Firma DeepMind Technologies, która została wykupiona przez Google na początku tego roku, projektuje inteligentny komputer, wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe. Maszyna nosi nazwę Neural Turing Machine (NTM) i będzie połączeniem zwykłego komputera z niezwykłymi właściwościami, jakie posiada ludzki mózg.

Prace nad technologią opartą o sztuczne sieci neuronowe trwają już od dłuższego czasu. Przykładowo Facebook wykorzystywał w tym roku sztuczną inteligencję, aby ta rozpoznawała ludzkie twarze z taką dokładnością, z jaką my robimy to na co dzień. Tego typu rozwiązania umożliwiają również rozpoznawanie poszczególnych kształtów i wzorów.

Dzięki sztucznym sieciom neuronowym, komputer będzie mógł uczyć się jedynie poprzez dokonywanie obserwacji. Warto również przypomnieć o firmie Vicarious, która zaprezentowała w zeszłym roku algorytm zdolny do złamania zabezpieczeń CAPTCHA. Testy wykazały iż oprogramowanie oparte o sztuczne sieci neuronowe poradziło sobie z techniką reCAPTCHA i CAPTCHA na stronie internetowej Yahoo, Paypal i CAPTCHA.com z co najmniej 90% dokładnością.

Między innymi założyciel Facebooka i Elon Musk zainwestowali w tą firmę miliony dolarów aby powstał "sztuczny mózg". Współzałożyciel Vicarious, Scott Phoenix powiedział wtedy, że ich komputer będzie myśleć niczym człowiek - będzie rozumieć kształty, obiekty i tekstury.

Przyszły komputer Google będzie prawdopodobnie posiadał wszystkie wspomniane cechy, plus oczywiście zdolność do samoprogramowania. Uczeni chcą aby maszyna posiadała dużą pamięć zewnętrzną, do której dostęp będzie możliwy na wiele różnych sposobów. NTM będzie mógł szybko przechowywać oraz przetwarzać fragmenty danych.

Ponadto, naukowcy próbują nauczyć komputer aby potrafił wykonywać bardziej złożone procesy. Ostatnio uczeni zaprezentowali sieć neuronową, która nauczyła się odczytywać proste kody i uruchamiać je bez konieczności wcześniejszego uczenia się języka programowania.

Wiele wskazuje na to, że inteligentne komputery, wzorowane na ludzkim mózgu rzeczywiście mogą powstać w przyszłości, choć wydaje się to nierealne. Tego typu maszyny będą o wiele bardziej efektywne, będą mogły szybko wykonywać skomplikowane obliczenia a jednocześnie będą miały znacznie mniejsze zapotrzebowanie na prąd.