Современный искусственный интеллект может читать, говорить и анализировать огромные объемы данных, но при этом он испытывает трудности с обучением в реальном времени и энергоэффективностью. Кайл Дарувалла, стипендиат в Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL), разрабатывает новый подход к преодолению этих ограничений, черпая вдохновение в человеческом мозге.
Инновационная разработка Даруваллы позволяет отдельным нейронам в сети получать обратную связь и перестраиваться в режиме реального времени, имитируя то, как наш мозг обрабатывает новую информацию без пауз. Этот метод значительно снижает потребление энергии, обычно связанное с перемещением данных в искусственных нейронных сетях.
Этот прорыв также подтверждает теорию, связывающую рабочую память с обучением и успеваемостью. В нашем мозге рабочая память позволяет нам сохранять концентрацию и вспоминать накопленные знания, а модель Даруваллы связывает эту когнитивную функцию с более эффективными процессами обучения ИИ.
Благодаря тому, что модель Даруваллы включает в себя подобные мозгу настройки, она может стать "предвестником нового поколения ИИ", который будет обучаться и адаптироваться подобно человеку, что в перспективе изменит эффективность и доступность ИИ, пишут эксперты.
