Downcodes小編帶你了解物理神經網路（PNNs）的最新進展！這項新興技術利用物理系統的特性進行計算，可望突破現有AI模型的限制。它不僅能訓練更大規模的AI模型，還能實現低能耗的邊緣運算，在智慧型手機等裝置上進行本地推理，這將徹底改變AI的應用場景，帶來前所未有的可能性。
最近，多個機構學者發現了一種新技術－物理神經網路（PNNs）。這可不是我們熟知的，那些在電腦裡運行的數位演算法，而是一種全新的，基於實體系統的智慧計算方式。
PNNs，顧名思義，就是利用物理系統的特性來執行計算的神經網路。雖然目前它還屬於研究領域的小眾領域，但它們可能是現代AI中被嚴重低估的重要機會之一。
PNNs的潛力：大模型、低能耗、邊緣運算
想像一下，如果我們能夠訓練比現在大1000倍的AI模型，而且還能實現在邊緣設備上進行本地、私密的推理，比如在智能手機或傳感器上，那會怎樣?這聽起來像是科幻小說裡的情節，但研究表明，這並非不可能。
要實現PNNs的大規模訓練，研究者正在探索包括基於反向傳播和無反向傳播的方法。這些方法各有利弊，目前還沒有一種方法能夠像深度學習中廣泛使用的反向傳播演算法那樣，實現同等規模和效能。但情況正在迅速改變，多樣化的訓練技術生態系統為PNNs的利用提供了線索。
PNNs的實現涉及多個領域，包括光學、電子學和類腦計算。它們可以採用與數位神經網路結構相似的方式來執行矩陣-向量乘法等計算，也可以為了潛在的速度/能量優勢而犧牲這種結構相似性，讓物理系統執行它最自然的計算。
PNNs的未來:超越數位硬體的性能
PNNs的未來應用可能會非常廣泛，從大型生成模型到智慧感測器中的分類任務。它們將需要被訓練，但根據不同的應用，訓練的約束可能會有所不同。理想的訓練方法應該是模型無關的、快速且能量效率高，並且對硬體的變異、漂移和雜訊具有穩健性。
儘管PNNs的發展充滿了潛力，但它也面臨不少挑戰。如何確保PNNs在訓練和推理階段的穩定性?如何將這些物理系統與現有的數位硬體和軟體基礎設施整合?這些都是需要解決的問題。
論文網址：https://arxiv.org/pdf/2406.03372
物理神經網路（PNNs）的出現，為人工智慧領域帶來了新的希望與挑戰。未來，隨著技術的不斷發展和難題的解決，PNNs有望在各個領域發揮重要作用，推動人工智慧邁向新的高度。 Downcodes小編將持續關注PNNs的最新研究進展，敬請期待！