Un equipo de científicos chinos ha establecido un novedoso modelo de red inspirado en el cerebro y basado en la complejidad interna para abordar los desafíos que enfrentan los modelos tradicionales, como el alto consumo de recursos informáticos, según el Instituto de Automatización de la Academia de Ciencias de China.

Elestudiarse publica en la revistaCiencia Computacional de la Naturaleza.

Uno de los objetivos clave en el desarrollo actual de la inteligencia artificial (IA) es construir una IA de propósito más general, permitiendo que los modelos posean una capacidad cognitiva más amplia y general.

El enfoque popular actual utilizado por los modelos grandes es construir estructuras más grandes, más profundas y más amplias.redes neuronalesbasado en la ley de escala, que puede denominarse un método para lograr inteligencia general basada en la "complejidad externa", dijo Li Guoqi, investigador del Instituto de Automatización.

Sin embargo, este enfoque enfrenta desafíos como el consumo insostenible de recursos informáticos y energía, así como una falta de interpretabilidad.

Por otra parte, uncerebro humanoTiene alrededor de 100 mil millones de neuronas y casi 1.000 billones de conexiones sinápticas, y cada neurona tiene una estructura interna rica y diversa.Pero el consumo de energía de un cerebro humano es sólo de unos 20 vatios.

Inspirándose en la dinámica de las neuronas cerebrales, los científicos del Instituto de Automatización y otrosinstituciones de investigacióncomo la Universidad de Tsinghua y la Universidad de Pekín, utilizaron un enfoque de "complejidad interna" para lograrinteligencia general.

Sus experimentos verificaron la efectividad y confiabilidad del modelo de complejidad interna en el manejotareas complejas, proporcionando nuevos métodos y apoyo teórico para integrar las características dinámicas de la neurociencia en la IA, y también ofreciendo soluciones viables para optimizar y mejorar el rendimiento práctico de los modelos de IA.