Процессоры, обслуживающие потребности систем искусственного интеллекта, потребляют огромное количество энергии, и непохоже, что в ближайшее время эта тенденция роста энергоемкости изменится. Но, как часто бывает, природа уже решила эту проблему. Мозг человека способен очень быстро учиться даже на скудном количестве плохо структурированных данных или обрабатывать эквивалент миллиарда миллиардов математических операций в секунду, требуя взамен каких-то 20 ватт энергии.

Цифровая копия человеческого мозга, которую хотят создать исследователи из Университета Западного Сиднея, может стать первой машиной, имитирующей импульсные, или спайковые нейронные сети в большом масштабе. Они считаются самыми близкими к физиологии мозга искусственными нейросетями.

По мнению ученых, неспособность современных компьютерных технологий воспроизвести в процессорах нейронные сети мозга, в частности, импульсные нейросети, затрудняет развитие вычислительной техники. Пока все попытки сталкивались с тем, что цифровые системы оказывались слишком медленными и потребляли слишком много энергии, пишет New Atlas.

С появлением суперкомпьютера DeepSouth ситуация изменится, уверены ученые. Когда он заработает — ориентировочно в апреле 2024 года — то сможет обрабатывать огромные объемы данных с высокой скоростью. При этом он будет намного компактнее, чем другие суперкомпьютеры, и станет потреблять существенно меньше энергии благодаря импульсным нейронным сетям.

Кроме того, DeepSouth задуман модульным, а компоненты, из которых он собран, легко доступны, так что суперкомпьютер можно будет увеличивать или уменьшать под разнообразные задачи.

Ученые из США создали нейронную сеть с присущей человеку способностью к языковому обобщению. Этот ИИ умеет почти как мы укладывать новые для себя слова в существующий словарь и использовать их в новом контексте. Такое умение считается ключевым аспектом человеческого восприятия. Кстати, ChatGPT справился с той же задачей намного хуже.