“热力学计算机”可以模仿人工智能神经网络——生成图像的能耗低了几个数量级
内容摘要
研究人员构建了一种“生成式热力学计算机”，它能从随机扰动（热噪声）中生成图像，从而模仿了神经网络的生成式人工智能能力，但能耗比典型AI系统低了几个数量级。与传统计算系统不同，这种新计算机是利用系统中的噪声而非忽略它。该研究发表于《Physical Review Letters》。研究人员借鉴了AI中用于从噪声中重建图像的扩散模型，通过操纵朗之万方程，计算出必要的耦合强度（如电路连接强度）来逐步消除噪声，从而生成图像。这种概率计算方法在优化问题上尤其高效，并且为主要由“黑箱”模型主导的领域提供了基本的物理学解释，尽管目前的演示相对基础。
(来源：Live Science)