英國牛津大學材料系研究人員聯(lián)合埃克塞特大學和明斯特大學的同事開發(fā)了一種片上光學處理器，能檢測數(shù)據(jù)集中的相似性，速度比在電子處理器上運行的傳統(tǒng)機器學習算法快1000倍。發(fā)表在《光學》雜志上的這項新研究的靈感來自諾貝爾獎獲得者伊萬·巴甫洛夫?qū)?jīng)典條件反射的發(fā)現(xiàn)。
巴甫洛夫在實驗中發(fā)現(xiàn)，如果在喂食過程中提供另一種刺激，例如鈴鐺或節(jié)拍器的聲音，使狗將這兩種體驗聯(lián)系起來，那它只聽到聲音就會流口水。兩個不相關的事件配對在一起的重復關聯(lián)可產(chǎn)生學習反應，也就是條件反射。
大多數(shù)AI系統(tǒng)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡在學習過程中通常需要大量數(shù)據(jù)示例，比如訓練模型可靠地識別出貓，可能需要多達10000張貓/非貓圖像，造成計算和處理成本居高不下。
關聯(lián)單子學習元素(AMLE)不是依靠神經(jīng)網(wǎng)絡青睞的反向傳播來“微調(diào)”結果，而是使用一種記憶材料來學習模式，將數(shù)據(jù)集中的相似特征關聯(lián)在一起，以模仿巴甫洛夫在案例中觀察到的條件反射的“比賽”。
在測試中，僅用5對圖像訓練后，AMLE就可正確識別貓/非貓圖像。
與傳統(tǒng)電子芯片相比，新型光學芯片具有相當可觀的性能，這歸因于設計上的兩個關鍵差異：一種獨特的網(wǎng)絡架構，將聯(lián)想學習作為構建塊，而不是使用神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡;使用“波分復用”在單個通道上發(fā)送不同波長的多個光信號，以提高計算速度。
該設備自然地捕捉數(shù)據(jù)集中的相似性，同時使用光并行以提高整體計算速度，這遠遠超過了傳統(tǒng)電子芯片的能力。
研究人員表示，聯(lián)想學習方法可作為神經(jīng)網(wǎng)絡的補充，而不是取代它們。對于不需要對數(shù)據(jù)集中高度復雜的特征進行大量分析的問題，它更有效。許多學習任務都是基于數(shù)量的，復雜程度并不高。在這些情況下，聯(lián)想學習可更快地完成任務，并且計算成本更低。
【總編輯圈點】
巴甫洛夫的狗，一個經(jīng)典實驗。巴甫洛夫讓狗把搖鈴和食物建立聯(lián)系，讓它們在聽到聲音時，即使見不到食物，也能流下口水。只要訓練得當，就能在相干的事物之間建立聯(lián)系。這種建立聯(lián)系的過程，其實也是一種廣義的“學習”。面對機器，科研人員也一直在探索如何實現(xiàn)小樣本學習。本文介紹了一種光學處理器，可將數(shù)據(jù)集中的相似特征關聯(lián)到一起，從而能更快地處理機器學習算法。看，即使是訓練人工智能，也可以從心理學等學科中找到靈感和解法。(記者張夢然)
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