Исследователи все чаще обращаются к строению и принципам работы человеческого мозга для создания более эффективных и мощных систем искусственного интеллекта. Современные большие языковые модели (LLM) являются мощными инструментами, но они работают совершенно не так, как человеческий мозг. В то время как LLM требуют огромных объемов данных и вычислительных ресурсов, мозг функционирует с поразительной энергоэффективностью. Исследователи в области нейробиологии и ИИ утверждают, Gпонимание биологических нейронных сетей может стать ключом к следующему прорыву в разработке искусственного интеллекта. Одним из ключевых отличий является то, как мозг обрабатывает и интегрирует информацию от различных органов чувств в единую модель мира. В отличие от ИИ, который часто обучается на разрозненных наборах данных, мозг создает целостное и динамичное представление о реальности. Ученые, такие как Джефф Хокинс, предполагают, что воссоздание в кремнии архитектуры неокортекса, особенно его иерархической структуры и системы опорных фреймов, позволит создать более гибкий и разумный ИИ. Будущее искусственного интеллекта может лежать в гибридном подходе, сочетающем инженерные достижения с принципами, заимствованными у нейробиологии. Копирование механизмов работы мозга, таких как непрерывное обучение, эффективное использование энергии и создание целостных моделей мира, может помочь преодолеть текущие ограничения LLM. Это приведет к созданию не просто более умных, но и более эффективных и понятливых систем ИИ.