AI bude energeticky úspornejšia vďaka napodobňovaniu mozgu opíc

 

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

• Výskumníci zmenšili vizuálny model zo 60 miliónov premenných.

• Nová neurónová sieť využíva iba 10 000 aktívnych premenných.

• Systém inšpirovaný opicami spotrebuje zlomok pôvodnej elektrickej energie.

Ľudský mozog dokáže fungovať s menšou spotrebou energie, než akú potrebuje bežná žiarovka. Súčasné systémy umelej inteligencie naopak pri podobných úlohách spotrebúvajú obrovské množstvá drahej elektriny. Tím vedcov preto zverejnil v prestížnom časopise Nature štúdiu o vysoko efektívnom modeli umelej inteligencie.

Inovatívny model presne napodobňuje časť vizuálneho systému mozgu a jeho fungovanie. Na začiatku experimentu pracovala táto umelá sieť s masívnymi 60 miliónmi premenných. Odborníci však chceli zistiť, ako dokážu živé mozgy spracovať rovnaké množstvo informácií oveľa úspornejšie.

Ako základ poslúžili dáta získané priamo z mozgov opíc druhu makak. Výskumníci sa zamerali na to, aby masívne a neohrabané modely stlačili do kompaktnejšej formy. V sieti preto začali aktívne vyhľadávať redundantné a úplne zbytočné prepojenia.

Následne aplikovali sofistikované štatistické techniky, ktoré sa bežne používajú na kompresiu digitálnych fotografií. Výsledkom tohto procesu je model zredukovaný na neuveriteľných 10 000 premenných. Napriek drastickému zmenšeniu si umelá inteligencia zachovala takmer rovnakú presnosť a výkon ako pôvodná verzia.

Výsledný kód je dokonca taký malý, že sa bez problémov zmestí do e-mailovej prílohy. Extrémna jednoduchosť tohto kompaktného modelu navyše priniesla nečakaný vedecký benefit. Tím výskumníkov konečne získal detailný pohľad na to, čo presne umelé neuróny vo vnútri robia.

Špeciálna povaha týchto V4 neurónov pomáha vysvetliť zložité procesy v hlavách primátov. Ukazuje sa, ako mozgy dokážu pochopiť videný obraz bez potreby masívneho výpočtového výkonu. Tieto prevratné zistenia majú obrovský potenciál pre ďalší vývoj v oblasti strojového učenia.

Súčasné umelé modely sú často postavené na zastaranom chápaní mozgu z 20. storočia. Nové objavy naznačujú, že vývojári budú musieť od základov aktualizovať architektúru budúcich modelov. 

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Kompresia algoritmov inšpirovaná biológiou radikálne zníži energetickú náročnosť umelej inteligencie a zrýchli výpočty.

Zdroj: npr.org foto: depositphotos.com