Имитация структуры мозга — новый путь к эффективности ИИ

Ученые из Университета Суррея предложили инновационный метод повышения производительности искусственного интеллекта, основанный на принципах работы человеческого мозга. Их исследование открывает перспективы создания более энергоэффективных и мощных ИИ-систем.

Биологический подход к архитектуре нейросетей

Результаты исследования, опубликованные в авторитетном журнале Neurocomputing, демонстрируют: воспроизведение паттернов нейронных связей человеческого мозга способно существенно повысить эффективность искусственных нейронных сетей. Это особенно актуально для современных генеративных моделей ИИ, включая такие системы, как ChatGPT и аналогичные языковые модели.

Ключевым элементом разработки стал метод топографического разреженного картографирования (Topographic Sparse Mapping). Суть подхода заключается в том, что каждый искусственный нейрон связывается только с ближайшими или функционально родственными нейронами — точно так же, как человеческий мозг оптимально организует обработку и хранение информации. Эта архитектура резко контрастирует с традиционными полносвязными нейронными сетями, где каждый нейрон потенциально соединен со множеством других элементов.

Энергоэффективность без потери качества

«Наше исследование убедительно показывает: интеллектуальные системы можно создавать гораздо более рационально, значительно снижая энергопотребление при сохранении высокой производительности», — отметил доктор Роман Бауэр, старший преподаватель и один из ведущих авторов исследования.

Новая модель устраняет необходимость в избыточных соединениях между нейронами, которые требуют вычислительных ресурсов, но не вносят существенного вклада в конечный результат. Это позволяет повысить производительность более устойчивым и экологичным способом, не жертвуя точностью работы системы.

Масштаб проблемы энергопотребления современного ИИ впечатляет. По словам доктора Бауэра, обучение многих популярных больших языковых моделей может потреблять более миллиона киловатт-часов электроэнергии — это сопоставимо с годовым энергопотреблением сотен домохозяйств. «При нынешних темпах роста индустрии искусственного интеллекта такой подход просто неустойчив», — подчеркивает исследователь.

Усовершенствованная версия

Развивая базовую идею, команда разработала Enhanced Topographic Sparse Mapping — улучшенную версию метода, которая идет еще дальше. В ней реализован биологически инспирированный процесс «обрезки» (pruning) нейронных связей непосредственно во время обучения модели.

Этот механизм имитирует естественный процесс синаптической пластичности: подобно тому, как человеческий мозг постепенно укрепляет важные нейронные пути и ослабляет менее используемые связи в процессе обучения и накопления опыта, усовершенствованная модель динамически оптимизирует свою архитектуру, адаптируясь к решаемым задачам.

Перспективы применения

Исследовательская группа продолжает работу над расширением применимости разработанного подхода. Особый интерес представляет использование метода в нейроморфных вычислениях — инновационной парадигме компьютерных систем, максимально приближенной к архитектуре и принципам функционирования биологического мозга.

Нейроморфные компьютеры обещают революционный прорыв в эффективности: они могут выполнять сложные когнитивные задачи, потребляя лишь малую долю энергии по сравнению с традиционными вычислительными системами. Интеграция топографического разреженного картографирования в такие платформы может создать синергетический эффект, открывая путь к созданию по-настоящему эффективного и масштабируемого искусственного интеллекта.

Рекомендуем прочитать

Nvidia укрепляет позиции в Азии

OSHU01.11.202501.11.2025

Amazon сокращает 14 000 рабочих мест ради «трансформации через ИИ»

OSHU29.10.202529.10.2025

ChatGPT собирает данные о психических проблемах пользователей

OSHU28.10.202528.10.2025 Искать: Поиск