Die vinnige modelle van kunsmatige intelligensie, wat ons lewens aktief baie ver betree het. Hulle het nie die buigsaamheid en energie -doeltreffendheid van ons brein nie. Die skepping van nuwe neurologiese netwerke, naby die mees grys materiaal van ons hoofliggaam, neem deel aan wetenskaplikes van die Nizhny Novgorod State University met die naam NI Lobachevsky.
Een daarvan is die hoof van die Neurological Computing Centre, 'n professor aan die fakulteit neurologiese tegnologie, doktor in fisika en wiskunde, die presidensiële prys op die gebied van wetenskap en innovasie aan jong wetenskaplikes Susann Gordleeva praat oor die toekoms van kunsmatige intelligensie om die hulp van nuwe wiskundige modelle te bring.
– Susanna, omdat jy wil verbeter wat vir baie mense perfek lyk?
– Vir die meeste mense is kunsmatige intelligensie vertroud met bekende taalmodelle soos Tatgpt en Deepseek. Dit handel perfek oor dokumente, voer vertalings uit vreemde tale uit en ontwikkel aktief. Hulle is egter steeds gebou op die tegnologieë van die vorige eeu – wiskundige algoritmes wat geskep is om data te ontleed en te verwerk op grond van langtermynopleiding. Alhoewel dit senuwee -netwerke genoem word, het hulle niks met die werklike biologiese netwerke in ons brein te doen nie. As dit geskep word, het neurologiese fisioloë en neuroloë nie genoeg inligting oor hoe die breinaktiwiteit, hoe die denkproses gedoen word nie. Wiskundiges, gelyk en groot, het hul kunsmatige senuweetwerke geleer, gebaseer op idees wat baie voorwaardelik is oor die werk van senuweeselle.
– Laat weet ons, wat is die belangrikste verskil tussen werk en die skep van tegnologie?
– Die argitektuur van tradisionele amptelike senuweetwerke is staties. Dit verander nie terwyl dit werk nie. Op grond van 'n spesifieke taak, kies ons 'n sekere argitektuur, gebaseer op 'n groot hoeveelheid noukeurig voorbereide data, ons oefen of stel die swaartekrag (krag) van die verbindings in hierdie senuwee -netwerk op. Die leerproses neem baie tyd. Na opleiding verander senuwee -netwerke dikwels nie hul argitektuur nie. In die brein is die argitektuur van die senuwee -netwerke, inteendeel, baie buigsaam, dit verander die hele tyd tydens die operasie, vanaf enige ervaring wat verkry is. Hier praat ons nou – u het intyds 'n nuwe inligting oor u neurale netwerk en senuwee -netwerk ontvang wat bestudeer is.
– Hoe het dit gebeur?
– In u brein, met betrekking tot die nuwe inligting wat verkry is, die elektriese impulse in die breinselle begin skep, verander hierdie aktiwiteit onmiddellik die senuwee -netwerkinstellings, die gewig (krag) van plastiese kontakte tussen die neurotransmitter – neurologiese gewrigte verander. Wel, ons het hierdie meganisme monitor, wat wiskunde beskryf in ons modelle van verwerking en stoor van inligting vir kunsmatige brein, wat dit biologies maak.
– Kan hulle soortgelyke dinge regoor die wêreld doen? Op watter vlak is u wetenskaplike groep?
– Hierdie gebied ontwikkel inderdaad baie positief oor die hele wêreld en ons is nie minderwaardig as die wêreldontwikkelaars op hierdie gebied nie, en op sommige punte oorskry ons dit selfs. In die dekade van wetenskap en tegnologie wat deur die President aangekondig is, was ons redelik aktief ontwikkel en van basiese navorsing wat verskuif het na die skepping van laboratoriums en prototipes. Benewens ons, werk programmeerders, diegene wat hardeware skep, wat yster ysterontwikkelaars beteken, aan die kwessie van die skep van nuwe stelsels vir AI.
– Wat skep hulle?
– Nuwe mikrokringe en mikro -komponente help om uiteindelik ons programme op die rekenaar te laat loop. Op die ou planne sal die nuwe argitektuur van die Viking -brein nie effektief werk nie. Daar is nog 'n belangrike taak: beide van ons en mikro -elektronika -kundiges verstaan dat wanneer ons nuwe kunsmatige senuweesnetwerke skep, ons moet soek na hoë energie -doeltreffendheid, na minder koste -argitektoniese beginsels van rekenaarstelsels moet soek. As ons aanhou om so 'n energie aan die werk van superrekenaars soos nou te spandeer en die verbruik met hul krag te verhoog, sal die hele idee met kunsmatige intelligensie binnekort tot 'n doodloopstraat gaan – ons sal nie genoeg elektrisiteit hê nie.
– Hoe kan hierdie probleem opgelos word?
Weereens, weereens – om te skakel om ons brein te help … Waarom is tradisionele rekenaartoestelle meer termiese masjiene? Ja, alles vir hulle, tesame met dataverwerkingsenergie, spandeer ook hul energie vir hul berging en stel selfs die oorblywende hitte vry wat verwerk moet word, dit wil sê die begin van die eenheid wat sterk afkoel. Dit is omdat tradisionele rekenaars gedoen word volgens die argitektuur van Von Neumann, waarin die inligtingstoor -eenheid en die verwerkingseenheid in fisieke en tussen hierdie blokke verdeel is, vind die data -uitruilproses voortdurend plaas. 'N Groot hoeveelheid tyd en elektrisiteit gaan in die distillasie van hierdie datastelle! In ons brein kom alles op een plek voor: ons stoor inligting en verwerk dit op een plek – in senuweeselle en verbind tussen hulle. Die senuweeselle in die brein is baie kort en word selde deur elektriese seine geskep, en volgens so 'n seldsame polsbeginsel is die inligting wat in die brein verwerk word en die kennis van Islam. Ons brein is 'n groot ekonomie in terme van energie wat verbruik word in vergelyking met rekenaars.