人工智能的最佳伙伴？ 用光做運算的芯片

　　雖然類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以達成很多任務(wù)，像是辨識人臉、預測心臟病等，但要吃掉很多計算機效能。 MIT 工程師近期發(fā)表論文研究使用光路來(lái)達成類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，并同樣建構在硅芯片上，因此成本不會(huì )太高，同時(shí)實(shí)驗結果發(fā)現運算能力有效率許多。 他們正在籌備公司并計劃兩年內完成相關(guān)產(chǎn)品。

　　現今各種人工智能的應用出現，需要越來(lái)越強大的運算能力，其中人工智能的分支之一──類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，這個(gè)從人類(lèi)大腦運作啟發(fā)的靈感而創(chuàng )造的人工智能運算方法，展現了強大的能力，舉凡偵測謊言、辨識人臉、預測心臟病等都可做到;但是，對計算機來(lái)說(shuō)需要非常強大的運算能力，也會(huì )消耗很大的能量。

　　傳統芯片已漸漸無(wú)法負荷當今人工智能如類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的運算量，麻省理工學(xué)院的研究人員為了解決這個(gè)問(wèn)題，近期研發(fā)出的光學(xué)芯片，在使用人工智能的運算像是類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)，運算效率和速度比一般傳統芯片要高出許多。

　　傳統芯片跟光學(xué)芯片雖然想達成的目標類(lèi)似，都是運算、通訊、儲存等，但兩者的基本架構不同，一般芯片為運用一連串可以決定電流要不要通過(guò)的晶體管，來(lái)達成運算。 光學(xué)芯片則是依靠入射光線(xiàn)的明暗來(lái)達成運算，每個(gè)「光路」由放大器(Optical Amplifier)、相位調變器(Phase modulator)及偏振轉換器(Polarization converter)構成，一旦光線(xiàn)產(chǎn)生后，要達成怎樣的運算只要運用鏡片就可以改變方向，過(guò)程不損耗能源，不像晶體管需要電力來(lái)運作。

　　研究人員以新研發(fā)的光芯片運作的類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，來(lái)辨認英文字母元音的聲音，傳統計算機的類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )正確率可達 92%;與之相比，雖然以光路運作的類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )正確率只有 77%，但是效率跟速度都快上許多。

　　跟以往光學(xué)芯片研發(fā)不同的是，這次是以硅為基底做成，也就表示量產(chǎn)的可能性大大提升。

　　科技巨頭如 IBM 也傳出正在研發(fā)整合更多光路到硅基板上，一旦光學(xué)芯片研發(fā)順利，未來(lái)以類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )運算的科技如自動(dòng)駕駛將可大幅提升。 《科學(xué)人雜志》(Scientific American)形容就好像口袋一樣小的裝置能擁有自動(dòng)駕駛車(chē)一樣的運算能力。 該研究團隊的研究員已開(kāi)始籌備公司，并且預計兩年內產(chǎn)出產(chǎn)品。