Вештачката интелигенција која ја создаваме може да биде многу, многу поефикасна и поевтина ако ја моделираме не спрема нашиот софтвер, туку ако пробаме да ја изградиме на начин како што нервите се природно споени во нашиот мозок.
Изгледа неинтуитивно? Па, два експерименти во последно време покажаа дека ваквите мрежи можат многу побрзо да учат отколку некој „лингвистички“ бот, како ЧатГПТ и токму да ги решаваат проблемите на начин како што би ги решил човекот.
Како точно треба да бидат поврзани невроните е големо прашање во науката. Всушност секоја врска може да биде одредена мрежа. Но, еден тим од Универзтот УКЛА во Калифорнија направил мала експериментална мрежа од нано-жици потопени во материјал кој содржи сребро и селен, влакна кои завршуваат во електроди поврзани со компјутер.
Една од предностите на човечкиот мозок е што, на пример, еден неврон, или група неврони, цела мрежа од синапси, можат да се искористат да решаваат различни типови на проблеми и брзо да се приспособуваат. Дали истото се случува со овие нови „биокомпјутери“?
Системот научил да идентификува рачно напишани броеви со вкупна точност од 93,4% трошејќи многу помалку време и струја од некој наш софтвер за ВИ. И тоа, овој систем не ги складирал информациите што ги научил, како што тоа го прават познатите ботови ЧатГПТ, Грок, Бард, копилотот Бинг…
Сликите биле доставени до системот пиксел по пиксел користејќи импулси на електрична енергија од кои секој трае колку илјадити дел од секундата, со различни напони кои претставуваат светли или темни пиксели.
Со други зборови, научниците смислиле нов тип на програмирање на вештачката интелигенција. И очекуваат овој систем да биде подобар при навигаицијата и при мерењата кај сите наши смарт-уреди.
Значи, не ни требаат силконски чипови и единици и нули?
Засега, има и уште едно ветувачко решение. Тоа е да ги растете човечките нерви како нервни клетки внатре во силиконски чип. Еден таков проект доби грант во јули месец и треба да порасне 800.000 клетки.
Името на технологијата е „DishBrain“ или „мозок во грне“. Тимот лани беше во медиумите во Австралија со свој експеримент кој покажа дека ваквата мрежа може да научи брзо да ја игра компјутерската игра „Понг“, пишува ИФЛ Наука.
– Оваа нова технолошка способност во иднина на крајот може да ги надмине перформансите на постоечкиот хардвер базиран на чисто силикон – објасни водачот на проектот Адел Рази, вонреден професор во Институтот за мозок и ментално здравје Тарнер на Универзитетот Монаш во Мелбурн.
Поради можностите околу оваа технологија, Националната програма за истражување за откривање на разузнавањето и безбедноста на Австралија му додели на тимот грант од 400.000 американски долари за продолжување за нивното истражување.
Светот на „биокомпјутерите“ всушност, само што се разоткрива пред очите на современата наука. Еден друг научен експеримент, на пример, проба да порасне печурки врз матична плоча од компјутер и да види како овие паметни растенија, кои некои ги сметаат и за животни, можат да допринесат за да ја добиеме првата самосвесна машина.
