Neuromorfné počítanie je prístup k hardvéru a softvéru, ktorého vzorom je štruktúra mozgu. Namiesto presúvania dát medzi oddelenou pamäťou a procesorom v taktoch pracujú umelé neuróny a synapsie paralelne a reagujú len na udalosti nazývané spiky. To sľubuje veľmi nízku spotrebu energie, napríklad v senzoroch alebo robotoch. Známymi výskumnými čipmi sú Intel Loihi a IBM TrueNorth; široké komerčné využitie je zatiaľ v počiatočnej fáze.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoUmelé neurónové siete (ANN, artificial neural networks) sú výpočtové modely zložené z mnohých prepojených jednotiek („neurónov“) usporiadaných do vrstiev, ktoré spracúvajú vstupy cez vážené spojenia. Počas trénovania sa váhy krok za krokom upravujú pomocou príkladov, zvyčajne spätným šírením chyby (backpropagation). ANN sú základom hlbokého učenia a poháňajú rozpoznávanie obrazu, rozpoznávanie reči a veľké jazykové modely. Napriek biologickej inšpirácii fungujú oveľa jednoduchšie než ľudský mozog.
Aplikačne špecifický integrovaný obvod (ASIC) je čip navrhnutý pre jednu konkrétnu úlohu, nie pre všeobecné výpočty ako CPU. V oblasti AI sú ASIC prispôsobené výpočtom neurónových sietí – jedným z príkladov sú Tensor Processing Units (TPU) od spoločnosti Google. Pri tejto úlohe pracujú rýchlejšie a energeticky efektívnejšie ako univerzálne čipy, ich vývoj je však drahý a len ťažko sa prispôsobujú novým úlohám.
Kvantové počítanie využíva javy kvantovej fyziky, ako sú superpozícia a previazanosť, a počíta s qubitmi namiesto klasických bitov. Veľké zrýchlenie sa očakáva pri niektorých úlohách, ako je simulácia molekúl, niektoré optimalizačné problémy alebo prelamovanie dnešných šifrovacích metód. Stroje sú však stále náchylné na chyby a používajú sa väčšinou vo výskume a v pilotných projektoch (stav k októbru 2026). Pre dnešné aplikácie AI zatiaľ kvantové počítanie prakticky nehrá žiadnu úlohu.
Kognitívne počítanie (cognitive computing) je zastrešujúci pojem pre systémy, ktoré majú napodobňovať ľudské myšlienkové procesy, ako je porozumenie jazyku, usudzovanie a učenie sa zo skúseností, s cieľom podporovať rozhodovanie ľudí. Pojem sa široko rozšíril v 2010-tych rokoch, najmä vďaka IBM Watson. Spája metódy, ako sú spracovanie prirodzeného jazyka, strojové učenie a reprezentácia znalostí; dnes sa častejšie hovorí o asistentoch AI alebo jazykových modeloch.
