研究人员为人工智能算法开发出新的 更节能的数据处理方法
导读 它会阅读。它会说话。它会整理大量数据并提出商业决策建议。今天的人工智能似乎比以往任何时候都更像人类。然而，人工智能仍有几个关键的缺...
它会阅读。它会说话。它会整理大量数据并提出商业决策建议。今天的人工智能似乎比以往任何时候都更像人类。然而，人工智能仍有几个关键的缺点。
“尽管 ChatGPT 和所有这些当前的 AI 技术都令人印象深刻，但在与物理世界的互动方面，它们仍然非常有限。即使是解决数学问题和写论文等事情，它们也需要数十亿个训练示例才能做好，”冷泉港实验室 (CSHL) NeuroAI 学者 Kyle Daruwalla 解释道。
Daruwalla 一直在寻找新的、非传统的方法来设计能够克服此类计算障碍的人工智能。他可能刚刚找到了一种方法。
关键在于移动数据。如今，现代计算的大部分能耗都来自于数据的传输。在由数十亿个连接组成的人工神经网络中，数据的传输距离可能非常长。
因此，为了找到解决方案，达鲁瓦拉从现存计算能力最强大、能效最高的机器之一——人类大脑中寻找灵感。
Daruwalla 设计了一种新方法，让人工智能算法能够更有效地传输和处理数据，这种方法是基于我们的大脑接收新信息的方式。该设计允许单个人工智能“神经元”接收反馈并即时调整，而不是等待整个电路同时更新。这样，数据就不必传输太远，并且可以实时处理。
“在我们的大脑中，我们的连接一直在变化和调整，”达鲁瓦拉说。“这并不是说你暂停一切，进行调整，然后恢复自我。”
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