Sve do sada veštačka inteligencija funkcionisala uz pomoć tradicionalnih hardvera, koji funkcionišu po principu binarnog jezika - nula i jedinica. Međutim, šta ako u jednom momentu AI postane bukvalno kao ljudski mozak – i krene da se koristi kroz računare isprepletene neuronima i sinapsama, koji radi daleko drugačije i energetski efikasnije od uobičajenih računara.
I ne samo to, kako bi se pokrenuli pojedini AI sistemi poput ChatGPT-ja, neophodni su ogromni data centri koji troše električnu energiju koliko troše pojedine države. Ipak, ukoliko bi se veštačka inteligencija razvijala na sistemima koji imitiraju arhitekturu i način rada mozga, količina energije potrebna za njen rad bi se u tom slučaju drastično smanjila.
"Danas je veštačka inteligencija na veoma bazičnom nivou inspirisana mozgom – u smislu da imamo neurone koji su povezani sinapsama", kaže Danijela Marković, iz francuskog Nacionalnog centra za naučna istraživanja (CNRS) za Bloomberg Adria TV.
Opširnije
Ovo je odgovor Microsofta na skupe i neekonomične AI modele
Sa oko dve milijarde parametara, treniranih na četiri biliona tekstualnih jedinica, BitNet b1.58 postiže konkurentne rezultate uz znatno manju potrošnju memorije i energije.
01.05.2025
Alibaba najavljuje Qwen3 i intenzivira trku u AI-ju
Alibaba iznenađuje novom serijom AI modela otvorenog koda Qwen3.
29.04.2025
Od čaše do čipa - kako klimatske promene i AI menjaju vinsku industriju u Srbiji
Vino je postalo ogledalo sveta koji se menja. Tanano, kompleksno i sa nepredvidivim krajem. Da li ćemo ikada više piti kao pre?
25.04.2025
Padale su i glave - samo četiri robota preživela prvi polumaraton
Trka robota u Pekingu privukla je pažnju širom sveta.
22.04.2025
Međutim, kako kaže, to je još samo softver i još su ti neuroni samo veoma jednostavne nelinearne funkcije. "Sa druge strane, mozak je mnogo kompleksniji i tu se događa mnogo više procesa – sinhronizacija više brzih oscilacija različitih neurona".
"Mozak troši otprilike istu količinu snage kao jedna sijalica, dok veštačka inteligencija troši otprilike koliko i cela Srbija za mesec dana", dodaje ona.
U važnosti obezbeđivanja značajnih količina električne energije govori i činjenica da kompanije, poput OpenAI, SoftBank Group Corp. i Oracle Corp. rade na prvom data centru povezanim sa poduhvatom Stargate vrednim 100 milijardi dolara. Na tu temu, portparol OpenAI je rekao u januaru da je taj data centar "prvi od mnogih koje ćemo graditi širom zemlje kroz projekat Stargate, za koji znamo da će stvoriti stotine hiljada radnih mesta - električara, stolara, radnika, vozača kamiona - na isti način na koji istorijski veliki infrastrukturni projekti stvaraju takve poslove".
Ipak, upravo u idejama u kontekstu energetske efikasnosti veštačke inteligencije i manjim troškovima leži suština onoga što se danas naziva neuromorfno računarsko inženjerstvo – pokušaj da se računari do neke mere približe načinu na koji funkcioniše ljudski mozak.
Računar koji "misli" kao mozak
"Ideja neuromorfnog računarstva je da se inspirišemo arhitekturom mozga – koji se sastoji od neurona. To su mali procesori povezani sinapsama, odnosno memorijama", kaže Marković. "U pitanju je dosta različita arhitektura mozga od one kakva postoji kad je reč o klasičnim računarima, gde imamo jedan centralni procesor i odvojenu memoriju. Kad je reč o mozgu, sve ovo je pomešano", dodaje.
Upravo ta razlika, smatra Marković, u arhitekturi otvara mogućnost za stvaranje efikasnijih računarskih sistema – kako u pogledu kapaciteta za učenje, tako i u pogledu korišćenja električne energije. Naime, neuromorfni računari ne slede konvencionalne algoritme, već funkcionišu tako što se "treniraju“ – slično kao i mozak.
"Kad učimo, određene sinapse u mozgu postaju jače, dok druge slabe. Istu stvar radimo u neuromorfnim računarima – podešavamo parametre u sistemu tako da se pojačavaju ili slabe, zavisno od toga kako želimo da sistem rezonuje", kaže Danijela Marković za Bloomberg Adria.
Depositphotos
Ipak, da bi se ovakva vrsta računara zaista razvila, potrebno je i da materijali i elektronske komponente prate nove zahteve. Tu u čitavu priču ulazi kvantna fizika.
"Digitalni kvantni računari su pandan klasičnim računarima – imaju algoritme koje pratimo. S druge strane, neurokvantni računar učimo i treniramo, kao što učimo i mozak".
U jednoj od eksperimenata u laboratoriji CNRS-a, šest međusobno povezanih malih kvantnih sistema pokazalo je isti nivo performansi kao i neuronska mreža sa čak 100 neurona. Razlika, kaže Marković, potiče iz samih kvantnih svojstava sistema.
Ko će pobediti u trci?
Tehnološki giganti poput Googlea i IBM-a ulažu veliki novac u razvoj sve većih kvantnih računara, ali bitku za najbolju platformu još niko nije dobio. "Postoje superprovodni kubiti, optika, spinovi, hladni atomi… Još nije jasno koja će platforma pobediti, a moguće je da nijedna neće – već da će se specijalizovati za različite zadatke", ističe Marković.
Depositphotos
Startapi širom sveta, posebno u SAD i Francuskoj, takođe rade na ovom problemu, pokušavajući da stvore računare koji nisu samo brži, već i energetski održiviji. Kako navodi, uprkos svemu što AI danas može da uradi, njena energetska cena nije dugoročno održiva.
Energetski održiviji AI
Danas, AI sistemi funkcionišu tako da troše mnogo više energije, jer moraju da "imitiraju" mozak kroz softver koji se pokreće na pogrešnom hardveru.
Međutim, ako bi AI mogla da funkcioniše poput mozga, kroz direktnu sinhronizaciju više brzih oscilacija različitih neurona, kako to mozak već radi, tada bi i energetska efikasnost bila na potpuno drugom nivou.
"Pretpostavljamo da je to ono što, između ostalog, omogućava mozgu da bude toliko energetski efikasniji od veštačke inteligencije".
Konačni odgovor na pitanje kad će veštačka inteligencija postati "prirodna" – još ne postoji. Ipak, jedno je sigurno – bez naučne revolucije, AI je zarobljena negde između nula i jedinica.
- U pisanju pomogla Jelisaveta Lazarević.
.webp){kind=icon}
Trenutno nema komentara za vest. Ostavite prvi komentar...