Model fizic dezvăluie un compromis fundamental între predicție și eficiența energetică în sistemele inteligente
Inteligența artificială devine tot mai prezentă în viața de zi cu zi, de la asistenți digitali la roboți care reacționează la mediul înconjurător. Fiecare dintre aceste capabilități se bazează pe procese computaționale fizice care consumă energie. O echipă internațională de cercetători, condusă de Hans Briegel de la Departamentul de Fizică Teoretică al Universității din Innsbruck, Austria, a investigat limitele fizice ale eficienței cu care sistemele inteligente procesează informația. Rezultatele au fost publicate în Physical Review X.
Fizica procesării informației
Un agent este un sistem care colectează informații din mediul său și răspunde la acest feedback, similar unui robot care se deplasează printr-o încăpere făcând în permanență observații noi. „Prin acțiunile sale, agentul schimbă lumea pe care încearcă el însuși să o prezică. Am dorit să înțelegem ce schimbă acest lucru în fizica procesării informației”, explică Lukas Fiderer, primul autor al studiului.
În 1961, fizicianul Rolf Landauer a identificat un cost fizic fundamental al ștergerii informației. Totuși, relația funcționează și invers: în condiții adecvate, un agent poate folosi informația despre un sistem fizic pentru a extrage energie din acesta. Noul studiu investighează cantitatea medie maximă de energie utilă pe care un agent ideal o poate extrage per interacțiune, prin schimburi repetate cu mediul său. Astfel, oferă un punct de referință termodinamic precis pentru compararea diferitelor moduri de organizare a memoriei și acțiunilor agentului.
Performanță termodinamic optimă
Cercetări anterioare au arătat că un agent care procesează pasiv informația poate atinge performanța termodinamic optimă doar atunci când își concentrează constant memoria asupra predicției, reținând informații din interacțiunile trecute care îl ajută să anticipeze observațiile viitoare. Noul studiu dezvoltă un model pentru agenți ale căror acțiuni influențează observațiile lor, ceea ce reflectă mai fidel aplicațiile din lumea reală.
Autorii demonstrează matematic că, în anumite medii, agenții care rețin toate informațiile necesare pentru o predicție optimă nu pot atinge, de fapt, cea mai bună eficiență energetică posibilă. Pentru a o atinge, trebuie să uite părți din istoricul propriilor acțiuni, inclusiv informații care ar fi îmbunătățit predicțiile. Un exemplu simplu ilustrează ce înseamnă uitarea în acest context: un robot care deschide o ușă ar putea reține exact cât de tare a împins pentru a prezice cum se va mișca ușa. Dacă uită cât de tare a împins, pierde informația care i-ar îmbunătăți predicția mișcării ușii. Studiul arată că, în anumite medii, agenții trebuie să renunțe la astfel de informații utile pentru a maximiza energia extrasă prin interacțiunile lor.
„Partea surprinzătoare este că un agent poate beneficia energetic uitând informații care i-ar îmbunătăți de fapt predicțiile”, spune Fiderer. Efectul persistă chiar dacă agentului i se acordă o capacitate de stocare mai mare și este independent de costurile practice de stocare ale hardware-ului actual. „Compromisul dintre predicție și uitare persistă chiar dacă ignorăm costurile practice de construire și întreținere a memoriei. Acesta este, așadar, un conflict care decurge din legile fundamentale ale fizicii”, afirmă Fiderer.
Fundamentul pentru agenți eficienți în viitor
„Calculatoarele de astăzi sunt încă departe de aceste limite fundamentale. Lucrarea noastră ne oferă o modalitate de a explora cum ar putea arăta agenții eficienți pe măsură ce tehnologia se apropie de aceste limite”, spune Fiderer, care consideră că o demonstrație de principiu a rezultatului ar fi posibilă cu configurații experimentale moderne. Rezultatele ridică și întrebări mai fundamentale: „Predicția și uitarea sunt caracteristici familiare ale comportamentului inteligent. Găsirea unei conexiuni între ele într-un obiectiv termodinamic fundamental poate oferi perspective pentru cercetarea și dezvoltarea unor sisteme de IA mai durabile”, conchide Fiderer.
