اخبار اليوم - طوّر باحثون أمريكيون طريقة جديدة لجعل الشبكات العصبية التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأقل استنزافًا للطاقة.
ووفق تقرير نشره موقع 'فوتورا سيونس' العلمي الفرنسي وجد الباحثون طريقة جديدة مستوحاة من تركيبة الدماغ البشري، لجعل الشبكات العصبية التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة.
وأوضح التقرير أنّه 'من خلال دمج الذاكرة العاملة عبر الشبكة، يمكن تحديث نقاط الاشتباك العصبي في الوقت الفعلي، ما يحدّ بشكل كبير من عدد عمليات معالجة البيانات'.
وأشار التقرير إلى أنّ 'الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة، خاصة خلال مرحلة التدريب، وهذه مشكلة من الحجم الكبير إلى درجة أن إيلون ماسك توقع أن العالم سوف ينفد من الطاقة اللازمة للذكاء الاصطناعي في غضون عام'، وفق تقديره.
لكن الباحثين من مختبر 'كولد سبرينغ هاربور' في الولايات المتحدة، ربما وجدوا حلًّا مستوحى من الدماغ البشري أكثر شمولية من تقنية ChatGPT التي قال التقرير إنها لا تزال 'محدودة للغاية، رغم أنها مثيرة للإعجاب من حيث التفاعل مع العالم المادي'.
وأوضح كايل داروالا، المؤلف الرئيس للدراسة، أنه 'حتى في أعمال مثل حل المسائل الرياضية وكتابة المقالات، يتعين على هذه التقنيات التدرب على مليارات من الأمثلة قبل أن تتمكن من تنفيذها بشكل صحيح'.
وأشار داروالا إلى أنّ 'المشكلة تكمن في حركة البيانات، إذ تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من مليارات الاتصالات، ويجب أن تمر البيانات عبر دوائر كاملة قبل تحديث النموذج، وباستخدام هذا النهج الجديد، تتلقى كل خلية عصبية اصطناعية ردود فعل من خلال شبكة ذاكرة مساعدة ويمكن تعديلها في الوقت الفعلي' وفق تعبيره.
وأكد الباحث أنّ 'هذا يخلق اتصالًا مباشرًا بين الذاكرة العاملة والتحديثات المشبكية؛ ما يوفر دليلًا جديدًا لنظرية غير مثبتة في علم الأعصاب تربط الذاكرة العاملة بالتعلم والأداء الأكاديمي، وبالتالي فإن هذا النهج الجديد يمكن أن يقلل بشكل كبير من قوة الحوسبة وبالتالي الطاقة اللازمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي' بحسب قوله.
اخبار اليوم - طوّر باحثون أمريكيون طريقة جديدة لجعل الشبكات العصبية التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأقل استنزافًا للطاقة.
ووفق تقرير نشره موقع 'فوتورا سيونس' العلمي الفرنسي وجد الباحثون طريقة جديدة مستوحاة من تركيبة الدماغ البشري، لجعل الشبكات العصبية التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة.
وأوضح التقرير أنّه 'من خلال دمج الذاكرة العاملة عبر الشبكة، يمكن تحديث نقاط الاشتباك العصبي في الوقت الفعلي، ما يحدّ بشكل كبير من عدد عمليات معالجة البيانات'.
وأشار التقرير إلى أنّ 'الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة، خاصة خلال مرحلة التدريب، وهذه مشكلة من الحجم الكبير إلى درجة أن إيلون ماسك توقع أن العالم سوف ينفد من الطاقة اللازمة للذكاء الاصطناعي في غضون عام'، وفق تقديره.
لكن الباحثين من مختبر 'كولد سبرينغ هاربور' في الولايات المتحدة، ربما وجدوا حلًّا مستوحى من الدماغ البشري أكثر شمولية من تقنية ChatGPT التي قال التقرير إنها لا تزال 'محدودة للغاية، رغم أنها مثيرة للإعجاب من حيث التفاعل مع العالم المادي'.
وأوضح كايل داروالا، المؤلف الرئيس للدراسة، أنه 'حتى في أعمال مثل حل المسائل الرياضية وكتابة المقالات، يتعين على هذه التقنيات التدرب على مليارات من الأمثلة قبل أن تتمكن من تنفيذها بشكل صحيح'.
وأشار داروالا إلى أنّ 'المشكلة تكمن في حركة البيانات، إذ تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من مليارات الاتصالات، ويجب أن تمر البيانات عبر دوائر كاملة قبل تحديث النموذج، وباستخدام هذا النهج الجديد، تتلقى كل خلية عصبية اصطناعية ردود فعل من خلال شبكة ذاكرة مساعدة ويمكن تعديلها في الوقت الفعلي' وفق تعبيره.
وأكد الباحث أنّ 'هذا يخلق اتصالًا مباشرًا بين الذاكرة العاملة والتحديثات المشبكية؛ ما يوفر دليلًا جديدًا لنظرية غير مثبتة في علم الأعصاب تربط الذاكرة العاملة بالتعلم والأداء الأكاديمي، وبالتالي فإن هذا النهج الجديد يمكن أن يقلل بشكل كبير من قوة الحوسبة وبالتالي الطاقة اللازمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي' بحسب قوله.
اخبار اليوم - طوّر باحثون أمريكيون طريقة جديدة لجعل الشبكات العصبية التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأقل استنزافًا للطاقة.
ووفق تقرير نشره موقع 'فوتورا سيونس' العلمي الفرنسي وجد الباحثون طريقة جديدة مستوحاة من تركيبة الدماغ البشري، لجعل الشبكات العصبية التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة.
وأوضح التقرير أنّه 'من خلال دمج الذاكرة العاملة عبر الشبكة، يمكن تحديث نقاط الاشتباك العصبي في الوقت الفعلي، ما يحدّ بشكل كبير من عدد عمليات معالجة البيانات'.
وأشار التقرير إلى أنّ 'الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة، خاصة خلال مرحلة التدريب، وهذه مشكلة من الحجم الكبير إلى درجة أن إيلون ماسك توقع أن العالم سوف ينفد من الطاقة اللازمة للذكاء الاصطناعي في غضون عام'، وفق تقديره.
لكن الباحثين من مختبر 'كولد سبرينغ هاربور' في الولايات المتحدة، ربما وجدوا حلًّا مستوحى من الدماغ البشري أكثر شمولية من تقنية ChatGPT التي قال التقرير إنها لا تزال 'محدودة للغاية، رغم أنها مثيرة للإعجاب من حيث التفاعل مع العالم المادي'.
وأوضح كايل داروالا، المؤلف الرئيس للدراسة، أنه 'حتى في أعمال مثل حل المسائل الرياضية وكتابة المقالات، يتعين على هذه التقنيات التدرب على مليارات من الأمثلة قبل أن تتمكن من تنفيذها بشكل صحيح'.
وأشار داروالا إلى أنّ 'المشكلة تكمن في حركة البيانات، إذ تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من مليارات الاتصالات، ويجب أن تمر البيانات عبر دوائر كاملة قبل تحديث النموذج، وباستخدام هذا النهج الجديد، تتلقى كل خلية عصبية اصطناعية ردود فعل من خلال شبكة ذاكرة مساعدة ويمكن تعديلها في الوقت الفعلي' وفق تعبيره.
وأكد الباحث أنّ 'هذا يخلق اتصالًا مباشرًا بين الذاكرة العاملة والتحديثات المشبكية؛ ما يوفر دليلًا جديدًا لنظرية غير مثبتة في علم الأعصاب تربط الذاكرة العاملة بالتعلم والأداء الأكاديمي، وبالتالي فإن هذا النهج الجديد يمكن أن يقلل بشكل كبير من قوة الحوسبة وبالتالي الطاقة اللازمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي' بحسب قوله.
التعليقات