המודלים המהירים של הבינה המלאכותית, שנכנסו באופן פעיל לחיינו רחוקים מאוד. הם חסרים את הגמישות והיעילות האנרגטית של המוח שלנו. הקמתן של רשתות נוירולוגיות חדשות בעצם, קרוב לעניין האפור האמיתי ביותר של גופנו העיקרי, משתתפת במדענים של אוניברסיטת Nizhny Novgorod בשם Ni Lobachevsky.
אחד מהם הוא ראש מרכז המחשוב הנוירולוגי, פרופסור בפקולטה לטכנולוגיה נוירולוגית, דוקטור לפיזיקה ומתמטיקה, הפרס הנשיאותי בתחום המדע והחדשנות למדענים הצעירים סוזן גורדליבה מדבר על עתיד האינטליגנציה המלאכותית כדי להביא למודלים מתמטיים חדשים.
– סוזנה, מכיוון שאתה רוצה לשפר את מה שנראה מושלם עבור אנשים רבים?
– עבור מרבית האנשים, בינה מלאכותית מכירה מודלים של שפה מפורסמת כמו TATGPT ו- DeepSeek. הם מתמודדים עם מסמכים בצורה מושלמת, מבצעים תרגומים משפות זרות ומתפתחים באופן פעיל. עם זאת, הם עדיין בנויים על הטכנולוגיות של המאה הקודמת – אלגוריתמים מתמטיים שנוצרו לניתוח ועיבוד נתונים המבוססים על הכשרה לטווח הארוך. למרות שהם נקראים רשתות עצבים, אין להם שום קשר לרשתות הביולוגיות בפועל במוחנו. כאשר הם נוצרים, לפיזיולוגים נוירולוגיים ונוירולוגים אין מספיק נתונים על אופן הפעילות המוחית, כיצד מתבצע תהליך החשיבה. מתמטיקאים, שווים וגדולים, לימדו את רשתות העצבים המלאכותיות שלהם, המבוססות על רעיונות המותנים מאוד בעבודתם של תאי עצב.
– יידע אותנו, מה ההבדל העיקרי בין עבודה ויצירת טכנולוגיות?
– הארכיטקטורה של רשתות עצבים רשמיות מסורתיות היא סטטית. זה לא משתנה בזמן העבודה. בהתבסס על משימה ספציפית, אנו בוחרים ארכיטקטורה מסוימת, המבוססת על כמות גדולה של נתונים שהוכנו בקפידה, אנו מכשירים או קובעים את הכובד (הכוח) של החיבורים ברשת עצבים זו. תהליך הלמידה לוקח הרבה זמן. לאחר אימונים, רשתות עצבים לרוב אינן משנות את הארכיטקטורה שלהן. במוח, הארכיטקטורה של רשתות העצבים, להפך, היא גמישה מאוד, היא משתנה כל הזמן במהלך הפעולה, מכל ניסיון שהושג. כאן אנחנו מדברים כרגע – קיבלת מידע חדש על הרשת העצבית שלך ורשת העצבים שנחקרו בזמן אמת.
איך זה קרה?
– במוח שלך, לגבי המידע החדש שהתקבל, הדחפים החשמליים בתאי המוח מתחילים ליצור, פעילות זו משנה מייד את הגדרות רשת העצבים, את המשקל (הכוח) של מגעים פלסטיים בין המפרקים הנוירוטרנסמיטר – המפרקים הנוירולוגיים משתנים. ובכן, יש לנו פיקוח על מנגנון זה, המתאר מתמטיקה במודלים שלנו לעיבוד ואחסון מידע למוח מלאכותי, מה שהופך אותו לביולוגי.
– האם הם יכולים לעשות דברים דומים ברחבי העולם? באיזו רמה הקבוצה המדעית שלך?
אכן, תחום זה מתפתח באופן חיובי די ברחבי העולם ואנחנו לא נחותים מהמפתחים העולמיים בתחום זה, ובנקודות מסוימות אנו אפילו חורגים מהם. בעשור של המדע והטכנולוגיה עליו הודיע הנשיא, היינו מפותחים באופן פעיל וממחקר בסיסי שעבר ליצירת מעבדות ואבות -טיפוס. בנוסף לנו, מתכנתים, אלה שיוצרים חומרה, כלומר מפתחי ברזל ברזל, עובדים בנושא יצירת מערכות חדשות עבור AI.
– מה הם יוצרים?
– מעגלי מיקרו ומיקרו -מרכיבים חדשים עוזרים בסופו של דבר להריץ את התוכניות שלנו במחשב. בתוכניות הישנות, הארכיטקטורה החדשה של המוח הוויקינגי לא תעבוד ביעילות. יש משימה חשובה נוספת: שנינו ומומחי מיקרו -אלקטרוניקה מבינים שכאשר יוצרים רשתות עצבים מלאכותיות חדשות, עלינו לחפש יעילות אנרגטית גבוהה, לחפש עקרונות ארכיטקטוניים פחות עלות של מערכות מחשוב. אם נמשיך לבזבז אנרגיה כזו על עבודתם של מחשבי -על כמו עכשיו ולהגדיל את הצריכה עם כוחם, כל הרעיון עם בינה מלאכותית יעבור בקרוב למבוי סתום – לא יהיה לנו מספיק חשמל.
– כיצד ניתן לפתור בעיה זו?
שוב, שוב – מעבר כדי לעזור למוח שלנו … מדוע מכשירי מחשוב מסורתיים הם מכונות תרמיות יותר? כן, הכל בשבילם, יחד עם אנרגיית עיבוד נתונים, בנוסף, מוציאים גם את האנרגיה שלהם לאחסון שלהם ואף משחררים את החום שנותר שצריך לעבד, כלומר תחילת היחידה מתקררת מאוד. הסיבה לכך היא שהמחשבים המסורתיים נעשים על פי הארכיטקטורה של פון נוימן, בה יחידת אחסון המידע ויחידת העיבוד שלה מחולקים לפיזי ובין בלוקים אלה, תהליך חילופי הנתונים מתרחש ברציפות. זמן גדול של זמן וחשמל נכנס לזיקוק של מערכי נתונים אלה! במוח שלנו הכל מתרחש במקום אחד: אנו מאחסנים מידע ומעבדים אותו במקום אחד – בתאי עצב ומתחברים ביניהם. תאי העצב במוח קצרים מאוד ולעתים נדירות נוצרים על ידי אותות חשמליים, ועל פי עקרון הדופק כה נדיר הוא המידע המעובד במוח וידע האיסלאם. המוח שלנו הוא כלכלה עצומה מבחינת האנרגיה הנצרכת בהשוואה למחשבים.
