中國科學家近日揭開了太極II號的面紗，這是他們全光人工智慧（AI）芯片的一個改進版本，研究人員稱其未來有望驅動人工通用智慧（AGI）系統。
第一代太極芯片於2024年4月由研究團隊首次亮相。與依賴電子元件不同的是，這款小巧且模組化的裝置是透過光子——也就是光的粒子來供能的。這些光子為芯片上的小型電開關供電，在電壓施延長開關可以開啟或關閉。
據【南華早報】報道，與前一代相比，太極II號在分類任務中的準確性提高了40%，並且在低光照條件下能效提升了「六個數量級」，即一百萬倍。
研究團隊透過直接在光芯片上訓練AI實作了效能的飛躍，而不是依賴數位模擬——科學家們將此過程稱為「完全前向模式」。他們在8月7日發表於【自然】雜誌的研究中詳細描述了這一發現。
完全前向模式是一種AI訓練方法，其中數據只朝一個方向流動——向前。這不同於傳統訓練方法，後者通常需要多次叠代處理。隨著光線穿過芯片，它會與微小部件交互作用，調整其方向並調變其相位和強度，從而立即改變AI模型的參數，使其能夠在不重復處理的情況下即時學習。
完全前向模式幫助光子芯片的工作速度比以往更快，而這些芯片本身就比傳統芯片具有顯著優勢。基於光的芯片能量消耗遠低於傳統芯片，並且能夠以更快的速度執行計算，因為它們可以同時處理多個訊號。這是因為光子不像電子那樣會產生熱量，可以在光速下移動，從而實作更快捷高效的處理。
太極芯片與其他基於光的芯片工作原理類似，但它的可延伸性優於競爭設計，研究者們此前曾表示。這是因為該芯片整合了現有光子芯片的多種優點，包括「光學繞射和幹涉」，即指光在芯片內部是如何被操控的。
一個完全基於光子操作的AI芯片最終可能驅動AGI模型——這種極其強大的AI系統具備類似人類的智慧和推理能力，並且能夠學習超越訓練數據範圍的新技能。
盡管這一假設技術距離現實還有數年之遙（至少根據大多數預測），但在四月份發表的論文中，太極的開發者們指出，該芯片的模組化架構意味著多個芯片可以組合起來構建一個極其強大的AI系統。
他們在一個實驗中演示了這一點，將幾個太極芯片拼接在一起，並將其效能與其它基於光的芯片在關鍵領域進行了比較。組合系統能夠模擬出一個包含近1400萬個神經元的網路，這遠大於下一個最佳設計所達到的147萬個神經元。
而且它在能耗極低的情況下表現卓越，每瓦特功率可以完成超過160萬億次運算。作為對比，2022年的光子芯片每瓦特只能完成3萬億次運算，而大多數為類似任務設計的傳統芯片通常每瓦特的運算次數也遠低於10萬億次。
研究者們表示，太極II號是將基於光的人工智慧芯片從理論推向實際套用的關鍵一步，並有助於解決日益增長的高功率、低能耗計算需求，【南華早報】報道說。這對於開發AGI模型至關重要，不過圍繞這項技術的影響仍存有擔憂。
