U poslednjih nekoliko godina značajno su napredovali sintetički sistemi zasnovani na veštačkoj inteligenciji. Neuronske veze sa upisanim algoritmima koji omogućavaju učenje, sada izvršavaju zadatke koje veštački sistemi ranije nisu bili u stanju da izvrše. Kao primer se mogu navesti uređaji koji komponuju muziku, igraju igrice u kojima lako pobeđuju čoveka ili obračunavaju i plaćaju poreze. Neki sistemi su toliko razvijeni da uočavaju suicidno ponašanje ili prave distinkciju između zakonitog i nezakonitog delanja.
Razvoj veštačke inteligencije se uveliko odvija u pravcu oponašanja mnogobrojnih funkcija mozga. Veštački napravljene nervne mreže sadrže algoritme koji im omogućavaju da podražavaju aktivnosti mozga, na primer, prepoznavanje govora ili slika. Ovakvi procesi postali su deo naše svakodnevne realnosti zahvaljujući mogućnosti veštačke inteligencije da uči. Jedino ograničenje se ogleda u tome što pokretanje jedne sintetičke nervne mreže iziskuje mnogo vremena i energije.
Istraživačima iz Međunarodnog centra za naučna istraživanja (CNRS), Univerziteta u Bordou i iz kompanije Evry pošlo je za rukom da direktno na čipu stvore veštačke sinapse nalik onima koje se nalaze u mozgu živih bića.
Proces učenja u ljudskom mozgu odvija se zahvaljujući sinapsama koje predstavljaju veze između neurona. Ova veza je jača i učenje je, samim tim, efikasnije, u zavisnosti od intenziteta stimulacije sinapsi. Inspirisani ovim mehanizmom istraživači su napravili veštačku sinapsu pod imenom memristor, koja funkcioniše na sličan način. Ova elektronska nanokomponenta sastoji se od tankog feroelektričnog sloja (koji se spontano polarizuje), a smešten je između dve elektrode. Otpornost elektroda se podešava promenama intenziteta napona, nalik na procese koji se odvijaju u neuronima čoveka. Ako je mala otpornost, sinaptička veza postaje jaka, dok je, u slučaju velike otpornosti, veza slaba. Sposobnost učenja memristora upravo se zasniva na mogućnosti podešavanja otpornosti. Ovaj pronalazak utire put inteligentnim sistemima kojima će biti potrebno znatno manje vremena i energije za učenje, što će, na kraju, rezultirati mogućnošću potpuno samostalnog učenja sintetičkih sistema.
Iako se istraživanja u mnogim laboratorijama fokusiraju na veštačke sinapse, funkcionisanje ovih uređaja u velikoj meri ostaje nepoznato. Nepobitna je činjenica da se, zahvaljujući stvaranju memristora, proces učenja veštačkih sistema može značajno poboljšati. Istraživači nastavljaju svoj rad na poboljšanju memristora, u cilju optimizacije njegovog funkcionisanja. Za početak, napravljen je fizički model koji pomaže u objašnjavanju procesa učenja predviđanjem funkcionisanja memristora. Razumevanje procesa na ovaj način omogućava stvaranje složenijih komponenti, kao što su grupe veštačkih neurona međusobno povezanih memristorovima. Ovo otkriće je zasigurno početni korak ka stvaranju inteligentnih sistema koji iziskuju manje vremena i energije. Zbog toga se opravdano može očekivati da ćemo uskoro posedovati veštačku inteligenciju koja će biti sposobna za učenje baš kao čovek, a vremenom, verovatno čak i mnogo uspešnije.
Priredila: Sanja Dejanović