科學家讓人光速的人工智能成為現實

研究人員展示了以光速實現的單次張量計算，這標志著邁向由光學而非電子計算驅動的下一代AGI硬件的顯著進步。

張量運算是一種數學處理方式，支撐著許多現代技術，尤其是人工智能，但它們遠遠超出大多數人接觸到的基本數學。一個有用的對比是，在多個維度中旋轉、切割或重新組織魔方時涉及的復雜運動，人類和傳統計算機必須將這些步驟分成順序，而光可以同時完成所有步驟。

在人工智能領域，從圖像識別到語言理解等任務高度依賴張量運算。然而，隨著數據量的持續增長，標準計算硬件如GPU正被推向速度、可擴展性和能耗的極限。

光如何成為計算器

受更快更高效計算的需求驅動，由阿爾托大學電子與納米工程系光子學組張宇峰博士領導的國際研究團隊開發了一種利用單次光線進行復雜張量計算的新方法。該技術使得以實際光速實現單次張量計算。

張的方法執行與當今GPU處理的類似作，比如卷積和注意力層，但它們都以光速完成。他們不再依賴電子電路，而是利用光的物理特性同時執行許多計算。

團隊通過將數字信息編碼到光波的幅度和相位中，將數值轉化為光場的可測量特征，實現了這一目標。隨著這些結構化光場的移動、相互作用和融合，它們本質上執行諸如矩陣和張量乘法等數學過程，這些都是深度學習的關鍵。引入多波長使研究人員能夠擴展該方法，使其能夠支持更高級、更高階的張量運算。

這好比是一名海關官員，必須通過多臺功能不同的機器檢查每個包裹，然后將它們分揀到合適的箱子里，通常他會一個一個包裹處理。研究團隊的光學計算方法將所有包裹和機器合并在一起——我們創建多個“光學鉤”，將每個輸入連接到其正確的輸出。只需一次作，一次光線，所有檢查和分揀都能瞬間且同步進行。”

這種方法的另一個關鍵優勢是其簡便性。光學作在光傳播過程中被動進行，因此計算過程中無需主動控制或電子切換。這種方法幾乎可以在任何光學平臺上實現。

研究人員計劃未來將這一計算框架直接集成到光子芯片上，使基于光的處理器能夠以極低功耗執行復雜的人工智能任務。他們的最終目標是將該方法部署到大型公司現有的硬件或平臺上。

保守估計該方法將在3-5年內集成到這些平臺，這將創造新一代光學計算系統，顯著加速跨多個領域的復雜人工智能任務。