Seamănă „creierul” inteligenței artificiale cu cel uman?
Sistemele de inteligență artificială folosesc rețele de neuroni digitali care imită structura creierului uman.
Inteligența Artificială utilizează rețele neuronale pentru a procesa informații. La fel cum creierul are 86 de miliarde de neuroni care comunică între ei, sistemele IA folosesc „noduri” digitale. Acestea învață prin ajustarea conexiunilor în funcție de rezultate, exact cum creierul nostru se adaptează prin experiență. Această arhitectură permite computerelor să rezolve sarcini complexe, precum recunoașterea facială sau scrierea de texte.
Nerd Mode
Conceptul de rețea neuronală artificială a fost introdus pentru prima dată în 1943 de către Warren McCulloch și Walter Pitts. Aceștia au creat un model matematic bazat pe algoritmi care simulează activitatea biologică a neuronilor. În anii 1950, Frank Rosenblatt a dezvoltat „Perceptronul”, prima rețea capabilă să învețe prin încercare și eroare la Universitatea Cornell.Spre deosebire de programarea tradițională, unde regulile sunt fixe, rețelele de tip Deep Learning folosesc straturi multiple de neuroni artificiali. Fiecare conexiune are o „pondere” numerică ce determină importanța semnalului transmis. În timpul procesului numit „backpropagation”, dezvoltat de Geoffrey Hinton în anii 1980, sistemul își corectează automat erorile prin ajustarea acestor ponderi.În prezent, modelele mari de limbaj precum GPT-4 conțin sute de miliarde de parametri sau conexiuni între acești neuroni digitali. Această complexitate permite procesarea limbajului natural la un nivel aproape uman. Deși sunt inspirate de biologie, aceste sisteme rulează pe unități de procesare grafică (GPU) care pot efectua trilioane de calcule matematice pe secundă pentru a simula gândirea.
Fapt verificat
FP-0005789 · Feb 20, 2026