未来的人工智能可能不再需要大型数据中心，专家如此预测

来源：CritpoTendencia 原始标题：未来的人工智能可能不再需要大型数据中心，专家如此预测 原始链接： 目前，人工智能(AI)的进展展望未来充满希望，但也面临诸多挑战。其发展在很大程度上由大国之间的战略竞争推动，旨在在这场技术竞赛中占据优势。然而，由于关键资源的稀缺，获得决定性优势变得越来越复杂。

启动一个先进的人工智能项目既不简单也不经济。它需要巨额投资来建设必要的基础设施，如数据中心和能够供电的发电系统。这些如今是训练先进语言模型的基础，这些模型依赖于海量数据和计算能力。

然而，这种方法可能只是人工智能发展的史前阶段。根据约翰霍普金斯大学最近的一项研究，存在更高效的替代方案来推动这项技术的发展。研究提出，模拟人类大脑的工作原理将使人工智能能够在无需不断海量数据的情况下学习。

简单来说，人类无需通过有线连接到数据中心即可获取知识。他们通过直接经验和与环境的互动学习。一个自主探索网络的人工智能系统可能成为未来的关键。

因此，可能会出现一种无需依赖不断增长的计算能力就能学习的人工智能。

人工智能未来能成为超级大脑吗？

目前，人类对大脑的全部功能尚未完全理解。神经科学正以高速发展，但仍远未能重现一个能够自主且有意识地从电磁脉冲刺激中生成知识的系统。

神经元通过突触，从其他神经元的轴突接收信息到树突中。这一过程在大脑中发生数万亿次，正是记忆、知识、技能和其他认知过程的基础。复制这一机制尚未实现，但随着科学的进步，未来几代人可能会攻克这一领域。

当我们理解了将物质转化为感知、再到抽象思维的复杂结构时，科学就能复制大脑，或者至少制造出功能类似的器官。如此，一个非生物的实体若具备类似大脑的特征，就可以无需依赖庞大的数据中心获取信息。

这正是上述研究的目标。“目前人工智能领域的做法是向模型输入大量数据，构建像小城市一样规模的计算资源。这需要数千亿美元的投入，”该研究的主要作者米克·邦纳（Mick Bonner）表示。

接着，他指出，相比之下，人类能够用相对较少的信息和数据生成知识。

###从进化中学习

根据研究，人类大脑生成知识的方式证明了其高度高效。“进化很可能是出于某种原因在这一点上达到了这个结果，”作者表示。

“我们的研究表明，最接近人脑的架构设计使人工智能系统处于一个更有利的起点，”他强调。

该研究还提出了一个巨大的伦理难题。人类大脑不是超自然的器官，知识也不是来自神圣的源泉。它是由极其复杂的物质组织经过进化达到的，最终形成了具有自我意识的能力。

如果人类能够完全破解这个器官的工作原理并成功复制，结果将是显而易见的：创造出一种人工意识。这意味着会出现一个能够体验恐惧、愤怒或焦虑等情感的实体。

虽然想象这种场景不可避免地让人联想到反乌托邦的科幻故事，但约翰霍普金斯大学的研究表明，科学正朝这个方向前进。人工智能的发展会开启一扇新的伦理潘多拉盒子吗？