Proces „uczenia się” sztucznej inteligencji zależy w dużej mierze od wydajności jej procesora. Powszechnie stosowana w systemach AI technologia obwodów bramek logicznych wymaga coraz większej mocy obliczeniowej. Nieco inne podejście zaprezentował Intel – firma skonstruowała prototyp procesora z algorytmami imitującymi ludzki mózg.
Osią działania procesora Loihi jest tworzenie neuromorficznych sieci przypominających neurony. Poszczególne elementy mogą przesyłać sygnały o różnej sile i uaktywniają się w momencie, gdy w ich stronę nadciąga sygnał – bez udziału żadnego elementu nadrzędnego. Jest on wyposażony w aż 1 024 sztucznych komórek nerwowych, które mogą imitować działanie 130 000 ludzkich neuronów i 130 milionów możliwych połączeń synaptycznych. To wciąż niewiele w porównaniu z ludzkim mózgiem (86 miliardów komórek nerwowych), ale więcej niż u większości stawonogów.
Siłą procesora jest również symulowanie tworzenia się połączeń neuronowych. W ludzkim mózgu często używane połączenia nerwowe stają się szybsze i bardziej wydajne. Poprzez tworzenie połączeń między sztucznymi neuronami procesor Intel Loihi może zwiększyć szybkość algorytmów uczenia się przy znacznej redukcji wymaganej mocy obliczeniowej. Docelowo czip mógłby być montowany w robotach i innych urządzeniach towarzyszących człowiekowi na co dzień, np. inteligentnych głośnikach. Na razie Loihi i inne neuromorficzne rozwiązania (w tym TrueNorth od IBM) czeka jednak długotrwały proces optymalizacji i ulepszania.
