Vždy se nám zdá, že algoritmy umělé inteligence plní určité úkoly nejen rychleji než lidé, ale mnohem rychleji. Ale paradoxně čím více umělá inteligence připomíná lidský mozek, tím lépe to funguje.
Tým inženýrů v IBM vybudoval fyzickou neuronovou síť, která doslova připomíná lidské neurony. Když inženýři testovali algoritmus AI na novém typu zapojení, zjistili, že provádí úkoly se stejnou účinností jako konvenční neuronové sítě, ale používá 100krát méně energie.
Pokud se toto nervové zapojení zakoření, umělá inteligence bude brzy schopna provádět mnohem více výpočtů a utratit mnohem méně energie. Problém je v tom, že počítačové čipy a algoritmy neuronové sítě mluví dvěma různými jazyky, a proto jsou pomalejší. Ale v novém systému se pevný a software dokonale hodí dohromady, a proto nový systém AI dokončí všechny úkoly rychleji, aniž by byla ohrožena přesnost.
Toto je krok k budování neuronových sítí na bázi křemíku. Takové systémy AI obvykle nefungovaly také dobře, ale nová studie simulovala dva typy neuronů: jeden byl zodpovědný za rychlý výpočet, druhý byl vytvořen pro ukládání dlouhodobých informací.
Existují samozřejmě pochybnosti o tvrzení vědců, kteří tvrdí, že odpovědí na vytvoření funkční umělé inteligence je opětovné vytvoření lidského mozku. Celkově stále ještě nevíme, jak mozek funguje. A existuje možnost, že většina toho, co je v našem mozku, bude pro počítač k ničemu.
Nový výzkum nicméně ukazuje, že fyzikální struktura lidských neuronů může poskytnout mnoho užitečných věcí pro algoritmy umělé inteligence a v moderních podmínkách je úspora energie důležitou podmínkou pro optimální fungování jakéhokoli systému.