Super-Turing AI mô phỏng não người giúp giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ cho AI

Sóng AI · 05/04/2025

* Nhóm nghiên cứu từ đại học Texas A&M đã phát triển "Super-Turing AI" - hệ thống AI hoạt động giống não người, giải quyết vấn đề tiêu thụ năng lượng khổng lồ của AI hiện đại.

* Các trung tâm dữ liệu hiện tại tiêu thụ điện năng ở mức gigawatt (1 tỷ watt), trong khi não người chỉ tiêu thụ 20 watt, tạo ra sự chênh lệch khổng lồ về hiệu quả năng lượng.

* Giáo sư Suin Yi, đồng tác giả nghiên cứu, nhấn mạnh rằng các trung tâm dữ liệu tiêu thụ năng lượng lớn không bền vững với phương pháp tính toán hiện tại, gây ra chi phí vận hành cao và tác động môi trường đáng kể.

* Điểm đột phá của Super-Turing AI là tích hợp quá trình học tập và bộ nhớ thay vì tách biệt chúng như hệ thống hiện tại, giống cách hoạt động của não người thông qua các kết nối synap.

* Trong khi AI truyền thống phụ thuộc vào phương pháp lan truyền ngược (backpropagation) để điều chỉnh mạng nơ-ron trong quá trình đào tạo, Super-Turing AI sử dụng cơ chế học tập Hebbian và khả năng thích ứng phụ thuộc thời gian của xung (spike-timing-dependent plasticity).

* Nguyên tắc học tập Hebbian được tóm tắt là "các tế bào hoạt động cùng nhau sẽ kết nối cùng nhau", phản ánh cách thức não người tăng cường kết nối dựa trên mô hình hoạt động.

* Trong một bài kiểm tra, mạch sử dụng các thành phần này đã giúp một máy bay không người lái điều hướng trong môi trường phức tạp mà không cần đào tạo trước, học hỏi và thích nghi ngay lập tức, nhanh hơn, hiệu quả hơn và tiêu thụ ít năng lượng hơn AI truyền thống.

* Nghiên cứu này có thể là bước ngoặt cho ngành công nghiệp AI, giải quyết giới hạn về phần cứng và năng lượng đang cản trở khả năng mở rộng của các mô hình AI lớn hơn và mạnh mẽ hơn.

* Yi nhấn mạnh rằng đổi mới trong phần cứng cũng quan trọng như các tiến bộ trong hệ thống AI, khẳng định "AI không chỉ là vấn đề phần mềm, mà không có phần cứng tính toán, AI không thể tồn tại".

* Super-Turing AI đại diện cho bước tiến quan trọng hướng tới phát triển AI bền vững, tái định hình kiến trúc AI để phản ánh hiệu quả của não người, giải quyết cả thách thức kinh tế và môi trường.

Super-Turing AI bắt chước não người giúp giảm tiêu thụ năng lượng từ 1 tỷ watt xuống chỉ còn 20 watt. Bằng cách tích hợp quá trình học tập và bộ nhớ, công nghệ này đã giúp drone điều hướng môi trường phức tạp mà không cần đào tạo trước, mở đường cho AI bền vững và hiệu quả hơn.