Sempre nos parece que os algoritmos de inteligência artificial realizam certas tarefas não apenas mais rápido do que os humanos, mas muito mais rápido. Mas, paradoxalmente, quanto mais a inteligência artificial se assemelha ao cérebro humano, melhor funciona.
Uma equipe de engenheiros da IBM construiu uma rede neural física que literalmente se assemelha aos neurônios humanos. Quando os engenheiros testaram o algoritmo de IA em um novo tipo de fiação, eles descobriram que ele executa tarefas com a mesma eficiência das redes neurais convencionais, mas usa 100 vezes menos energia.
Se essa conexão neural se enraizar, logo a inteligência artificial será capaz de fazer muito mais cálculos, gastando muito menos energia. O problema é que os chips de computador e os algoritmos de rede neural falam duas línguas diferentes e, como resultado, são mais lentos. Mas, no novo sistema, o hardware e o software se encaixam perfeitamente e, portanto, o novo sistema de IA conclui todas as tarefas mais rapidamente sem comprometer a precisão.
Este é um passo para a construção de redes neurais baseadas em silício. Normalmente, esses sistemas de IA não funcionavam tão bem, mas o novo estudo simulou dois tipos de neurônios: um era responsável pela computação rápida, o outro foi criado para armazenar informações de longo prazo.
Existem, é claro, algumas dúvidas sobre as alegações de pesquisadores que argumentam que a resposta para a criação de uma inteligência artificial funcional é recriar o cérebro humano. De modo geral, ainda não sabemos como o cérebro funciona. E existe a possibilidade de que muito do que está em nosso cérebro seja inútil para o computador.
No entanto, novas pesquisas mostram que a estrutura física dos neurônios humanos pode fornecer muitas coisas úteis para algoritmos de inteligência artificial e, nas condições modernas, a conservação de energia é uma condição importante para o funcionamento ideal de qualquer sistema.
