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AI的进步以令人难以置信的速度移动，但是以某种方式，我只提醒我，真正的智能似乎并没有到来。我在NIST上花了近12年的时间从第一原则思考什么使生物学聪明的人聪明，以及如何最好地捕获硬件中的这些属性。我相信神经科学为达到AI的全部潜力提供了一条途径，但是当前的硬件不适合实施关键的神经原理。要进一步，必须添加新的物理属性。通过使用光进行通信，我们可以克服限制当前AI系统缩放的瓶颈。并且，通过使用超导体进行计算，我们可以通过局部，分布式记忆和学习实施高速，节能，模拟操作，就像大脑中的突触一样。在NIST期间，我将这项工作成长为12人，我们共同开发了一个用于神经计算的详细体系结构。我们为现在称为超导的光电网络奠定了理论基础，我们展示了关键的原型，这些原型显示了这种方法对神经系统的可行性和实用性。我们在学术研究环境中尽可能降低了技术，我们准备大规模建设。在2024年10月，我创立了Great Sky，这是一家公司，其任务是在汇合处为AI建造硬件，半导体，超导体和Photonics汇聚。物理学和神经科学的第一原理使我们开发了综合的光电技术，即接近认知和智力的物理限制。结果将是一个变革性的计算范式，导致像人类一样思考的机器，来自宽阔的信息池中的理由，不断从最新信息中学习，并提供有关我们行动以告知个人决策，公司路线图，国家政策和全球增长结果的宝贵见解。
Jeffrey M. Shainline
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