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“热力学计算机”可以模仿人工智能神经网络——使用少几个数量级的能量来生成图像
研究人员利用噪声生成图像，所使用的能量比当前生成人工智能模型所需的能量少几个数量级。
来源:LiveScience科学家们建造了一台“热力学计算机”，可以根据数据中的随机扰动（即噪声）生成图像。在此过程中，他们模仿了神经网络的生成人工智能（AI）功能——模仿大脑的机器学习算法的集合。
在绝对零温度以上，世界充斥着被称为热噪声的能量波动，这种波动表现为原子和分子的晃动、原子尺度的方向翻转以赋予磁性，等等。
今天的人工智能系统 - 与大多数其他当前计算机系统一样 - 使用计算机芯片生成图像，其中翻转位所需的能量使热噪声随机波动的能量相形见绌，使得噪声可以忽略不计。
但是，新型“生成热力学计算机”的工作原理是利用系统中的噪声，而不是忽略噪声，这意味着它可以比典型人工智能系统所需的能量少几个数量级来完成计算任务。科学家们在 1 月 20 日发表在《物理评论快报》杂志上的一项新研究中概述了他们的发现。
劳伦斯伯克利国家实验室分子铸造厂的科学家、这项新研究的作者斯蒂芬·怀特拉姆（Stephen Whitelam）用海洋中的船只进行了类比。在这里，波浪扮演着热噪声的角色，而传统计算可以比作一艘远洋客轮，“就像它毫不在意地驶过一样——非常有效，但成本非常高，”他说。
然而，如果要将传统计算的能耗降低到与热噪声相当的水平，那就像是试图驾驶一艘带有舷外发动机的小艇穿越海洋。 “这要困难得多，”他告诉《生活科学》，利用热力学计算中的噪音可以有所帮助，就像“冲浪者利用波浪能”一样。
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