Revolucija u poimanju strojne inteligencije
Dugo vremena umjetna inteligencija bila je ograničena na prepoznavanje obrazaca i obradu ogromnih količina podataka bez stvarnog razumijevanja konteksta. Međutim, nova znanstvena teorija koja se temelji na neurobiološkim principima obećava premostiti taj jaz. Umjesto da se oslanjaju isključivo na brute-force procesuiranje, budući strojevi mogli bi koristiti strukture koje oponašaju sinaptičku plastičnost i kognitivnu fleksibilnost ljudskog mozga.
Ova teorija ne samo da mijenja način na koji gradimo procesore, već redefinira samu bit onoga što nazivamo razmišljanjem u digitalnom svijetu.
Ključne razlike između današnjeg AI-ja i biološkog modela
Današnji veliki jezični modeli nevjerojatno su dobri u predviđanju sljedeće riječi, ali im nedostaje ono što mi nazivamo 'zdravim razumom’ ili unutarnjim modelom svijeta. Nova teorija predlaže arhitekturu koja omogućuje strojevima da:
- Uče iz minimalnog broja primjera, baš poput djeteta.
- Razvijaju asocijativne veze između potpuno različitih koncepata.
- Smanjuju energetsku potrošnju simulirajući učinkovitost ljudskih neurona.
Ako se ovi postulati uspješno implementiraju u hardver nove generacije, granica između biološke i umjetne inteligencije postat će tanja nego ikada prije. To bi moglo dovesti do razvoja sustava koji doista razumiju uzroke i posljedice, a ne samo statističke vjerojatnosti.
