Команда инженеров из IBM построила физическую нейросеть, которая буквально напоминает человеческие нейроны. Когда инженеры протестировали алгоритм ИИ на новом типе проводки, они выяснили, что он выполняет задачи с той же эффективностью, как и обычные нейросети, но потребляет в 100 раз меньше энергии.
Если такая нейронная проводка приживется, то вскоре искусственный интеллект сможет делать гораздо больше вычислений, тратя гораздо меньше энергии. Проблема в том, что компьютерные чипы и нейросетевые алгоритмы говорят на двух разных языках, и в результате они работают медленнее. Но в новой системе хард и софт прекрасно подходят друг к другу, и поэтому новая система ИИ завершает все задачи быстрее без снижения точности.
Это шаг к созданию основанных на кремнии нейросетей. Обычно такие системы ИИ работали не столь хорошо, но в новом исследовании было смоделировано два типа нейронов: одним отвечали за быстрые вычисления, другие были созданы для хранения долгосрочной информации.
Есть, конечно, определенные сомнения в заявлениях исследователей, которые утверждают, что ответом на создание работающего искусственного интеллекта является воссоздание человеческого . По большому счету мы до сих пор не знаем, как работает . И есть вероятность, что многое из того, что есть в нашем , для компьютера окажется бесполезным.
Тем не менее, новое исследование показывает, что физическая структура человеческих нейронов может дать немало полезного для алгоритмов искусственного интеллекта, а в современных условиях экономия энергии является немаловажным условием для оптимального функционирования любой системы.
