Видео
В мире
Учёные из Johns Hopkins University выяснили, что ИИ с архитектурой, похожей на человеческий мозг, способен демонстрировать мозгоподобную активность ещё до начала обучения. То есть — без миллионов примеров и месяцев тренировок.
Исследователи сравнили несколько популярных архитектур ИИ: трансформеры, полностью связанные сети и сверточные нейросети. Ни одна из моделей не проходила предварительного обучения. Системам просто показывали изображения — людей, животных и предметов — и измеряли, как они «реагируют» внутри.
Результат оказался неожиданным. Увеличение размеров трансформеров почти не приближало их к работе человеческого мозга. А вот сверточные нейросети начинали вести себя так, будто уже прошли масштабное обучение — их внутренняя активность напоминала реакции мозга людей и приматов.
По словам авторов, дело не в количестве данных, а в правильном «чертежe» системы. Человеческий мозг эволюционировал так, чтобы учиться быстро и с минимальным объёмом информации — и ИИ может получить такое же преимущество, если строить его по биологическим принципам.
Это открытие ставит под сомнение нынешнюю гонку за всё большими дата-центрами и вычислительными мощностями. В будущем ИИ может стать быстрее, дешевле и энергоэффективнее — просто за счёт более умной архитектуры, а не бесконечного обучения.
