雖然類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)成很多任務(wù)，像是辨識人臉、預(yù)測心臟病等，但要吃掉很多電腦效能。MIT工程師近期發(fā)布論文研究使用光路來達(dá)成類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并同樣建構(gòu)在硅晶片上，因此成本不會太高，同時實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)運算能力有效率許多。他們正在籌備公司并計劃兩年內(nèi)完成相關(guān)產(chǎn)品。　　 

　　近年來摩爾定律逐漸失效，人們對運算能力的要求越來越大，積體電路終究有極限，且似乎已在不遠(yuǎn)處；科學(xué)家于是紛紛開始研究達(dá)成更強大運算能力的方法，光學(xué)芯片很有可能就是下一個世代的接棒者。　　 

　　現(xiàn)今各種人工智能的應(yīng)用出現(xiàn)，需要越來越強大的運算能力，其中人工智能的分支之一──類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個從人類大腦運作啟發(fā)的靈感而創(chuàng)造的人工智能運算方法，展現(xiàn)了強大的能力，舉凡偵測謊言、辨識人臉、預(yù)測心臟病等都可做到；但是，對電腦來說需要非常強大的運算能力，也會消耗很大的能量。　　 

　　傳統(tǒng)芯片已漸漸無法負(fù)荷當(dāng)今人工智能如類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算量，麻省理工學(xué)院的研究人員為了解決這個問題，近期研發(fā)出的光學(xué)芯片，在使用人工智能的運算像是類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，運算效率和速度比一般傳統(tǒng)芯片要高出許多。　　 

　　傳統(tǒng)芯片跟光學(xué)芯片雖然想達(dá)成的目標(biāo)類似，都是運算、通訊、儲存等，但兩者的基本架構(gòu)不同，一般芯片為運用一連串可以決定電流要不要通過的電晶體，來達(dá)成運算。光學(xué)芯片則是依靠入射光線的明暗來達(dá)成運算，每個“光路”由放大器（Optical Amplifier）、相位調(diào)變器（Phase modulator）及偏振轉(zhuǎn)換器（Polarization converter）構(gòu)成，一旦光線產(chǎn)生后，要達(dá)成怎樣的運算只要運用鏡片就可以改變方向，過程不損耗能源，不像電晶體需要電力來運作。　　 

　　研究人員以新研發(fā)的光芯片運作的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來辨認(rèn)英文字母母音的聲音，傳統(tǒng)電腦的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確率可達(dá)92%；與之相比，雖然以光路運作的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確率只有77%，但是效率跟速度都快上許多。　　 

　　跟以往光學(xué)芯片研發(fā)不同的是，這次是以矽為基底做成，也就表示量產(chǎn)的可能性大大提升。　　 

　　科技巨頭如IBM也傳出正在研發(fā)整合更多光路到矽基板上，一旦光學(xué)芯片研發(fā)順利，未來以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的科技如自動駕駛將可大幅提升。《科學(xué)人雜志》（Scientific American）形容就好像口袋一樣小的設(shè)備能擁有自動駕駛車一樣的運算能力。該研究團隊的研究員已開始籌備公司，并且預(yù)計兩年內(nèi)產(chǎn)出產(chǎn)品。