Nampaknya kita selalu bahawa algoritma kecerdasan buatan melakukan tugas-tugas tertentu bukan hanya lebih cepat daripada manusia, tetapi lebih cepat. Tetapi secara paradoks, semakin banyak kecerdasan buatan menyerupai otak manusia, semakin baik ia berfungsi.
Sepasukan jurutera di IBM telah membina rangkaian saraf fizikal yang secara harfiah menyerupai neuron manusia. Semasa jurutera menguji algoritma AI pada jenis pendawaian baru, mereka mendapati bahawa ia menjalankan tugas dengan kecekapan yang sama dengan rangkaian saraf konvensional, tetapi menggunakan tenaga 100 kali lebih sedikit.
Sekiranya pendawaian saraf ini berakar, tidak lama lagi kecerdasan buatan dapat melakukan lebih banyak pengiraan, menghabiskan lebih sedikit tenaga. Masalahnya ialah cip komputer dan algoritma rangkaian neural menggunakan dua bahasa yang berbeza, dan hasilnya, ia lebih perlahan. Tetapi dalam sistem baru, perisian keras dan perisian digabungkan dengan sempurna, dan oleh itu sistem AI baru menyelesaikan semua tugas dengan lebih cepat tanpa menjejaskan ketepatan.
Ini adalah langkah untuk membina rangkaian neural berasaskan silikon. Biasanya, sistem AI seperti itu tidak berfungsi dengan baik, tetapi kajian baru ini mensimulasikan dua jenis neuron: satu bertanggungjawab untuk pengiraan cepat, yang lain dibuat untuk menyimpan maklumat jangka panjang.
Sudah tentu, ada keraguan mengenai tuntutan penyelidik yang berpendapat bahawa jawapan untuk mencipta kecerdasan buatan adalah untuk mencipta semula otak manusia. Pada umumnya, kita masih tidak tahu bagaimana otak berfungsi. Dan ada kemungkinan banyak yang ada di otak kita tidak akan berguna untuk komputer.
Walau bagaimanapun, penyelidikan baru menunjukkan bahawa struktur fizikal neuron manusia dapat memberikan banyak perkara berguna untuk algoritma kecerdasan buatan, dan dalam keadaan moden, penjimatan tenaga adalah syarat penting untuk fungsi optimum sistem apa pun.
