Uvijek nam se čini da algoritmi umjetne inteligencije obavljaju određene zadatke ne samo brže nego ljudi, nego i mnogo brže. No paradoksalno, što više umjetna inteligencija nalikuje ljudskom mozgu, to on bolje funkcionira.
Tim inženjera u IBM-u izgradio je fizičku neuronsku mrežu koja doslovno nalikuje ljudskim neuronima. Kada su inženjeri testirali AI algoritam na novoj vrsti ožičenja, otkrili su da on obavlja zadatke iste učinkovitosti kao i konvencionalne neuronske mreže, ali troši 100 puta manje energije.
Ako se ovo neuronsko ožičenje iskorijeni, tada će umjetna inteligencija uskoro moći napraviti mnogo više proračuna, trošeći puno manje energije. Problem je što računalni čipovi i algoritmi neuronske mreže govore dva različita jezika, a kao rezultat toga oni su sporiji. No u novom se sustavu tvrdi i softver savršeno uklapaju u samim tim, a samim tim novi AI sustav brže završava sve zadatke bez ugrožavanja točnosti.
Ovo je korak prema izgradnji neuronskih mreža temeljenih na siliciju. Obično takvi AI sustavi također ne funkcioniraju, ali nova je studija simulirala dvije vrste neurona: jedan je bio odgovoran za brzo računanje, a drugi je stvoren za pohranu dugoročnih informacija.
Postoje neke sumnje u tvrdnjama istraživača koji tvrde da je odgovor na stvaranje umjetne inteligencije ponovno stvaranje ljudskog mozga. Općenito, još uvijek ne znamo kako mozak funkcionira. A postoji mogućnost da mnogo toga što je u našem mozgu bude beskorisno za računalom.
Ipak, nova istraživanja pokazuju da fizička struktura ljudskih neurona može pružiti puno korisnog algoritma umjetne inteligencije, a u modernim je uvjetima očuvanje energije važan uvjet za optimalno funkcioniranje bilo kojeg sustava.