Подписаться
Опубликовано

Microsoft создает «биологический» ИИ

Автор
  • Имя
    Нейрократия
    Telegram

Microsoft создает «биологический» ИИ

Microsoft объединилась со швейцарским стартапом Inait для разработки ИИ, имитирующего работу мозга млекопитающих.

У нас принято думать, что архитектура нейросетей копирует принципы работы мозга. Это не так. Нейросети используют сильно упрощенные математические модели, в то время как биологические нейроны намного сложнее и работают через комплексные биохимические процессы. Кроме того, мозг обрабатывает информацию параллельно и асинхронно, тогда как большинство нейросетей работают последовательно. Это не все различия, но главное, что нейронки — не мозг. Новый проект и собирается это изменить.

За проектом стоят серьезные имена: нейробиолог Генри Маркрам и CEO Ричард Фрей. Их подход базируется на простой идее — «мозг является единственной доказанной формой интеллекта». И теперь, опираясь на 20 лет исследований в области цифровой нейронауки, они создают ИИ, который таки отражает биологический интеллект.

На сайте Inait описывается, что их подход включает создание Intelligent Action Models (iAM), которые комбинируют современные ИИ-технологии, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), графовые нейронные сети (GNN), модели с подкреплением (RLM) и большие языковые модели (LLM), для обеспечения гибкости и обобщающего интеллекта в динамических средах.

Чем эта система отличается от привычных нам нейросетей? Вместо стандартного распознавания паттернов, новая технология использует «язык программирования мозга» и правило причинно-следственного обучения (Causal Learning Rule). Это позволит ИИ:

— Учиться на реальном опыте, а не только на готовых данных — Имитировать когнитивные способности живого мозга — Работать эффективнее классических моделей машинного обучения — Продолжать обучение даже после внедрения

Звучит прекрасно, правда? Microsoft и Inait уже наметили первые цели: финансовый сектор (умные торговые алгоритмы и управление рисками) и робототехника (адаптивные промышленные роботы). Причем вся эта инфраструктура будет работать на платформе Microsoft Azure.

Ну что ж, «биологический» ИИ в каждый дом? Конечно же, не всё так просто.

Полное воспроизведение работы мозга пока недостижимо из-за его сложности, включающей 100 миллиардов нейронов и 600 триллионов синаптических связей:

— Мы все еще не полностью понимаем, как мозг работает, особенно на уровне высших когнитивных функций, что затрудняет создание точных моделей

— Симуляция даже небольшой части мозга требует огромных вычислительных мощностей, что делает масштабирование проблематичным

— Мозг потребляет всего около 20 ватт, в то время как текущие ИИ-системы, такие как Autopilot Tesla (2500 ватт/с), значительно менее эффективны (обучение модели размером с ChatGPT требует 7,5 МВт/ч —этого достаточно, чтобы питать среднее домохозяйство примерно 9 месяцев)

Так что посмотрим, что нам представит новое объединение на практике. Microsoft последнее время шалит с анонсами, как в случае с квантовым чипом Majorana (где в оригинале всё не совсем так, как презентует компания).

Пока что поживём с искусственным интеллектом.

https://t.me/neurocry

Нейрократия
582 подписчика
231 пост
Про технологическое будущее без шума. Автор — @vlad_arbatov. https://arbatov.dev

Из подборки #обзор

Опубликовано

AI 2025: агенты, ролплей, китайская экспансия

Отчет OpenRouter о трендах AI 2025: рольплей, китайские модели, AI‑агенты, рост reasoning и изменение рынка
Опубликовано

Чем больше LLM, тем легче её взломать

Сколько отравленных примеров нужно для взлома больших LLM и как это влияет на безопасность?
Опубликовано

Как ИИ создаёт видео: разбираем технологию

Как ИИ создает видео: технология генерации видео из текста, диффузионные трансформеры и латентное пространство

Свежие посты

Опубликовано

Внутренности Клода

Подробный разбор архитектуры Claude Code: входные точки, поток данных, модули, инструменты и интеграция, основанный на анализе 1 884 файлов TypeScript.
Опубликовано

Как меняется устройство мысли

Умственное устройство меняется, когда внешнее ИИ‑рассуждение становится инфраструктурой, заменяя часть мышления и вызывая когнитивную капитуляцию.
Опубликовано

Google ускоряет LLM в 8 раз

TurboQuant — метод Google, ускоряющий LLM‑ы в 8 раз за счёт экстремального сжатия KV‑cache и векторного поиска без потери качества.
Опубликовано

Архив, эпизоды и граф: память агента изнутри

Память AI‑агента «Волна» состоит из постоянных блоков, архивной, эпизодического лога и графа связей, обеспечивая быстрый доступ к фактам и структурам.
Опубликовано

Я делаю personal-first ассистента. Вот зачем

Как работает personal-first AI ассистент Volna: память, тайминг, интеграции и health‑трекинг
Опубликовано

Нейросети будут платить налоги

как нейросети будут платить налоги и какие правила регулирования ИИ
Опубликовано

AI 2025: агенты, ролплей, китайская экспансия

Отчет OpenRouter о трендах AI 2025: рольплей, китайские модели, AI‑агенты, рост reasoning и изменение рынка