人工智能突破后，机器可以在无人监督的情况下“以光速”学习

研究人员用光代替电进行计算，实现了人工智能发展的突破。

这种新方法极大地提高了机器学习神经网络的速度和效率-机器学习神经网络是一种人工智能形式，旨在复制人脑执行的功能，以便在没有监督的情况下自学任务。

当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所需功率的限制。任务越智能，数据就越复杂，因此对电力的需求也就越大。

这种网络还受到处理器和存储器之间电子数据传输缓慢的限制。

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

今天发表在科学期刊“应用物理评论”上的一篇论文描述了这项研究，揭示了他们的基于光子的TPU能够比电动TPU高出2-3个数量级。

该论文的作者之一马里奥·米丘格里奥(Mario Miscuglio)表示：“我们发现，集成了高效光学存储器的集成光子平台可以获得与张量处理单元相同的操作，但它们的功耗只有张量处理单元的一小部分，而且吞吐量更高。”

“只要训练得当，(平台)就可以用来进行光速干涉.”

这种创新处理器的潜在商业应用包括5G和6G网络，以及负责执行大量数据处理的数据中心。

米斯丘利奥博士说：光子专业处理器可以节省大量能源，改善响应时间，减少数据中心流量。

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