as mudanças de neurotransmissor. Bem, temos monitoramento desse mecanismo, descrevendo a matemática em nossos modelos de processamento e armazenamento de informações para o cérebro artificial, tornando -o biológico.
– Eles podem fazer coisas semelhantes em todo o mundo? Em que nível é o seu grupo científico?
– De fato, essa área está se desenvolvendo positivamente em todo o mundo e não somos inferiores aos desenvolvedores mundiais nesse campo e, em alguns pontos, até os excedemos. Na década de ciência e tecnologia anunciada pelo presidente, fomos desenvolvidos ativamente e de pesquisas básicas que mudaram para a criação de laboratórios e protótipos. Além de nós, programadores, aqueles que criam hardware, significando desenvolvedores de ferro, trabalham sobre a questão da criação de novos sistemas para a IA.
– O que eles estão criando?
– Novos microcircuits e micro -componentes ajudam a executar nossos programas no computador. Nos planos antigos, a nova arquitetura do cérebro viking não funcionará efetivamente. Há outra tarefa importante: nós, especialistas em micro -eletrônicos, entendemos que, ao criar novas redes nervosas artificiais, precisamos procurar alta eficiência energética, procurar menos princípios arquitetônicos de custos dos sistemas de computação. Se continuarmos a gastar uma energia no trabalho de supercomputadores como agora e aumentar o consumo com sua força, toda a idéia com inteligência artificial em breve irá para um beco sem saída – não teremos eletricidade suficiente.
– Como esse problema pode ser resolvido?
Mais uma vez, novamente – alternar para ajudar nosso cérebro … por que os dispositivos de computação tradicionais são mais máquinas térmicas? Sim, tudo para eles, juntamente com a energia de processamento de dados, além disso, também gasta sua energia para o armazenamento e até libera o calor restante que precisa ser processado, ou seja, o início da unidade resfriando fortemente. Isso ocorre porque os computadores tradicionais são feitos de acordo com a arquitetura de von Neumann, na qual a unidade de armazenamento de informações e sua unidade de processamento são divididos em físicos e entre esses blocos, ocorre continuamente o processo de troca de dados. Uma grande quantidade de tempo e eletricidade entra em destilação desses conjuntos de dados! Em nosso cérebro, tudo ocorre em um só lugar: armazenamos informações e processamos em um só lugar – nas células nervosas e nos conectamos entre elas. As células nervosas no cérebro são muito curtas e raramente são criadas por sinais elétricos e, de acordo com um princípio de pulso tão raro, são as informações processadas no cérebro e o conhecimento do Islã. Nosso cérebro é uma economia enorme em termos de energia consumida em comparação com os computadores.