В мире искусственного интеллекта назревает тихая революция. Американский миллиардер Джефф Безос профинансировал создание секретного стартапа Flourish, который уже оценивается в 2,5 миллиарда долларов. Задача амбициозна: команда ведущих ученых намерена полностью переосмыслить архитектуру современных нейросетей, отказавшись от текущих подходов в пользу копирования принципов работы человеческого мозга.

Энергетический кризис ИИ

Создатели проекта объясняют свою мотивацию простым фактом: популярные сегодня сервисы, такие как ChatGPT или ассистенты от Google, превратились в «катастрофических» потребителей ресурсов. Несмотря на то, что идея нейросетей изначально была заимствована у биологии, современные цифровые модели имеют мало общего с живым организмом.

Исследователи выделяют три критические проблемы индустрии:

  • Безумные затраты энергии. Для обработки данных человеческому мозгу требуется около 20 Вт. В то же время один чип в кластере для обучения ИИ потребляет в 30 раз больше.
  • Гигантские масштабы. Крупные дата-центры требуют целые гигаватты электроэнергии, что сопоставимо с потребностями небольших городов.
  • Ограниченность обучения. После завершения тренировки современные модели остаются «замороженными» и не способны самостоятельно адаптироваться к новым условиям без дорогостоящего переобучения.

Эффективность мухи против трансформеров

Разработчики пытаются преодолеть этот барьер, обращаясь к природе. Чтобы компьютер выучил базовую речь, ему необходимо прогнать через себя миллиарды страниц текста. Обычный же ребенок овладевает речью, услышав всего несколько сотен тысяч слов.

Во главе проекта стоит Томас Рирдон — один из создателей первого веб-браузера Microsoft и разработчик нейроинтерфейсов для Meta. Он собрал команду из более чем 20 ведущих специалистов для поиска фундаментальных алгоритмов естественного интеллекта.

В центре внимания исследователей находятся кортикальные колонки — базовые вычислительные элементы коры головного мозга. Недавние исследования нервной системы фруктовой мухи показали поразительный результат: ее биологическая сеть оказалась в 10 раз эффективнее архитектуры «трансформер», на которой базируются все современные чат-боты.

От микроскопов к смартфонам

Для изучения этих процессов стартап закупает высокоточные электронные микроскопы. Ученые анализируют структуру клеток и нейробиологические механизмы на нано- и микроуровнях, чтобы перенести выявленные математические принципы на кремниевые микросхемы.

Создание полноценного аналога человеческого мозга — задача долгосрочная, рассчитанная на 7–10 лет. Однако компания Flourish планирует выпустить первые коммерческие продукты уже в ближайшее время.

Сейчас разработчики проектируют систему памяти, повторяющую функции биологического гиппокампа. Этот подход позволит ИИ-моделям обучаться непосредственно во время эксплуатации, избегая длительного переобучения на серверах. Руководство стартапа уже ведет переговоры с крупным производителем полупроводников для интеграции этих алгоритмов в мобильные процессоры. На перспективе это позволит запускать высокопроизводительный искусственный интеллект локально прямо на смартфонах.