科学家称人工智能取得突破后,机器可以“光速”学习 Machines can learn unsupervised ‘at speed of light’ after AI breakthrough, scientists say

研究人员在人工智能的发展中取得了突破性的进展——用光代替电来进行计算。

新方法显著提高了机器神经网络的学习速度和效率——这种人工智能的形式旨在复制人脑执行的功能,以便在没有监督的情况下教会自己如何完成任务。

目前用于机器学习的处理器在执行复杂操作时,受到处理数据功率的限制。任务越智能,数据越复杂,对功率的要求也越高。

这种网络还受到处理器和存储器之间电子数据传输速度的限制。

美国乔治华盛顿大学的研究人员发现,在神经网络(tensor)处理单元(TPU)内使用光子可以克服这些限制,并创造出更强大、更省电的人工智能。

周二(21日)发表在科学杂志《应用物理评论》上的一篇描述该研究的论文显示,他们基于光子的TPU能够比电动TPU的性能高出2-3个数量级。

论文作者之一Mario Miscuglio说:“我们发现,集成了高效光存储器的集成光子平台可以获得与tensor处理单元相同的操作,但它们消耗的功率只有一小部分,并且具有更高的吞吐量。”

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