Искусственный General Int ...

Каким образом ИИ всегда будет отличаться от человеческого интеллекта?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 9677


Chier Hu Б.А. Новое медиаискусство и информатика, Университет науки и технологии Хуажонг (2016)   
@ | Обновлено Right Now


Потребление энергии: человеческий мозг имеет низкую стоимость энергии

Если скорость обработки нашего мозга может быть наложена, то для достижения скорости обработки современного суперкомпьютера требуется всего лишь 4 лампы потребления энергии.

«Энергия, потребляемая мозгом», составляет 20% энергии, потребляемой человеческим организмом каждый день. Обычные люди потребляют 2000 ккал в день, поэтому энергия, потребляемая мозгом каждый день, составляет около 400 ккал. Интеллектуальная мощность на самом деле стабильна, около 20 Вт - она ​​включает в себя:

  • Энергопотребление «CPU, GPU, жесткого диска, памяти» и других устройств;
  • Потребление энергии «Визуальная обработка, обработка голоса, обработка языка» и другие функции, когда они полностью активированы.

Давайте оценим энергопотребление AlphaGo в игре с Ли Седолом:

1202пяесеоеСпU*100весaTTs+176пяесеоеграммпUs*300весaTTsзнак равно173КW type="math/tex" id="MathJax-Element-5">

Этот AI прост и не имеет интеллекта за пределами Go:

  • Функция его визуальной части «Чтение шахматной доски» была выполнена инженерами DeepMind;
  • В целях экономии энергии у него нет таких функций, как голос, обработка языка и так далее.

Если учитывать только потребление ресурсов процессора и графического процессора, то его мощность уже составляет 173 кВт. (Конечно, текущее энергопотребление CPU и GPU далеко не приближается к теоретическому нижнему пределу.)

AlphaGo - это ИИ с «простой функцией Го», который потребляет в 8650 раз больше энергии мозга Ли Седола. Не говоря уже о том, что даже «наиболее трудоемкие визуальные задачи» не были реализованы, но его энергопотребление возросло в тысячи раз.


Да, поддержка мощного ИИ неизбежно потребует сильного компьютера. Но как только вычислительная мощность становится сильнее, потребление энергии не падает.

Классические компьютеры - это необратимые компьютеры. Поскольку ворота NAND необратимы, классический компьютер постоянно стирает информацию при вычислениях. В соответствии с принципом Ландауэра, вычисление в расчете на 1-битную информацию «потребность потреблять энергию / выделенное тепло» составляет kTln2 (k - постоянная Больцмана, а T - температура окружающей среды). Предполагая, что каждая «входная информация» обрабатывается в среднем «необратимыми логическими элементами», теоретический нижний предел энергопотребления составляет NkTln2.

Это приводит к огромному соотношению энергопотребления - при выполнении аналогичных задач энергопотребление ИИ будет на много порядков выше, чем у человеческого мозга.

Разве человеческий мозг не подчиняется принципу Ландауэра?

Хотя человеческий мозг также является необратимым расчетом, потребление энергии человеческим мозгом при выполнении многих задач низкое. Особенно для тех задач, которые жизненно важны для выживания человека, таких как зрение, обучение с подкреплением и т. Д. - это результат постоянной оптимизации в течение нашей долгой эволюции. Метод свертывания, включая структуру нейронной сети, столь же малую, как белок, подвергся обширному естественному отбору. Эти неэффективные и энергоемкие расчетные схемы будут устранены.

Мы не можем четко знать, что такое «вычислительный блок на основе человеческого мозга». Однако при решении задач, которые хороши для людей, энергопотребление человеческого мозга намного ниже, чем у электронных компьютеров. Это экспериментально подтверждено. В решении задач, которые хороши людям, до тех пор, пока электронные компьютеры также полагаются на необратимые классические логические операции, их теоретическое минимальное потребление энергии будет выше, чем человеческий мозг. Его проблема заключается в классической операции логического вентиля - когда каждый вентиль NAND стирает информацию, обрабатывает 1-битные входные данные в соответствии с различными задачами, а затем необходимо повторно использовать большое количество операций шлюза NAND.

подводить итоги:

  • Эволюция приносит «дизайн человеческого мозга с низкой стоимостью энергии»;
  • When dealing with tasks that human good at, the human brain"s energy consumption is lower than the theoretical minimum energy consumption of electronic computers (due to classical logic gates).
  • Although both the human brain and the computer obey the Landauer principle, their basic computing units have different designs, so the computer has an unmaskable energy ratio.

Let us analogy the "collective intelligence" in an extensive system to the "condensed system in physics". When the system is "symmetric breaking" (for example, there is a stimulus in the outside world), the energy surface of the system will form a "grass hat". The system at this time has a myriad of "minimum energy states", and their energy is the same. The transition between these states does not require additional energy.

В качестве примера спиновой волны, как показано выше, этот образец движения соответствует «движениям вокруг внутреннего края соломенной шляпы» на энергетической поверхности, которая не требует энергии. Соответствует режиму движения самой низкой частоты. Появление этой модели связано с нарушением симметрии (фазовый переход и критические явления), который имеет большую длину ассоциации и большую чувствительность. Поэтому обычно считается, что он связан с интеллектом живых существ. В физике этот режим движения является режимом Голдстоуна. Критичность (баланс стабильности и пластичности во время обучения) и низкое энергопотребление, вероятно, будут связаны.

Ответ Chier Hu на В чем разница между человеческим интеллектом и искусственным интеллектом?

Ответ Chier Hu на Как человеческие существа превосходят ИИ?

Ответ Chier Hu на Какие задачи ИИ уже превзошел человеческий интеллект?

Ответ Чье Ху на «Могут ли теории и алгоритмы машинного обучения помочь объяснить человеческое обучение?»

Ответ Chier Hu на Паредолию?

| |



Онлайн-курс
«Всё о блокчейне и криптовалютах»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.