Vždy sa nám zdá, že algoritmy umelej inteligencie vykonávajú určité úlohy nielen rýchlejšie ako ľudia, ale oveľa rýchlejšie. Ale paradoxnejšie, čím viac umelá inteligencia pripomína ľudský mozog, tým lepšie to funguje.
Tím inžinierov v IBM vybudoval fyzickú neurónovú sieť, ktorá doslova pripomína ľudské neuróny. Keď inžinieri testovali algoritmus AI na novom type vedenia, zistili, že vykonáva úlohy s rovnakou účinnosťou ako bežné neurónové siete, ale používa 100-krát menej energie.
Ak sa toto nervové zapojenie zakorení, umelá inteligencia bude čoskoro schopná urobiť oveľa viac výpočtov a minúť oveľa menej energie. Problém je v tom, že počítačové čipy a algoritmy neurónovej siete hovoria dvoma rôznymi jazykmi, a preto sú pomalšie. Ale v novom systéme sa pevný a softvér dokonale zmestia, a preto nový systém AI dokončí všetky úlohy rýchlejšie bez toho, aby bola ohrozená presnosť.
Toto je krok k budovaniu neurónových sietí na báze kremíka. Takéto systémy AI zvyčajne nefungovali dobre, ale nová štúdia simulovala dva typy neurónov: jeden bol zodpovedný za rýchly výpočet, druhý bol vytvorený na ukladanie dlhodobých informácií.
Existujú samozrejme pochybnosti o tvrdeniach vedcov, ktorí tvrdia, že odpoveďou na vytvorenie fungujúcej umelej inteligencie je obnovenie ľudského mozgu. Celkovo stále nevieme, ako mozog funguje. A existuje možnosť, že veľa z toho, čo je v našom mozgu, bude pre počítač zbytočné.
Nový výskum však ukazuje, že fyzikálna štruktúra ľudských neurónov môže poskytnúť veľa užitočných vecí pre algoritmy umelej inteligencie av moderných podmienkach je úspora energie dôležitou podmienkou pre optimálne fungovanie akéhokoľvek systému.