Почему? Читайте статью на EE Times на статью "The Human Brain Versus AI: Similar Results, Very Different Machines". Пусть на английском, но стоит прочитать даже с переводчиком - там интересный подход на сравнение человеческого мозга и LLM без обычного хайпа.
Пара тезисов, которые зацепили:
Первое — энергоэффективность. Мозг работает на 20 ваттах постоянно и делает всё сразу: думает, обрабатывает сенсорные потоки, регулирует тело. LLM для генерации простого ответа тратит примерно в 50 раз больше энергии, чем мозг за секунду размышлений. Для сложных цепочек рассуждений разрыв достигает трёх порядков.
Второе — архитектурная причина этой прожорливости. В GPU процессор и память разделены, поэтому модель тратит колоссальную энергию на перекачку данных. Мозг объединяет вычисления и память в синаптических структурах. Плюс биологические нейроны срабатывают разреженно и тратят энергию только в момент импульса, а GPU выполняют плотные матричные умножения по всем параметрам для каждого токена.
Автор проводит аналогию с самолётом и птицей: искусственные нейросети позаимствовали у мозга базовую концепцию, но сконструированы абсолютно по-разному. LLM не догоняют мозг — они берут современный энергозатратный шорткат к древнему биологическому механизму.
Статья заставляет задуматься о том, в какой гонке мы на самом деле участвуем 🤔
