Ci sembra sempre che gli algoritmi di intelligenza artificiale eseguano determinati compiti non solo più velocemente degli umani, ma anche molto più velocemente. Ma paradossalmente, più l'intelligenza artificiale assomiglia al cervello umano, meglio funziona.
Un team di ingegneri dell'IBM ha costruito una rete neurale fisica che assomiglia letteralmente ai neuroni umani. Quando gli ingegneri hanno testato l'algoritmo di intelligenza artificiale su un nuovo tipo di cablaggio, hanno scoperto che esegue attività con la stessa efficienza delle reti neurali convenzionali, ma utilizza 100 volte meno energia.
Se questo cablaggio neurale mette radici, presto l'intelligenza artificiale sarà in grado di fare molti più calcoli, spendendo molta meno energia. Il problema è che i chip dei computer e gli algoritmi di rete neurale parlano due lingue diverse e, di conseguenza, sono più lenti. Ma nel nuovo sistema, l'hardware e il software si adattano perfettamente, e quindi il nuovo sistema AI completa tutte le attività più velocemente senza compromettere la precisione.
Questo è un passo avanti verso la creazione di reti neurali basate su silicio. Di solito, tali sistemi di intelligenza artificiale non funzionavano altrettanto bene, ma il nuovo studio ha simulato due tipi di neuroni: uno era responsabile del calcolo veloce, l'altro è stato creato per memorizzare informazioni a lungo termine.
Ci sono, ovviamente, alcuni dubbi sulle affermazioni dei ricercatori che sostengono che la risposta alla creazione di un'intelligenza artificiale funzionante sia ricreare il cervello umano. In generale, non sappiamo ancora come funziona il cervello. E c'è la possibilità che molto di ciò che è nel nostro cervello sia inutile per il computer.
Tuttavia, una nuova ricerca mostra che la struttura fisica dei neuroni umani può fornire molte cose utili per gli algoritmi di intelligenza artificiale e, nelle condizioni moderne, il risparmio energetico è una condizione importante per il funzionamento ottimale di qualsiasi sistema.
