Oднo дeлo сoздaть кoмпьютeры, кoтoрыe пoдрaжaют функциoнирoвaнию мoзгa чeлoвeкa, а обязать их реально работать на тех же самых принципах — сие задача намного более сложная. Обычные нейронные путы, на базе которых строятся почти все современные системы искусственного интеллекта, состоят из цифровых нейронов, набора параметров в памяти компьютера и соответствующих им блоков программного заключение. И быстродействие таких нейронных сетей ограничено параметрами компьютерной системы, которая, в большинстве случаев должна обладать зажиточно высокой вычислительной мощностью. Решение этой проблемы предлагают исследователи из Принстонского университета и сим решением, по их мнению, являются фотонные нейронные тайник.

Принстонская система подражает работе мозга при помощи оптических «нейронов», которые представляют собой сужения волноводов, изготовленных бери кремниевом основании. Размеры каждого сужения соответствуют длине волны света, получи который они реагируют. Свет лазера, подаваемый в оптическую систему, состоящую из множества нейронов, проходит поверх череду операций над ним и теряет свою амплитуду (блистательность). Изменения яркости луча, которые можно измерить с предостаточно высокой точностью, и являются результатами работы фотонной нейронной недотка.

Проведенные эксперименты с прототипом оптической нейронной сети показали, чего она способна решить сложное математическое уравнение в 1 960 разок быстрее, нежели с этим может справиться процессор среднего уровня. Решающий прототип, созданный принстонскими учеными, весьма прост, в его составе находится всего 49 оптических аналогов нейронов. Его функциональные возможности вновь очень далеки от замены центрального процессора в компьютере или в мобильном телефоне, маловыгодный говоря уже о замене существующих цифровых нейронных сетей, работающих в недрах мощных вычислительных систем сверху базе графических процессоров.

Но даже в их нынешнем виде, такие фотонные нейронные шатер уже могут использоваться для сверхскоростной обработки данных, радиовещание- и оптических сигналов. А дальнейшие исследования и работа в направлении фотонных нейронных сетей позволит искусственному интеллекту выйти вслед рамки ограничений, накладываемых быстродействием современной вычислительной техники, и выполнять функции распознавания объектов получи изображениях, распознавания речи в режиме реального времени с минимальной задержкой получения результатов.