Ni se pare întotdeauna că algoritmii de inteligență artificială îndeplinesc anumite sarcini nu numai mai repede decât oamenii, dar mult mai repede. Dar, în mod paradoxal, cu cât inteligența artificială seamănă mai mult cu creierul uman, cu atât funcționează mai bine.
O echipă de ingineri de la IBM au construit o rețea neuronală fizică care seamănă literalmente cu neuronii umani. Când inginerii au testat algoritmul AI pe un nou tip de cablaj, au descoperit că acesta îndeplinește sarcini cu aceeași eficiență ca rețelele neuronale convenționale, dar folosește de 100 de ori mai puțină energie.
Dacă această cablare neurală va prinde rădăcină, atunci în curând inteligența artificială va putea face mult mai multe calcule, cheltuind mult mai puțină energie. Problema este că cipurile de computer și algoritmii de rețea neuronală vorbesc două limbi diferite și, ca urmare, sunt mai lente. Însă în noul sistem, hardul și software-ul se potrivesc perfect și, prin urmare, noul sistem AI finalizează mai rapid toate sarcinile fără a compromite precizia.
Acesta este un pas către construirea rețelelor neuronale pe bază de siliciu. De obicei, astfel de sisteme AI nu funcționau la fel de bine, dar noul studiu a simulat două tipuri de neuroni: unul era responsabil pentru calcularea rapidă, celălalt a fost creat pentru a stoca informații pe termen lung.
Există, desigur, câteva îndoieli cu privire la afirmațiile cercetătorilor care susțin că răspunsul la crearea unei inteligențe artificiale funcționale este de a recrea creierul uman. În mare, încă nu știm cum funcționează creierul. Și există posibilitatea ca o mare parte din ceea ce este în creierul nostru să fie inutil pentru computer.
Cu toate acestea, noile cercetări arată că structura fizică a neuronilor umani poate oferi o mulțime de lucruri utile pentru algoritmi de inteligență artificială, iar în condiții moderne, conservarea energiei este o condiție importantă pentru funcționarea optimă a oricărui sistem.
