令人难以置信的 "光子计算 "领域新研究可能会对人类人工智能的发展产生突破性影响。
中国的科学家们最近开发出了一种人工智能训练芯片,它利用光而不是电来进行计算。据该团队称,它比市场上最流行的人工智能芯片效率更高。
与此同时,牛津大学一个不相关的研究团队也证明,类似的光基计算技术可以使用普通光源,而不是高功率激光。
这两项突破代表着人工通用智能(AGI)(也称为 "人类级人工智能")发展的潜在岔路口。
AGI 并不是一个科学术语。它是一个纯粹的理论概念,基本意思是 "一台足够聪明的机器,在资源相同的情况下,能做普通人能做的任何事情"。
科学家们正在探索通往 AGI 的多种途径,其中最受欢迎的是生成式预训练变压器(GPT)。然而,一些研究人员声称,GPT 是通往 AGI 的死胡同,还有一些研究人员声称,我们需要比经典计算机更强大的东西来模仿人脑。
利用光来执行计算早在 20 世纪 60 年代就已出现。据该领域的物理学家称,由于产生光比产生电所需的能量要少得多,光子计算有朝一日可能会取代电子信号计算。
现在,中国的一个团队已经开发出了一种专门用于训练人工智能模型的光子计算机芯片,而英国的另一个团队则利用普通光演示了光子计算,人工智能研究人员似乎有了新的选择。
为了试图接近人类的思维方式,人工智能开发人员不断扩大 GPT-4o 等模型的规模,希望有一天它们能大到足以模仿我们大脑中 1,000 亿个神经元和 1,000 万亿个突触之间的大量连接。
但研究表明,我们的大脑工作起来更像量子计算机。如果这是真的,那么从理论上讲,二进制人工智能模型必须包含比人脑更多数量级的人工神经元和突触,才能接近人脑的复杂性。
这就给研究人员留下了两种可能性:要么最大限度地提高二进制计算能力,要么重新开始使用量子硬件和训练解决方案。
如果光子人工智能芯片被证明是一种可行的、高能效的替代方案,那么仅凭其能效,它们就有可能将 GPT 模型推向更高的水平。
而且,在未来与任何潜在的量子人工智能解决方案对接时,光的传播速度比电快,这是一个简单的自然事实。
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