Тайна 20 ватт: как наш мозг обходит лучшие суперкомпьютеры мира, даже не напрягаясь

Мы с замиранием сердца следим за гонкой суперкомпьютеров, которые пожирают мегаватты, чтобы вычислить триллионный знак числа пи. Мы боимся, что однажды искусственный интеллект превзойдёт человека и поработит мир. Но в этой гонке мы упускаем из виду тихого гения, который уже живёт внутри каждого из нас. И его мощь не снилась ни одному дата-центру.

Загадка 20 ватт

«Человеческий мозг — удивительно энергоэффективное устройство», — констатирует Адвайт Мадхаван из Национального института стандартов и технологий (NIST). По его словам, в вычислительном эквиваленте наш мозг способен выдавать результат, сравнимый с эксафлопсом (это миллиард миллиардов операций в секунду), потребляя при этом всего 20 ватт — как старая лампочка.

Чтобы было понятнее: один из самых мощных суперкомпьютеров мира, Oak Ridge Frontier, недавно продемонстрировал аналогичную производительность. Но его аппетиты в миллион раз выше — 20 мегаватт. Работа этой махины за день требует сжигания 207 тонн угля с выбросом 340 тонн углекислого газа, или 120 тысяч литров нефти, или 84 миллионов литров природного газа. Наш мозг в это время «питается» энергией от трёх бананов и оставляет после себя только мысли.

Параллельные миры

В чём же секрет такой невероятной экономичности? Дело в принципиально иной архитектуре. Профессор Стэнфордского университета Ликун Ло объясняет, что компьютеры работают последовательно. Сначала они должны заметить мяч, потом измерить его скорость, затем рассчитать траекторию и только потом отдать команду руке. Это похоже на конвейер, где ошибка на одном этапе губит всё.

Мозг работает иначе. Он использует массово-параллельную обработку. Как только фотоны света коснулись сетчатки, информация о местоположении, направлении и скорости мяча извлекается параллельными цепями и передаётся в мозг одновременно. Двигательная кора тут же отправляет команды ногам, туловищу, рукам и запястьям — и всё это за миллисекунды, синхронно, без задержек. Мозг не ждёт, он действует.

Почему ИИ не станет человеком, даже если захочет

Несмотря на всю сложность современных нейросетей, на фундаментальном уровне они устроены иначе. Суин И из Инженерного колледжа Техасского университета A&M поясняет, что традиционные модели ИИ полагаются на метод обратного распространения ошибки. Этот метод, хоть и эффективен, биологически абсолютно неправдоподобен. В мозге нет механизма, который бы работал по такому же принципу.

Учёные по всему миру бьются над тем, чтобы перенести принципы работы мозга в кремний. Чанг Сюй из Центра искусственного интеллекта Сиднейского университета ещё в 2024 году отмечал, что мозг не задействует все 100 миллиардов нейронов одновременно. Он избирательно использует ресурсы разных полушарий в зависимости от задачи. Это открытие вдохновляет на создание алгоритмов, которые будут не перебирать все данные подряд, а фокусироваться на главном.

Компьютеры будущего: как мозг, но без усталости

Исследователи из Университета Суррея уже экспериментируют с методом топографического разреженного картирования. Мохсен Камелиан Рад, представляющий эту команду, объясняет суть: нейроны в сети соединяются не со всеми подряд, а только с теми, кто находится рядом. Это радикально снижает энергопотребление. Дополнительный алгоритм, улучшенное картирование, удаляет и вовсе ненужные связи, имитируя естественную оптимизацию, которую мозг проводит в процессе обучения.

Это не просто погоня за эффективностью. Это попытка создать более интуитивные компьютеры, способные работать с неполными или нечёткими данными так же легко, как это делаем мы.

Как резюмирует Адвайт Мадхаван, компьютеры следующего поколения будут разительно отличаться от своих предшественников. Они должны будут не только соответствовать растущим запросам, но и минимизировать воздействие на окружающую среду. И ключ к этой новой эре, по его словам, лежит в тайнах биологии, которые учёные только начинают по-настоящему понимать.

Ранее сообщалось, что нейросети научились вычислять реальные личности владельцев скрытых профилей