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美国马萨诸塞大学阿默斯特分校研发出异步AI 可大幅降低算力能耗并支持持续学习

随着人工智能(AI)系统规模不断扩大、性能持续提升,其能耗也随之急剧增长。

据外媒报道,美国马萨诸塞大学阿默斯特分校(University of Massachusetts Amherst)曼宁信息与计算机学院(Manning College of Information and Computer Sciences)的教务教授Hava Siegelmann带领团队,研发出一种新型AI,其运行机制更贴近人脑的核心工作模式。该研究主要围绕两大互补目标展开:一是让AI能够实时持续学习,而不仅仅是在固定的训练阶段进行学习;二是大幅降低智能计算的能耗。

这项近期发表于《自然*通讯(Nature Communications)》的研究表明,在大幅降低能耗的前提下,AI依旧可以实现高阶能力。

Hava Siegelmann表示:“当下的AI虽然性能强大,却极其耗能。我们的研究证明,完全可以打造出高性能且运行效率大幅提升的AI。”

人脑与现有AI的能耗差距十分悬殊。美国国立卫生研究院的数据显示,人脑约有860亿个神经元并行工作,总功耗仅约20瓦,相当于一枚小型LED灯泡的耗电量。反观目前顶级AI模型,训练过程功耗可达数千万瓦,还需依托大型数据中心才能运转。

人脑之所以能效出众,核心原因在于异步运行。执行特定任务或进行信息更新时,仅有小部分神经元被激活,这让大脑以极低能耗完成复杂行为。

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