科技日報北京8月1日電 （記者張夢然）英ying國guo牛niu津jin大da學xue材cai料liao係xi研yan究jiu人ren員yuan聯lian合he埃ai克ke塞sai特te大da學xue和he明ming斯si特te大da學xue的de同tong事shi開kai發fa了le一yi種zhong片pian上shang光guang學xue處chu理li器qi，能neng檢jian測ce數shu據ju集ji中zhong的de相xiang似si性xing

，速su度du比bi在zai電dian子zi處chu理li器qi上shang運yun行xing的de傳chuan統tong機ji器qi學xue習xi算suan法fa快kuai1000倍。發表在《光學》雜誌上的這項新研究的靈感來自諾貝爾獎獲得者伊萬·巴甫洛夫對經典條件反射的發現。

巴(ba)甫(fu)洛(luo)夫(fu)在(zai)實(shi)驗(yan)中(zhong)發(fa)現(xian)，如(ru)果(guo)在(zai)喂(wei)食(shi)過(guo)程(cheng)中(zhong)提(ti)供(gong)另(ling)一(yi)種(zhong)刺(ci)激(ji)，例(li)如(ru)鈴(ling)鐺(cheng)或(huo)節(jie)拍(pai)器(qi)的(de)聲(sheng)音(yin)，使(shi)狗(gou)將(jiang)這(zhe)兩(liang)種(zhong)體(ti)驗(yan)聯(lian)係(xi)起(qi)來(lai)，那(na)它(ta)隻(zhi)聽(ting)到(dao)聲(sheng)音(yin)就(jiu)會(hui)流(liu)口(kou)水(shui)。兩(liang)個(ge)不(bu)相(xiang)關(guan)的(de)事(shi)件(jian)配(pei)對(dui)在(zai)一(yi)起(qi)的(de)重(zhong)複(fu)關(guan)聯(lian)可(ke)產(chan)生(sheng)學(xue)習(xi)反(fan)應(ying)，也(ye)就(jiu)是(shi)條(tiao)件(jian)反(fan)射(she)。

大多數AI係統中使用的神經網絡在學習過程中通常需要大量數據示例
，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。

關聯單子學習元素（AMLE）不是依靠神經網絡青睞的反向傳播來“微調”結果

，而是使用一種記憶材料來學習模式，將數據集中的相似特征關聯在一起，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對圖像訓練後，AMLE就可正確識別貓/非貓圖像。

與傳統電子芯片相比

，新型光學芯片具有相當可觀的性能
，這歸因於設計上的兩個關鍵差異：一種獨特的網絡架構，將聯想學習作為構建塊，而不是使用神經元和神經網絡；使用“波分複用”在單個通道上發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據集中的相似性，同時使用光並行以提高整體計算速度，這遠遠超過了傳統電子芯片的能力。

研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)表(biao)示(shi)，聯(lian)想(xiang)學(xue)習(xi)方(fang)法(fa)可(ke)作(zuo)為(wei)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的(de)補(bu)充(chong)，而(er)不(bu)是(shi)取(qu)代(dai)它(ta)們(men)。對(dui)於(yu)不(bu)需(xu)要(yao)對(dui)數(shu)據(ju)集(ji)中(zhong)高(gao)度(du)複(fu)雜(za)的(de)特(te)征(zheng)進(jin)行(xing)大(da)量(liang)分(fen)析(xi)的(de)問(wen)題(ti)，它(ta)更(geng)有(you)效(xiao)。許(xu)多(duo)學(xue)習(xi)任(ren)務(wu)都(dou)是(shi)基(ji)於(yu)數(shu)量(liang)的(de)，複(fu)雜(za)程(cheng)度(du)並(bing)不(bu)高(gao)。在(zai)這(zhe)些(xie)情(qing)況(kuang)下(xia)，聯(lian)想(xiang)學(xue)習(xi)可(ke)更(geng)快(kuai)地(di)完(wan)成(cheng)任(ren)務(wu)
，並(bing)且(qie)計(ji)算(suan)成(cheng)本(ben)更(geng)低(di)。

【總編輯圈點】

巴(ba)甫(fu)洛(luo)夫(fu)的(de)狗(gou)，一(yi)個(ge)經(jing)典(dian)實(shi)驗(yan)。巴(ba)甫(fu)洛(luo)夫(fu)讓(rang)狗(gou)把(ba)搖(yao)鈴(ling)和(he)食(shi)物(wu)建(jian)立(li)聯(lian)係(xi)，讓(rang)它(ta)們(men)在(zai)聽(ting)到(dao)聲(sheng)音(yin)時(shi)，即(ji)使(shi)見(jian)不(bu)到(dao)食(shi)物(wu)

，也(ye)能(neng)流(liu)下(xia)口(kou)水(shui)。隻(zhi)要(yao)訓(xun)練(lian)得(de)當(dang)，就(jiu)能(neng)在(zai)相(xiang)幹(gan)的(de)事(shi)物(wu)之(zhi)間(jian)建(jian)立(li)聯(lian)係(xi)。這(zhe)種(zhong)建(jian)立(li)聯(lian)係(xi)的(de)過(guo)程(cheng)
，其(qi)實(shi)也(ye)是(shi)一(yi)種(zhong)廣(guang)義(yi)的(de)“學習”。mianduijiqi，keyanrenyuanyeyizhizaitansuoruheshixianxiaoyangbenxuexi。benwenjieshaoleyizhongguangxuechuliqi

，kejiangshujujizhongdexiangsitezhengguanliandaoyiqi
，congernenggengkuaidichulijiqixuexisuanfa。kan，jishishixunlianrengongzhineng，yekeyicongxinlixuedengxuekezhongzhaodaolingganhejiefa。