據(jù)光學(xué)領(lǐng)域權(quán)威期刊Optica的報(bào)道，美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，可以直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這一重大突破表明，光學(xué)電路可以實(shí)現(xiàn)基于電子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵功能，進(jìn)而可以以更便宜、更快速和更節(jié)能的方式執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。 tMD^$E"C  
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“相比使用數(shù)字計(jì)算機(jī)，使用光學(xué)芯片進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算更有效，能夠解決更復(fù)雜的問(wèn)題，”斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人范汕洄（Shanhui Fan）說(shuō)：“這將增強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力，例如，使其能夠執(zhí)行自動(dòng)駕駛汽車所要求的任務(wù)，或者能夠?qū)�口頭問(wèn)題做出適當(dāng)?shù)幕卮�。這將以我們現(xiàn)在無(wú)法想象的方式改善我們的生活�！� x*,q Rew  
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種，它使用連接的單元，以類似大腦處理信息的方式來(lái)處理信息。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如語(yǔ)音識(shí)別，需要訓(xùn)練算法對(duì)輸入進(jìn)行分類，比如對(duì)不同的單詞進(jìn)行分類。 !^Z[

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雖然光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近已經(jīng)得到實(shí)驗(yàn)證明，但此前的研究是在傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算機(jī)上使用一個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練步驟，然后將最終的設(shè)置導(dǎo)入光學(xué)電路。在最新Optica期刊上，斯坦福大學(xué)的研究人員報(bào)告了一種新方法，通過(guò)實(shí)現(xiàn)“反向傳播”算法（這是訓(xùn)練傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)方法）的光學(xué)模擬，直接在設(shè)備中訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 k=h/i8i2z  
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