Mums visada atrodo, kad dirbtinio intelekto algoritmai tam tikras užduotis atlieka ne tik greičiau nei žmonės, bet ir daug greičiau. Tačiau paradoksalu, kuo labiau dirbtinis intelektas primena žmogaus smegenis, tuo geriau jis veikia.
IBM inžinierių komanda sukūrė fizinį neuronų tinklą, kuris pažodžiui primena žmogaus neuronus. Kai inžinieriai išbandė AI algoritmą naujo tipo laiduose, jie nustatė, kad jis užduotis atlieka tokiu pat efektyvumu kaip ir įprasti neuroniniai tinklai, tačiau sunaudoja 100 kartų mažiau energijos.
- „Salik.biz“
Jei šis nervinis laidas įsitvirtins, tada netrukus dirbtinis intelektas galės atlikti daug daugiau skaičiavimų, išleisdamas daug mažiau energijos. Problema ta, kad kompiuterių lustai ir neuroninio tinklo algoritmai kalba dviem skirtingomis kalbomis, todėl jie yra lėtesni. Tačiau naujojoje sistemoje kieta ir programinė įranga puikiai dera, todėl naujoji AI sistema greičiau užbaigia visas užduotis nepakenkdama tikslumui.
Tai yra žingsnis silicio pagrindu sukurtų neuroninių tinklų kūrimo link. Paprastai tokios AI sistemos taip pat neveikė, tačiau naujajame tyrime buvo imituojami dviejų tipų neuronai: vienas buvo atsakingas už greitą skaičiavimą, kitas buvo sukurtas saugoti ilgalaikę informaciją.
Be abejo, yra tam tikrų abejonių dėl tyrėjų, kurie teigia, kad atsakymas į darbo dirbtinio intelekto sukūrimą yra žmogaus smegenų atkūrimas. Apskritai, mes vis dar nežinome, kaip veikia smegenys. Ir yra galimybė, kad didžioji dalis to, kas yra mūsų smegenyse, bus nenaudinga kompiuteriui.
Tačiau nauji tyrimai rodo, kad žmogaus neuronų fizinė struktūra gali suteikti daug naudingų dalykų dirbtinio intelekto algoritmams, o šiuolaikinėmis sąlygomis energijos taupymas yra svarbi optimalaus bet kurios sistemos veikimo sąlyga.