中国科学家近日揭开了太極II号的面纱，这是他们全光人工智能（AI）芯片的一个改进版本，研究人员称其未来有望驱动人工通用智能（AGI）系统。
第一代太極芯片于2024年4月由研究团队首次亮相。与依赖电子元件不同的是，这款小巧且模块化的设备是通过光子——也就是光的粒子来供能的。这些光子为芯片上的小型电开关供电，在电压施加时开关可以开启或关闭。
据【南华早报】报道，与前一代相比，太極II号在分类任务中的准确性提高了40%，并且在低光照条件下能效提升了「六个数量级」，即一百万倍。
研究团队通过直接在光芯片上训练AI实现了性能的飞跃，而不是依赖数字模拟——科学家们将此过程称为「完全前向模式」。他们在8月7日发表于【自然】杂志的研究中详细描述了这一发现。
完全前向模式是一种AI训练方法，其中数据只朝一个方向流动——向前。这不同于传统训练方法，后者通常需要多次迭代处理。随着光线穿过芯片，它会与微小部件相互作用，调整其方向并调制其相位和强度，从而立即改变AI模型的参数，使其能够在不重复处理的情况下实时学习。
完全前向模式帮助光子芯片的工作速度比以往更快，而这些芯片本身就比传统芯片具有显著优势。基于光的芯片能量消耗远低于传统芯片，并且能够以更快的速度执行计算，因为它们可以同时处理多个信号。这是因为光子不像电子那样会产生热量，可以在光速下移动，从而实现更快捷高效的处理。
太極芯片与其他基于光的芯片工作原理类似，但它的可扩展性优于竞争设计，研究者们此前曾表示。这是因为该芯片集成了现有光子芯片的多种优点，包括「光学衍射和干涉」，即指光在芯片内部是如何被操控的。
一个完全基于光子操作的AI芯片最终可能驱动AGI模型——这种极其强大的AI系统具备类似人类的智能和推理能力，并且能够学习超越训练数据范围的新技能。
尽管这一假设技术距离现实还有数年之遥（至少根据大多数预测），但在四月份发表的论文中，太極的开发者们指出，该芯片的模块化架构意味着多个芯片可以组合起来构建一个极其强大的AI系统。
他们在一个实验中演示了这一点，将几个太極芯片拼接在一起，并将其性能与其它基于光的芯片在关键领域进行了比较。组合系统能够模拟出一个包含近1400万个神经元的网络，这远大于下一个最佳设计所达到的147万个神经元。
而且它在能耗极低的情况下表现卓越，每瓦特功率可以完成超过160万亿次运算。作为对比，2022年的光子芯片每瓦特只能完成3万亿次运算，而大多数为类似任务设计的传统芯片通常每瓦特的运算次数也远低于10万亿次。
研究者们表示，太極II号是将基于光的人工智能芯片从理论推向实际应用的关键一步，并有助于解决日益增长的高功率、低能耗计算需求，【南华早报】报道说。这对于开发AGI模型至关重要，不过围绕这项技术的影响仍存有担忧。
