瑞士科學(xué)家研究稱，由熱而非電驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)可以運(yùn)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(yù)印本網(wǎng)站。

　　研究負(fù)責(zé)人、日內(nèi)瓦大學(xué)的尼古拉斯·布倫納表示，像 ChatGPT 這樣的系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)非常復(fù)雜的語(yǔ)言，但其能耗驚人。據(jù)估計(jì)，ChatGPT 每日消耗的能量與美國(guó) 3 萬(wàn)多戶家庭消耗的能量相當(dāng)。

　　大多數(shù)現(xiàn)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(shù)十億個(gè)這樣的神經(jīng)元。在最新研究中，布倫納團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了一款設(shè)備，該設(shè)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(kù)時(shí)如何充當(dāng)神經(jīng)元。研究團(tuán)隊(duì)解釋說(shuō)，要運(yùn)行計(jì)算，可以不用鍵盤(pán)而通過(guò)提高其中一些熱庫(kù)的溫度輸入信息，這將使熱量流過(guò)設(shè)備，改變量子比特的量子態(tài)和能量，直到整個(gè)設(shè)備達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。而要讀取計(jì)算機(jī)的輸出，檢查指定扮演監(jiān)視器角色的熱庫(kù)的溫度即可。

　　該團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，此類設(shè)備的工作原理類似于名為感知器的機(jī)器學(xué)習(xí)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(guī)定，計(jì)算機(jī)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(jié)能的機(jī)器。

　　專注創(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(zhuǎn)化為小規(guī)模實(shí)驗(yàn)，但大規(guī)模生產(chǎn)可能還面臨挑戰(zhàn)。

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