Кремниевая долина кусает локти: свет бросает вызов искусственному интеллекту

Пока кремниевые чипы задыхаются под натиском растущих нейросетей, ученые из MIT вытащили из рукава козырь: фотонный чип. Это как если бы вместо унылой телеги вам предложили болид "Формулы-1" для обработки данных. Но что это значит для будущего искусственного интеллекта?

Конец эпохи кремния?

В эпоху, когда искусственный интеллект пожирает вычислительные мощности как стая саранчи, старые добрые кремниевые чипы начинают трещать по швам. Нейронные сети становятся настолько огромными и сложными, что традиционное электронное оборудование просто не справляется.

И тут, словно луч света в темном царстве, появляется фотоника.

Идея проста, как выстрел: использовать свет для вычислений. Быстрее, эффективнее, революционнее. Но, как всегда, есть подвох.

До недавнего времени, некоторые ключевые операции нейросетей с помощью фотоники выполнить было невозможно, что требовало использования "грязной" электроники и сводило на нет все преимущества скорости и эффективности. Доктор Франкенштейн был бы горд, но мир машинного обучения требовал чего-то более элегантного.

Фотонный ренессанс: MIT наносит ответный удар

Команда ученых из MIT, после десятилетия кропотливой работы, представила миру полностью интегрированный фотонный процессор. Это не просто "еще один чип", это прорыв.

Он может выполнять все ключевые вычисления глубоких нейронных сетей прямо на чипе, используя только свет.

Забудьте о громоздких электронных костылях. Представьте себе: классификация данных менее чем за полнаносекунды с точностью более 92%. Это как если бы ваш старый компьютер вдруг превратился в квантовый суперкомпьютер.  

Саумил Бандйопадхай (выпуск 2017 г., магистр инженерных наук 2018 г., доктор философии 2023 г.), приглашенный научный сотрудник в группе квантовой фотоники и искусственного интеллекта в Исследовательской лаборатории электроники (RLE) и постдок в NTT Research, Inc., который является ведущим автором статьи о новом чипе, говорит прямо: "Теперь, когда у нас есть сквозная система, которая может запускать нейронную сеть в оптике, на наносекундной временной шкале, мы можем начать думать на более высоком уровне о приложениях и алгоритмах".

Звучит как вызов, как дерзкий плевок в лицо кремниевой монополии.

Будущее уже здесь: от lidar до звездных войн

Этот фотонный процессор – не просто лабораторная игрушка. Он создан с использованием стандартных промышленных процессов, что означает возможность массового производства и интеграции с существующей электроникой. В перспективе, он может радикально ускорить и удешевить глубокое обучение для таких ресурсоемких задач, как lidar (системы обнаружения и определения дальности с помощью света), научные исследования в астрономии и физике элементарных частиц, или высокоскоростная телекоммуникация.

Представьте себе беспилотные автомобили, которые видят мир как никогда четко, телескопы, проникающие в самые отдаленные уголки Вселенной, и интернет, работающий со скоростью мысли. Это уже не научная фантастика, это реальность, которая становится все ближе с каждым новым фотоном, выпущенным этим чипом.

Что все это значит?

Фотонный чип от MIT – это смена парадигмы, заявка на новый этап развития искусственного интеллекта, где скорость и энергоэффективность больше не являются узким местом. Это возможность создавать более мощные и сложные нейронные сети, которые смогут решать задачи, недоступные для традиционных компьютеров. Кремниевая долина, возможно, еще не осознала масштабы надвигающихся перемен, но свет уже пробивается сквозь тьму, и будущее машинного обучения выглядит ярче, чем когда-либо прежде. Не удивлюсь, если в ближайшем будущем нас ждет фотонная долина.

Вопросы для размышления

• Если фотонные компьютеры станут мейнстримом, какие профессии окажутся под угрозой, и какие новые возможности это создаст?
• Как изменится ландшафт кибербезопасности с появлением сверхбыстрых фотонных нейросетей?
• Станет ли доступ к фотонным вычислениям новым фактором неравенства, разделив мир на тех, кто может себе позволить "мозг будущего", и тех, кто остался в прошлом?