Технологии искусственного интеллекта развиваются очень стремительно. Так, чат-бот ChatGPT просто разорвал мир, набрав 100 млн активных пользователей за 2 месяца после официального запуска. Нейросети уже умеют общаться, находить любую информацию, распознавать голоса, писать как настоящий человек и много чего еще. Порой кажется, что они уже во многом умнее людей, и от этого немного не по себе. Но на самом деле у них есть фундаментальные недостатки, которые еще долго не позволят им что-либо противопоставить живому мозгу.
Много каши ели
Основная проблема абсолютно всех современных нейропомощников состоит в колоссальной затрате энергии.
«Так, тренировка модели GPT-3 от OpenAI в 2021 году потребовала 1,287 ГВт·ч. И это на пару порядков больше, чем раньше, если судить по числу параметров, на которых обучается программа: у GPT-3 их 175 млрд, тогда как у ее предшественника было всего 1,5 млрд», — писали в «Известиях» в 2023 году.
Также есть информация, что компания Google, которая ежегодно потребляет около 20 ТВт·ч энергии, 10–15% от этого тратит на программирование и работу собственных ИИ-проектов. И это без учета информационных баз (дата-центров), хотя без них современные нейросети существовать не могут.
При этом простые люди то и дело замечают несовершенства работы этих нейросетей, которые опрометчиво принято называть искусственным интеллектом, хотя, по сути, они весьма далеки от этого понятия. Главный минус нейронных программ — переобучение. Алгоритмы просто фиксируют информацию и как бы «зазубривают» ответ на каждый отдельный запрос, вместо того, чтобы улавливать закономерности и причинно-следственные связи. Также есть смежная проблема — они забывают один приобретенный навык, обучившись другому.
Ученые осознают это, и некоторые варианты решения уже есть, например: регуляризация, нормализация батчей, наращивание данных и другие методы, но все они пока еще тоже далеки от идеала. Да и в целом, они являются лишь вспомогательными, потому что основные затраты электроэнергии происходят по другой, пока что нерешаемой причине.
Древняя архитектура
Она кроется в строении кремниевых полупроводников. Все, даже новейшие модели, спроектированы по принципу архитектуры фон Неймана (принстонская архитектура), придуманной 100 лет назад. При этом подходе хранилище данных и вычислительный аппарат находятся отдельно друг от друга. Этот принцип прекрасно работал с небольшими системами, однако в условиях резкой глобализации данных он потерпел крах. И мало того, что расход энергии идет на работу колоссальных дата-центров, а также самих процессоров, бо́льшая ее часть уходит именно на перенос данных туда и обратно — по этой челночной системе.
Это можно увидеть на простом примере. Беспилотные автомобили постоянно сверяются с данными GPS, чтобы избежать аварий и не сбиться с пути, это огромные энергетические затраты. А, например, пчелы способны прокладывать многокилометровый путь до улья, задействовав мозговую активность (нейроны) и затратив всего 0,001 Вт — в миллион раз меньше, чем машины-автопилоты. А это всего лишь пчелы.
Такая эффективность обусловлена совмещением процессов хранения и обработки информации в одном месте — мозге, что недоступно его искусственным аналогам. Хотя исследователи пытаются решить эту проблему, но пока работа находится в зачатке. Речь о нейроморфных чипах, устроенных по принципу работы элементов мозга. Они принципиально отличаются от кремниевых проводников, тратят очень мало энергии и теоретически могут сделать ИИ настоящим и доступным. Эти чипы не имеют заложенных алгоритмов и сами учатся в зависимости от ситуации. Но и тут существует большая сложность — большая неточность выдаваемых результатов, по сравнению с тем же кремнием. Это обусловлено гиперчувствительностью к внешним факторам, таким как шумы и магнитные поля.
А даже если эти технологии удастся так или иначе доработать, они все равно будут уступать возможностям мозга. Исходя из этого, именно мозг можно назвать самым совершенным процессором из имеющихся на Земле. Он не всегда самый умный и вычислительный, но всегда превосходящий по результату в пропорции на затраченный ватт энергии. И это несомненное преимущество нашего мозга, скорее всего, будет у него еще очень долго.
Подписывайтесь на канал и ставьте лайки! Впереди вас ждет еще много неочевидного и загадочного о человеческом теле и секретах долголетия.