美国马萨诸塞大学阿默斯特分校研发出异步AI 可大幅降低算力能耗并支持持续学习

盖世汽车讯 随着人工智能（AI）系统规模不断扩大、性能持续提升，其能耗也随之急剧增长。

据外媒报道，美国马萨诸塞大学阿默斯特分校（University of Massachusetts Amherst）曼宁信息与计算机学院（Manning College of Information and Computer Sciences）的教务教授Hava Siegelmann带领团队，研发出一种新型AI，其运行机制更贴近人脑的核心工作模式。该研究主要围绕两大互补目标展开：一是让AI能够实时持续学习，而不仅仅是在固定的训练阶段进行学习；二是大幅降低智能计算的能耗。

这项近期发表于《自然·通讯（Nature Communications）》的研究表明，在大幅降低能耗的前提下，AI依旧可以实现高阶能力。

Hava Siegelmann表示：“当下的AI虽然性能强大，却极其耗能。我们的研究证明，完全可以打造出高性能且运行效率大幅提升的AI。”

图片来源：美国马萨诸塞大学阿默斯特分校

人脑与现有AI的能耗差距十分悬殊。美国国立卫生研究院的数据显示，人脑约有860亿个神经元并行工作，总功耗仅约20瓦，相当于一枚小型LED灯泡的耗电量。反观目前顶级AI模型，训练过程功耗可达数千万瓦，还需依托大型数据中心才能运转。

人脑之所以能效出众，核心原因在于异步运行。执行特定任务或进行信息更新时，仅有小部分神经元被激活，这让大脑以极低能耗完成复杂行为。