Китай представил «мозгоподобный» ИИ, работающий в 100 раз быстрее аналогов
Учёные из Пекинского института автоматизации Академии наук Китая объявили о создании новой системы искусственного интеллекта SpikingBrain 1.0, которую называют «мозгоподобной». Разработчики утверждают, что она обрабатывает длинные цепочки данных до 100 раз быстрее привычных моделей, при этом потребляет значительно меньше энергии.
Главное отличие SpikingBrain 1.0 от привычных решений вроде ChatGPT заключается в том, что она основана на принципе «спайковой» (импульсной) обработки. В обычных нейросетях активируется весь массив вычислений, тогда как в SpikingBrain срабатывают только те нейроны, которые получают конкретный сигнал. Такой выборочный отклик напоминает работу человеческого мозга и позволяет экономить ресурсы.
Чтобы доказать работоспособность подхода, исследователи собрали две версии модели: меньшую на 7 миллиардов параметров и большую на 76 миллиардов. Обе были обучены на относительно небольшом объёме данных — около 150 миллиардов токенов, что составляет меньше 2% от типичных требований для моделей такого уровня. Несмотря на это, система показывала впечатляющие результаты: в одном из тестов SpikingBrain справилась с запросом длиной в 4 миллиона токенов более чем в 100 раз быстрее традиционного трансформера.
Система работала стабильно в течение нескольких недель на сотнях отечественных чипов MetaX, произведённых в Шанхае, без привлечения американских процессоров Nvidia. Это особенно важно для Китая, который стремится к технологической независимости в условиях ограничений на импорт передовых полупроводников.
По словам авторов, такие «мозгоподобные» архитектуры могут найти применение там, где нужно обрабатывать огромные массивы данных: от анализа юридических и медицинских документов до исследований в физике высоких энергий и расшифровки ДНК.
Учёные отмечают, что работа SpikingBrain — лишь первый шаг. Они видят в проекте основу для будущих систем, которые смогут сочетать эффективность биологического мозга с вычислительной мощностью современных технологий.