如何制作类似人脑的人工智能
我们一直认为人工智能算法不仅比一个人更快地执行某些任务,而且速度更快。但是,矛盾的是,人工智能越像人脑,就越好。
IBM工程师团队构建了一个物理神经网络,其字面意义类似于人类神经元。当工程师在新型布线上测试AI算法时,他们发现它以与传统神经网络相同的效率执行任务,但耗能却减少了100倍。
如果这种神经布线习以为常,那么很快人工智能可以进行更多的计算,花费更少的能量。问题是计算机芯片和神经网络算法使用两种不同的语言,因此它们的工作速度更慢。但在新系统中,硬和软完美匹配,因此新的AI系统可以更快地完成所有任务,而不会降低精度。
这是创建基于硅的神经网络的一步。通常,这种AI系统不能很好地工作,但在新的研究中,两种类型的神经元被建模:一种负责快速计算,另一种用于存储长期信息。
当然,研究人员的陈述中存在某些疑问,他们认为创造有效的人工智能的答案是重建人类大脑。总的来说,我们仍然不知道大脑是如何工作的。并且有可能我们大脑中的大部分计算机都是无用的。
然而,一项新的研究表明,人类神经元的物理结构可以为人工智能算法提供很多有用的功能,而在现代条件下,节能是任何系统最佳运行的重要条件。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货