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与电子学相比，光学有几个优势：其固有的并行性、几乎无限的带宽、与电子相比通过简单传播进行简单变换的能力（例如傅里叶变换）[1]。因此，光学从一开始就被认为是模拟计算的可行替代方案。在 80 年代，光学非线性、半导体激光器和光学存储器的出现使人们希望光学可用于构建通用计算平台。可惜的是，光学的进步未能赶上摩尔定律的指数级速度，建造这种通用光学计算机的希望在 90 年代被抛弃了 [2]。尽管如此，光学在存储领域以及电信领域都有着广泛的应用，包括长距离光纤通信以及最近的互连。神经网络。与此同时，20 世纪 50 年代还出现了一种与传统编程截然不同的计算范式：人工神经网络或 ANN，所有现代人工智能都以此为基础。它（大致）受到大脑结构和行为的启发，其中神经元
人工智能：从电子到光学
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