Kami selalu merasa bahwa algoritme kecerdasan buatan melakukan tugas-tugas tertentu tidak hanya lebih cepat daripada manusia, tetapi jauh lebih cepat. Namun secara paradoks, semakin banyak kecerdasan buatan yang menyerupai otak manusia, semakin baik kerjanya.
Sebuah tim insinyur di IBM telah membangun jaringan saraf fisik yang secara harfiah menyerupai neuron manusia. Ketika para insinyur menguji algoritme AI pada jenis kabel baru, mereka menemukan bahwa itu melakukan tugas dengan efisiensi yang sama seperti jaringan saraf konvensional, tetapi menggunakan energi 100 kali lebih sedikit.
Jika kabel saraf ini mengakar, maka kecerdasan buatan akan segera dapat melakukan lebih banyak perhitungan, menghabiskan lebih sedikit energi. Masalahnya adalah chip komputer dan algoritme jaringan neural berbicara dalam dua bahasa yang berbeda, dan akibatnya, algoritme tersebut lebih lambat. Namun dalam sistem baru, perangkat keras dan perangkat lunak cocok satu sama lain dengan sempurna, dan oleh karena itu sistem AI baru menyelesaikan semua tugas lebih cepat tanpa mengorbankan akurasi.
Ini adalah langkah untuk membangun jaringan saraf berbasis silikon. Biasanya, sistem AI semacam itu tidak berfungsi dengan baik, tetapi studi baru ini mensimulasikan dua jenis neuron: satu bertanggung jawab untuk komputasi cepat, yang lain dibuat untuk menyimpan informasi jangka panjang.
Tentu saja ada beberapa keraguan tentang klaim para peneliti yang berpendapat bahwa jawaban untuk menciptakan kecerdasan buatan yang berfungsi adalah dengan menciptakan kembali otak manusia. Secara umum, kita masih belum tahu bagaimana otak bekerja. Dan ada kemungkinan bahwa banyak dari apa yang ada di otak kita tidak akan berguna untuk komputer.
Namun demikian, penelitian terbaru menunjukkan bahwa struktur fisik neuron manusia dapat memberikan banyak hal yang berguna untuk algoritme kecerdasan buatan, dan dalam kondisi modern, konservasi energi merupakan kondisi penting untuk fungsi optimal sistem apa pun.
