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瑞士科學(xué)家研究稱(chēng),由熱而非電驅動(dòng)的計算機可以運行為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和人工智能(AI)提供動(dòng)力的算法,并降低其能耗。相關(guān)論文已提交論文預印本網(wǎng)站。
研究負責人、日內瓦大學(xué)的尼古拉斯·布倫納表示,像 ChatGPT 這樣的系統可以學(xué)習非常復雜的語(yǔ)言,但其能耗驚人。據估計,ChatGPT 每日消耗的能量與美國 3 萬(wàn)多戶(hù)家庭消耗的能量相當。
大多數現代人工智能技術(shù)使用由許多相互連接的人工神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)模仿大腦的功能,ChatGPT 等程序中擁有數十億個(gè)這樣的神經(jīng)元。在最新研究中,布倫納團隊開(kāi)發(fā)出了一款設備,該設備能使用量子比特和熱量來(lái)物理模擬神經(jīng)連接。
他們模擬了幾個(gè)相互作用的量子比特在連接到幾個(gè)溫度可變的熱庫時(shí)如何充當神經(jīng)元。研究團隊解釋說(shuō),要運行計算,可以不用鍵盤(pán)而通過(guò)提高其中一些熱庫的溫度輸入信息,這將使熱量流過(guò)設備,改變量子比特的量子態(tài)和能量,直到整個(gè)設備達到穩定狀態(tài)。而要讀取計算機的輸出,檢查指定扮演監視器角色的熱庫的溫度即可。
該團隊意識到,此類(lèi)設備的工作原理類(lèi)似于名為感知器的機器學(xué)習算法,感知器是最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),可以決定一個(gè)物體是否屬于某個(gè)類(lèi)別,如一張照片中的動(dòng)物是貓還是狗。
研究人員表示,物理定律特別是熱力學(xué)定律規定,計算機的任何操作都必須“消耗”一些熱量和熵,因此純粹用熱流建造感知器在概念上非常有趣,也很不尋常,有望催生出更節能的機器。
專(zhuān)注創(chuàng )建“熱力學(xué)人工智能”的初創(chuàng )公司 Normal Computing 的研究人員帕特里克·科爾斯表示,這一概念框架可以轉化為小規模實(shí)驗,但大規模生產(chǎn)可能還面臨挑戰。