Невероятные новые исследования в области «фотонных вычислений» могут иметь прорывные последствия для развития искусственного интеллекта человеческого уровня.
Ученые в Китае недавно разработали обучающий чип искусственного интеллекта, который использует свет для проведения вычислений вместо электричества. По мнению команды, он чрезвычайно эффективнее самых популярных ИИ-чипов на рынке.
Тем временем группа исследователей из Оксфорда, не имеющая к этому никакого отношения, продемонстрировала, что аналогичные методы вычислений на основе света можно использовать с использованием обычных источников света, а не мощных лазеров.
Эти два прорыва представляют собой потенциальную развилку на пути к развитию общего искусственного интеллекта (AGI), также известного как «ИИ человеческого уровня».
Общий искусственный интеллект
AGI — не научный термин. Это чисто теоретическая идея, которая по сути означает «машину, достаточно умную, чтобы сделать все, что может обычный человек, при тех же ресурсах».
Ученые исследуют множество путей создания AGI, одним из самых популярных которых являются генеративные предварительно обученные преобразователи (GPT). Однако некоторые исследователи утверждают, что GPT — это тупик на пути к AGI, а третьи утверждают, что нам понадобится что-то более мощное, чем классические компьютеры, чтобы имитировать человеческий мозг.
Фотонные вычисления
Использование света для выполнения вычислений началось примерно с 1960-х годов. Их часто называют оптическими вычислениями, и, по мнению физиков, работающих в этой области, однажды они могут заменить вычисления электрических сигналов, поскольку для генерации света требуется гораздо меньше энергии, чем для генерации электричества.
Теперь, когда группа в Китае разработала фотонный компьютерный чип специально для обучения модели ИИ, а отдельная группа в Великобритании продемонстрировала фотонные вычисления с использованием обычного света, похоже, что у исследователей ИИ появились новые возможности..
Классический или квантовый?
Чтобы попытаться приблизиться к человеческому мышлению, разработчики ИИ продолжают масштабировать такие модели, как GPT-4o, в надежде, что однажды они станут достаточно большими, чтобы имитировать множество связей, возникающих между 100 миллиардами нейронов и 1000 триллионами синапсов в нашем мозгу..
Но исследования показывают, что наш мозг работает больше как квантовый компьютер. Если это правда, то теоретически бинарная модель ИИ должна будет содержать на несколько порядков больше искусственных нейронов и синапсов, чем человеческий мозг, чтобы приблизиться к ее сложности.
Это оставляет исследователям две возможности: они могут либо максимизировать свои двоичные вычисления, либо начать заново с использованием квантового оборудования и решений для обучения.
Если фотонные чипы искусственного интеллекта окажутся жизнеспособной и энергоэффективной альтернативой статус-кво, то вполне возможно, что они смогут вывести модели GPT за рамки того, что в противном случае было бы практически возможно только благодаря их эффективности.
И когда дело доходит до взаимодействия с любыми потенциальными решениями квантового ИИ в будущем, это простой факт природы: свет распространяется быстрее, чем электричество.
По теме: Британский технологический стартап может стать квантовой Nvidia
