Исследователи из Института автоматики при Китайской академии наук разработали нейросетевую модель, вдохновленную структурой человеческого мозга, с целью преодоления ограничений традиционных моделей, таких как высокое потребление вычислительных мощностей. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Computational Science.
Современные задачи в области ИИ требуют создания универсальных систем с более широким спектром когнитивных функций. Ли Гоци отметил, что в разработке крупных ИИ-систем часто используется стратегия масштабирования, что приводит к неэффективному использованию ресурсов и трудностям с интерпретацией результатов.
В отличие от этого, человеческий мозг, состоящий из примерно 100 миллиардов нейронов и тыс. трлн. синапсов, потребляет около 20 ватт энергии. Вдохновленные работой нейронов, исследователи применили методику «внутренней сложности», чтобы достичь универсального уровня интеллекта.
