Ученые подтвердили наличие «фотонного интеллекта» в лазерах

Обычно способность принимать решения приписывается разумным существам или, по крайней мере, компьютерам. Однако, в последнее время ученые доказали, что и физические объекты, например, металлические бруски, жидкости и лазеры могут принимать своего рода решения, то есть принимать в расчет действия окружающей среды.

В ходе эксперимента японские ученые воспользовались вычислительными силами, присущими физическим объектам и основанными на «бесконечных степенях свободы». Они смогли установить оптимальный показатель, при котором лазер может принимать решения — 1 решение на 50 пикосекунд (или около 20 решений на наносекунду). Такая скорость недоступна для других механизмов. Она позволяет использовать возможности лазерного хаоса в таких областях, как высокочастотный трейдинг на биржах или управление инфраструктурой дата-центров.

Способности созданной лазерной системы ученые показали на основе решения проблемы многорукого бандита, фундаментальной задачи в обучении с подкреплением. Суть ее в том, что субъект, принимающий решения, играет в различные игровые автоматы с разными вероятностями выигрыша и должен найти машину с наивысшей вероятностью, чтобы максимизировать выигрыш. Требуется сделать выбор: тратить ли время на изучение автоматов или принять решение максимально быстро.

«Назовем один игровой аппарат „аппаратом 0“, а второй — „аппаратом 1“, — говорит соавтор исследования Сонг Ю Ким. — Результат принятия решений может быть „0“ или „1“. Если уровень сигнала хаотической колебательной динамики выше, чем пороговое значение (которое меняется динамически), то результат равен 0, и это напрямую свидетельствует, что принято решение выбрать аппарат 0. Если уровень сигнала ниже, то результат равен 1, значит выбран аппарат 1».

«Фотонный интеллект» или, как его называют авторы, «естественный интеллект», оказался способен справляться с такой задачей быстрее человека, применяя совершенно новые принципы вычислений, а также обучение с подкреплением, один из главных компонентов машинного обучения. Японские ученые надеются, что эта система будет расширена для решений проблем машинного обучения и найдет новое применение в сфере искусственного интеллекта, пишет Phys.org.

Оптические вычисления давно привлекают ученых — пропускная способность фотонной системы значительно больше, чем у электронной, поэтому данные обрабатываются гораздо быстрее. Однако, стоимость их производства слишком высока для массового использования. Шаг навстречу решению этой проблемы сделали специалисты Принстона.