Искусственный интеллект нового поколения: от обработки данных к пониманию контекста

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен обзор эволюции нейроморфного искусственного интеллекта и перехода от обработки отдельных данных к анализу связей между ними.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Нейроморфные вычисления расширяют возможности энергоэффективности не только за счет оптимизации обработки внутри одного токена посредством разреженных импульсных сигналов и виртуальной временной оси, но и за счет переноса преимуществ динамической разреженности, характерной для дискретных активаций, на межтокеновую обработку.

Рассмотрены современные подходы, включая модели пространства состояний и разреженное самовнимание, для повышения энергоэффективности систем искусственного интеллекта.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, его растущие энергозатраты требуют поиска принципиально новых подходов к вычислениям. В данной работе, ‘Modern Neuromorphic AI: From Intra-Token to Inter-Token Processing’, рассматривается эволюция нейроморфного искусственного интеллекта, демонстрирующая переход от обработки внутри токена к обработке между токенами посредством моделей пространства состояний и разреженного внимания. Основной акцент сделан на том, как эти методы позволяют повысить энергоэффективность современных ИИ-систем. Какие перспективы открываются для создания еще более экономичных и эффективных нейроморфных архитектур, способных решать сложные задачи искусственного интеллекта?

За гранью обратного распространения: Эволюция нейроморфных систем

Традиционные методы глубокого обучения, основанные на алгоритме обратного распространения ошибки, сталкиваются с существенными ограничениями в отношении энергоэффективности и обработки временных последовательностей. В процессе обучения нейронные сети требуют огромных вычислительных ресурсов и потребляют значительное количество энергии, поскольку каждый нейрон активируется и обрабатывает информацию независимо от контекста. Более того, алгоритм обратного распространения ошибки предполагает обработку всей последовательности данных для вычисления градиента, что становится особенно проблематичным при работе с длинными временными рядами. Этот подход неэффективен, поскольку большая часть информации в последовательности может быть избыточной или нерелевантной для текущей задачи, что приводит к ненужным вычислениям и замедляет процесс обучения. В результате, традиционные модели испытывают трудности при обработке динамических данных, таких как речь, видео или сенсорные потоки, и требуют значительных аппаратных ресурсов для достижения приемлемой производительности.

Нейроморфная инженерия представляет собой принципиально новый подход к вычислениям, вдохновленный работой человеческого мозга. В отличие от традиционных компьютерных архитектур, основанных на последовательной обработке данных, нейроморфные системы имитируют распределенную, параллельную и энергоэффективную обработку информации, характерную для биологических нейронных сетей. Ключевым аспектом является использование разреженных, событийных вычислений — обработка информации происходит только при возникновении значимых изменений во входных данных, что резко снижает энергопотребление и позволяет эффективно обрабатывать временные ряды. Вместо постоянной активности, характерной для традиционных компьютеров, нейроморфные чипы реагируют на “события”, подобно тому, как нейроны в мозге активируются только при получении достаточного стимула, что открывает перспективы для создания интеллектуальных устройств с минимальным энергопотреблением и высокой производительностью в задачах, требующих обработки временных данных, таких как распознавание речи и анализ видеопотоков.

Нейроморфный процессор создается путем объединения множества нейроморфных процессорных элементов (NPE), каждый из которых обрабатывает входной вектор <span class="katex-eq" data-katex-display="false">m{x}[t]</span> и выдает выходной вектор <span class="katex-eq" data-katex-display="false">m{s}[t]</span> на каждом временном шаге, демонстрируя дискретные активации, рекуррентность и механизмы сброса. — Нейроморфный процессор создается путем объединения множества нейроморфных процессорных элементов (NPE), каждый из которых обрабатывает входной вектор $m{x}[t]$ и выдает выходной вектор $m{s}[t]$ на каждом временном шаге, демонстрируя дискретные активации, рекуррентность и механизмы сброса.

Импульсные сети: Эхо временной динамики мозга

Нейронные сети с импульсами (SNN) используют асинхронные спайки (импульсы) для передачи информации, что принципиально отличается от традиционных искусственных нейронных сетей, использующих непрерывные значения. Вместо передачи данных в виде чисел, SNN обмениваются информацией посредством дискретных событий во времени — спайков. Это позволяет более точно моделировать биологические нейронные сети, где информация кодируется не в интенсивности сигнала, а во времени возникновения импульсов. Асинхронный характер коммуникации означает, что нейроны не синхронизированы и обмениваются информацией только при возникновении спайков, что потенциально снижает энергопотребление и увеличивает вычислительную эффективность по сравнению с традиционными моделями, поскольку вычисления происходят только при поступлении сигнала.

Для эффективного моделирования временных зависимостей, нейронные сети с импульсами (SNN) используют концепцию Виртуального Времени. Это дискретное представление времени, которое позволяет проводить симуляции и обучение сети, не привязываясь к реальному времени. Вместо непрерывного потока, время в SNN разбивается на отдельные шаги, что позволяет точно отслеживать моменты генерации импульсов и их влияние на другие нейроны. Размер шага виртуального времени определяет точность моделирования, при этом меньший шаг обеспечивает более высокую точность, но требует больших вычислительных ресурсов. Использование виртуального времени критически важно для обучения SNN, так как позволяет алгоритмам обучения учитывать временные задержки и последовательности импульсов, необходимые для реализации сложных функций.

Эффективное обучение в сетях нейронов, использующих импульсы (SNN), требует инновационных подходов, таких как обучение нулевого порядка. В отличие от традиционных методов, основанных на градиентном спуске и требующих вычисления градиентов для обновления весов, обучение нулевого порядка позволяет оптимизировать веса сети напрямую, используя только информацию о выходных сигналах. Этот подход обходит проблему недифференцируемости функции импульсов, характерную для SNN, и позволяет реализовать обучение без необходимости в обратном распространении ошибки. Вместо этого, веса корректируются на основе случайных возмущений и оценки влияния этих возмущений на производительность сети, что делает процесс обучения более биологически правдоподобным и энергоэффективным.

Кодирование информации в нейронных сетях может осуществляться путем модуляции частоты (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">rate</span>) или времени (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">time</span>) возникновения спайков, при этом использование многоуровневых спайков позволяет дополнительно сжать виртуальную временную ось. — Кодирование информации в нейронных сетях может осуществляться путем модуляции частоты ( $rate$ ) или времени ( $time$ ) возникновения спайков, при этом использование многоуровневых спайков позволяет дополнительно сжать виртуальную временную ось.

Взаимосвязи токенов и ассоциативная обработка: Память системы

Модели пространства состояний, применяемые в нейроморфных системах, обеспечивают эффективную обработку последовательных данных за счет моделирования эволюции системы во времени. Эти модели представляют состояние системы как вектор в многомерном пространстве, который изменяется в зависимости от входных данных и внутренних динамических свойств. Вместо обработки каждого элемента последовательности изолированно, модели пространства состояний учитывают предыдущие состояния, что позволяет сохранять информацию о контексте и зависимости между элементами. Математически, эволюция состояния описывается системой дифференциальных или разностных уравнений, позволяющих предсказывать текущее состояние на основе предыдущего и входного сигнала. Такой подход значительно снижает вычислительную сложность по сравнению с рекуррентными нейронными сетями при сохранении способности обрабатывать последовательности переменной длины и учитывать долгосрочные зависимости.

Эффективная обработка последовательностей данных напрямую зависит от межтокеновой обработки — анализа взаимосвязей между отдельными элементами в последовательности. Этот процесс включает в себя не просто последовательное восприятие токенов, но и установление зависимостей между ними, учитывая их порядок и взаимное влияние. Определение этих взаимосвязей позволяет системе понимать контекст и предсказывать последующие элементы, что критически важно для задач, связанных с временными рядами, языковой обработкой и распознаванием образов. Межтокеновая обработка реализуется путем установления связей между нейронами, представляющими различные элементы последовательности, и определения силы этих связей на основе статистических данных или предварительного обучения.

Ассоциативная память, поддерживаемая обработкой межтокеновых связей, позволяет сети извлекать информацию на основе сходства, а не явного адреса. В отличие от традиционных систем памяти, использующих числовые адреса для доступа к данным, ассоциативная память организует данные по содержанию. При поступлении запроса, сеть сравнивает его с сохраненными данными, находя ближайшее соответствие по признакам сходства. Это позволяет извлекать информацию даже при неполных или зашумленных входных данных, поскольку поиск осуществляется по содержанию, а не по точному совпадению адреса. Такой подход особенно эффективен в задачах, требующих распознавания образов, классификации и восстановления данных.

Современные системы искусственного интеллекта чередуют внутритокеновую обработку, включающую линейные проекции и многослойные персептроны, с межтокеновой, основанной на механизмах внимания и динамике состояний, как показано на схеме упрощенного вычислительного слоя.

Разреженная коммуникация и эффективные альтернативы Transformer: Энергия системы

Нейронные сети с импульсной передачей (SNN) отличаются от традиционных искусственных нейронных сетей принципиально иной моделью передачи информации. Вместо постоянного обмена данными, SNN используют разреженную коммуникацию, передавая сигналы только при достижении определенного порога возбуждения. Такой подход позволяет значительно снизить энергопотребление, поскольку большая часть нейронов остается в неактивном состоянии, не участвуя в обработке информации в каждый момент времени. Эффективность подобной коммуникации обусловлена тем, что передаются только действительно необходимые сигналы, что делает SNN особенно привлекательными для задач, требующих высокой энергоэффективности, например, для мобильных устройств или встроенных систем. В отличие от постоянной активности в традиционных сетях, разреженная коммуникация в SNN позволяет реализовать вычисления с минимальными затратами энергии, приближая искусственный интеллект к биологической эффективности мозга.

Несмотря на свою выдающуюся эффективность, архитектура Transformer потребляет значительные вычислительные ресурсы. Исследования показывают, что принципы, лежащие в основе Spiking Neural Networks (SNN), могут быть успешно интегрированы в Transformer для существенного снижения энергопотребления и повышения эффективности. В частности, использование разреженной коммуникации, характерной для SNN, позволяет передавать только необходимую информацию между компонентами Transformer, избегая избыточных вычислений. Такой подход не только снижает затраты энергии, но и может потенциально ускорить процесс обработки данных, открывая новые возможности для применения Transformer в ресурсоограниченных средах и для задач, требующих обработки больших объемов информации в режиме реального времени.

Механизмы линейного внимания представляют собой значительный прорыв в оптимизации обработки последовательностей в архитектурах Transformer. Традиционные механизмы внимания требуют вычислений, пропорциональных квадрату длины последовательности $O(T^2)$ , что становится узким местом при работе с длинными текстами или другими последовательностями данных. В отличие от этого, линейное внимание снижает вычислительную сложность до линейной $O(T)$ за счет применения параллельных алгоритмов сканирования. Этот подход позволяет значительно ускорить процесс обработки информации, особенно в задачах, требующих анализа больших объемов последовательных данных, таких как машинный перевод или обработка естественного языка, делая Transformer более эффективными и масштабируемыми.

Спиковые трансформаторные модели оценивают внутренние произведения (между векторами запроса и ключа) путем подсчета совпадений спайков (с использованием логических И) или совпадений бинарных цифр (с использованием исключающего ИЛИ), при этом первый подход дает оценку 1 при едином совпадении спайков, а второй - 3 при совпадении в трех позициях. — Спиковые трансформаторные модели оценивают внутренние произведения (между векторами запроса и ключа) путем подсчета совпадений спайков (с использованием логических И) или совпадений бинарных цифр (с использованием исключающего ИЛИ), при этом первый подход дает оценку 1 при едином совпадении спайков, а второй — 3 при совпадении в трех позициях.

К устойчивому ИИ: Масштабирование нейроморфных систем

Квантование целочисленными значениями представляет собой эффективный метод оптимизации, направленный на снижение вычислительной сложности и объема памяти, необходимого для работы моделей искусственного интеллекта. Суть подхода заключается в уменьшении точности представления весов нейронной сети — вместо использования чисел с плавающей точкой, применяются целые числа. Это позволяет значительно сократить размер модели без существенной потери в ее производительности, что особенно важно для развертывания алгоритмов на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или встроенные системы. Подобная оптимизация открывает возможности для создания более энергоэффективных и доступных систем искусственного интеллекта, способствуя их широкому внедрению в различные сферы жизни. Снижение точности весов, хоть и требует тщательной калибровки для сохранения точности, является ключевым шагом к созданию устойчивых и масштабируемых нейросетевых решений.

Нейронные сети с импульсной активностью (SNN) предлагают перспективный подход к энергоэффективным вычислениям, однако их обучение сталкивается с трудностями из-за недифференцируемости функции активации — момента формирования импульса. Для решения этой проблемы разработаны методы «замещающих градиентов». Суть их заключается в использовании дифференцируемой функции, аппроксимирующей импульсную активацию, во время обратного распространения ошибки. Таким образом, градиенты могут быть рассчитаны и использованы для обновления весов сети, позволяя эффективно обучать SNN, несмотря на недифференцируемый характер импульсных сигналов. Это открывает возможности для создания более сложных и эффективных нейроморфных систем, способных к обучению и адаптации в реальном времени, приближаясь к принципам работы биологического мозга.

Для создания масштабируемых нейроморфных архитектур принципиально важны локальные правила обучения, не требующие глобальной синхронизации и обмена информацией между всеми нейронами. Правила трехфакторного обучения и зависимой от времени спайков пластичности (STDP) представляют собой именно такие механизмы. В STDP сила синаптической связи изменяется в зависимости от временной разницы между пред- и постсинаптическими спайками — если пресинаптический спайк предшествует постсинаптическому, связь усиливается, в противном случае — ослабляется. Трехфакторное обучение, в свою очередь, добавляет к этому процессу учет глобального сигнала вознаграждения или наказания, позволяя системе эффективно обучаться сложным задачам. Использование этих локальных правил позволяет создавать энергоэффективные и масштабируемые нейронные сети, имитирующие принципы работы биологического мозга и преодолевающие ограничения традиционных алгоритмов глубокого обучения.

В процессе межтокеновой обработки информация из различных токенов <span class="katex-eq" data-katex-display="false">n=1,...,N</span> смешивается независимо по каждому каналу с использованием функции вида (2), при этом маскирование ограничивает вклад некоторых входных токенов в выходные, что иллюстрируется на примере авторегрессионной маски (неактивные зависимости показаны серым цветом), а количество выходных токенов <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N^{\prime}</span> может превышать <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N</span>, как это происходит в генеративных языковых моделях. — В процессе межтокеновой обработки информация из различных токенов $n=1,...,N$ смешивается независимо по каждому каналу с использованием функции вида (2), при этом маскирование ограничивает вклад некоторых входных токенов в выходные, что иллюстрируется на примере авторегрессионной маски (неактивные зависимости показаны серым цветом), а количество выходных токенов $N^{\prime}$ может превышать $N$ , как это происходит в генеративных языковых моделях.

Исследование эволюции нейроморфных вычислений, представленное в данной работе, демонстрирует закономерный переход от обработки внутри одного токена к межтокеновой обработке. Этот сдвиг, подкрепленный моделями пространства состояний и разреженным самовниманием, направлен на повышение энергоэффективности систем искусственного интеллекта. В этом процессе проявляется глубокая истина: порядок — это лишь кэш между двумя сбоями. Блез Паскаль однажды заметил: «Все великие дела требуют времени». Подобно тому, как создание устойчивой архитектуры требует терпения и адаптации, развитие нейроморфных систем требует постоянного преодоления сложностей и поиска оптимальных решений для достижения долгосрочной эффективности и надежности. Именно в этом постоянном стремлении к улучшению и кроется залог успеха.

Что Дальше?

Рассмотренная эволюция от внутритокеновой обработки к межтокеновой, хоть и обнадеживает в плане энергоэффективности, не снимает фундаментального вопроса: архитектура всегда предвосхищает ошибку. Попытки создать «идеальную» систему, оптимизированную под текущие задачи, неизбежно наталкиваются на хаос непредсказуемости реальных данных. Гарантий нет, лишь соглашения с вероятностью. Энергоэффективность — это лишь одна сторона медали; истинная сложность заключается в адаптации к непредсказуемым паттернам и непрерывно меняющимся требованиям.

Предлагаемые модели пространства состояний и разреженное самовнимание — не финальное решение, а лишь очередной этап в бесконечном цикле приближения к недостижимому идеалу. Стабильность — это иллюзия, хорошо кэшированная в короткой перспективе. Необходимо переосмыслить саму концепцию вычислений, отказавшись от линейных, детерминированных моделей в пользу систем, способных к самоорганизации и спонтанному возникновению порядка из хаоса.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не на создании более сложных алгоритмов, а на разработке принципиально новых парадигм, имитирующих не логику, а эволюцию. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. И в этой органической метафоре кроется истинный путь к созданию действительно интеллектуальных машин.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00245.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-05 09:41