未来的人工智能将能够依赖于光制成的记忆:这些是基于光而不是电子的电路，其灵感来自人类大脑的功能，有望显著加速和改善人工智能所需的训练阶段，同时确保出色的能源效率。
这项创新技术发表在《自然通讯》杂志上，是由意大利国家研究委员会纳米技术研究所和罗马意大利理工学院的三名研究人员在意大利开发的，有可能开创机器学习的新时代。
任何人工智能都需要一个密集的训练阶段，这需要相当大的计算能力和大量的数据，并且通常消耗相当于一个小城市的能源。
为了找到解决这些问题的方法，研究人员从人类大脑存储记忆的方式中获得了灵感。
例如，在遇到许多形状、颜色和材质不同的眼镜后，我们的大脑仍然能够将它们归为一个“玻璃”的通用类别，使我们能够识别任何物体，而不管它们之间的差异。
IIT的Giancarlo Ruocco说:“从这个调解过程中，出现了一种几乎没有缺陷的记忆元素，它代表了阶级。”IIT的Giancarlo Ruocco和IIT的Giorgio Gosti共同撰写了由Cnr-Nanotec和IIT的Marco Leonetti构思的研究。三位研究人员正是基于这个过程，建立了他们的方法。
Leonetti解释说:“神经形态硬件，即受人类大脑的启发，呈现出一种革命性的IT架构，与前几代相比，能够大幅提高人工智能训练的性能和能源效率，也保证了非常快速的操作。”
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