Bu yapay sinir ağlarını tasarlayan araştırmacılar, ‘sıvı’ sıfatını tam olarak esnekliklerini ve sürekli adaptasyon kapasitelerini belirtmek için seçtiler. Bununla birlikte, önerilerinin kayda değer iki özelliği daha var: muhtemelen diğer yapay sinir ağlarından daha verimli ve daha etkileyici.
MIT’nin sıvı sinir ağları konusunda uzmanlaşmış araştırmacılarından biri olan Ramin Hasani’ye göre dışavurumculuk, mühendislerin yapay nöronların temsilini değiştirerek sinir ağının performansına etki edebilme kolaylığını tanımlıyor. Yine Hasani’ye göre bu özellik, bu ağların diğer bilgi işleme yapılarıyla yönetilemeyen karmaşıklık düzeylerini ele almasına olanak tanıyor.
Bu sinir ağlarıyla ilgili çok önemli bir şeyi henüz keşfetmedik. Aslında en önemli şey: uygulama alanları. MIT mühendisleri, en karmaşık navigasyon alanlarına gerçek zamanlı olarak adapte olabilen dronlar için otonom bir navigasyon algoritması uygulamak üzere bu ağları başarıyla kullandılar. Ancak bu uygulama, sıvı sinir ağlarının teorik olarak neler yapabileceğinin sadece bir başlangıcı.
Kısa vadede, tasarımcıları, diğer uygulamaların yanı sıra, arabalarda otonom sürüşü hızlandırmak, çok daha hassas tıbbi teşhis sistemleri geliştirmek, videoyu gerçek zamanlı olarak işlemek veya büyük hacimli finansal verileri analiz etmek için kullanılabileceklerini umuyorlar. Yaratıcılarının iddia ettiği kadar esnek ve yetenekli oldukları kanıtlanırsa, yapay zekada bir kuantum sıçramasının eşiğinde olabiliriz.
