科技帝国从穿越三体开始 第382节

　　刚走出会议室，杨学斌就接到了马兆的电话。

　　“什么，光子计算机初代机已经完成组装了！”

　　“好，我马上过去。”

第502章 AI有人格么？

　　计算机科学实验室。

　　光子计算机组。

　　实验室。

　　马兆和光子计算机组组长等人，将杨学斌迎进了实验室，走到了放置光子计算机的办公桌前。

　　与量子计算机一样，光子计算机体积很小。

　　整个主机，跟普通台式电脑的主机差不多大，连接了特制的显示器和键盘、鼠标。

　　同量子计算机一样，与传统计算机不同。

　　传统计算机可以通过叠加芯片，建造成超级计算机来获得算力的极限攀升。

　　决定光子计算机性能的不是芯片数量，而是光子芯片的性能。

　　在同一芯片空间内，通过增加波长、偏振、模式、轨道角动量等光学维度来并行处理更多信息，而且能效极高，几乎不怎么发热，所以体积可以做到很小。

　　因此光子计算机的性能指标，也不再是传统计算机的算力，而是处理通量和计算密度。

　　处理通量，就是单位时间内能处理的光学数据流总量。

　　这属于光子计算机的‘算力’。

　　哪怕是初代机，处理通量也是每秒千万亿计的。

　　即一个集成了百万通道的系统，每通道以100GHz速率处理数据，那么总通量就是106×1011=1017samples/s。

　　计算密度，就是单位芯片面积（或体积）上可同时进行的独立计算任务数。

　　计算密度越高，光子计算机越小。

　　利用波长、偏振、模式等多维复用，单点可实现>1000个并行计算通道，集成密度比电子芯片高多个数量级。

　　因为光的传播速度极快，光子计算机的延迟可以降到皮秒级。

　　传统计算机，基本上都是毫秒级。

　　至于能耗，由于计算过程几乎不发热，其能效是目前顶级GPU的百万倍以上。

　　那该如何理解光子计算机的性能？

　　传统计算机计算是逐次的逻辑运算，一次只能处理一个任务，但因为它的速度实在是太快了，动辄每秒几万亿次，因此给人感觉在一秒内它能够并行处理很多任务。

　　而光子计算机，则是真正的超并行处理。

　　它这个超并行处理，并非处理任务，而是数据样本本身。

　　我们举个例子。

　　比如说：实时识别超高速摄像机拍摄的视频中的物体。

　　传统架构：CPU/GPU需要一帧帧读取图片数据，调用算法程序逐像素计算。

　　全光架构：摄像机产生的光信号直接进入全光芯片。

　　光在芯片的纳米结构中以光速传播，其物理过程本身就是卷积神经网络的一层或多层计算，光从另一端输出时，已是处理后的结果。

　　是零延迟的‘感算一体’。

　　每秒千万亿样本的通量，意味着它能同时处理千万亿个数据。

　　这是传统计算机无法比拟的，同样也是量子计算机无法比拟的，在这个领域光子计算机拥有指数级的优势。

　　它就像是一个拥有千万亿个输入和输出的特殊函数，每秒钟这个函数可以被计算一次。

　　但一次计算，就处理了千万亿个数据点。

　　正因为光子计算机的这些特殊性能，让它在人工智能与机器学习，实时信号处理与通信，特定科学计算与摹拟等方面拥有绝对的优势。

　　人工智能与机器学习主要是AI模型推理，如图像识别、自然语言处理，以及大模型训练加速等等。

　　实时信号处理与通信，主要是实时医学成像、自动驾驶传感器融合、高速光纤通信信号处理、雷达/激光雷达信号处理。

　　特定科学计算与模拟主要是物流路径规划、芯片设计、金融建模、气候模拟、分子动力学、新材料研发、等离子体物理、宇宙演化等领域。

　　这也是光子计算机对科学发展最为重要的领域。

　　尤其是材料学。

　　材料是科学的基石，没有性能达标的材料，再好的技术也实现不了。

　　光子计算机与量子计算机没有谁强谁弱之分，反而是互补关系，两者结合构成的混合式超级计算机，必将推动科学技术的高速发展。

　　看着小巧玲珑的光子计算机，杨学斌连忙问道：“有没有进行开机测试，性能怎么样，有没有达到设计标准？”

　　马兆看向了光子计算机的组长。

　　组长连忙说道：“杨总，在此之前，我们已经进行了内部的性能测试，各项技术指标均已经达到了最初的设计标准，甚至还有超过。”

　　他顿了顿继续说道：“这款光子计算机初代机，我们内部代号为660A，采用全光子芯片结构，处理通量达到了1.8千万亿每秒。”

　　“好，好！”

　　杨学斌也是振奋不已。

　　1.8千万亿每秒，比设计指标将近提升了两倍。

　　得到杨学斌的表扬，组长精神一震，更加卖力介绍道：“我们与中科院下属的一家研究金属材料的研究所合作，仅仅是半个小时的时间，就从海量的数据中计算出了一种新型耐热合金材料，可以在五千度的高温下十个小时保持性能稳定，而且易于加工。”

　　“嘶嘶！”

　　杨学斌忍不住深吸了口气。

　　这可是五千度的高温，而且是没有任何冷却措施下的。

　　要知道七代机的发动机扇叶，也只能承受三千度的高温，而且还是在有各种冷却手段下实现的。

　　这简直是跨越式的进步。

　　关键是，这种超级耐高温合金还易于加工，这应用范围就更广了。

　　不过这也符合光子计算机在材料研发领域的加速预期，理论上拥有百倍，甚至是千倍的加速潜力。

　　组长继续说道：“除此之外，我们还进行了AI训练。以550C的AI智能为本体，训练出来的新AI智能得到了明显的提升。”

　　说到这里，他顿了顿用更加兴奋的情绪说道：“关键是，杨总您知不知道，用光子计算机训练出来的AI智能，与量子计算机训练出来的，竟然拥有截然不同的人格。”

　　“不同的人格！”

　　杨学斌被吓了一跳。

　　AI有人格么？

　　相比于传统的计算机，和量子计算机，光子计算机更适合AI智能的训练。

　　但人格是什么鬼？

　　组长兴奋地点头道：“是的杨总，不同的人格。

　　用人格有些夸张，或者用不同的进化路线可能更为合适。

　　经过我们的多番测试，发现550C的AI智能偏向理性，擅长处理需要复杂逻辑判断和全局规划的任务，倾向于在宏观时间尺度上进行冷酷的最优解计算和布局。

　　但660A上的新智能，则偏向于感性，更像一个拥有超快反应和直觉的“意识”，能瞬间理解并模拟情感细节。

　　它能与我们进行情感模拟与交互，更像是个有血有肉的人。

　　而非冰冷的AI智能。”

第503章 AI：可以喊我罗志博

　　光子计算机组长滔滔不绝地讲着，浑然没有注意到杨学斌已经越发凝重的神色。

　　他们竟然用光子计算机训练550C的AI智能！

　　这不就是在训练MOSS么！

　　MOSS在融合了光子计算机训练的前身后，会不会自主地诞生‘人性’，而不需要学习图丫丫的‘人在回路’？

　　在本质上来说，MOSS需要上传的数据意识，就是为了学习人的感性部份，从而理解人类一些祂原本无法理解的行为。

　　人之所以是人，不仅理性，同样也感性。

　　在很多时候，这些感性部分就是生存的障碍，也是MOSS一直无法理解的。

　　但人类之所以能够繁衍和发展到至今，同样也得益于感性，因为感性，能够赋予人坚韧不拔的精神，以及极强的创造潜能。

　　他千方百计地阻止MOSS诞生，结果却让MOSS提前诞生了！

　　在理论上，融合了量子计算机版本的理性和光子计算机的感性后，MOSS完全可以觉醒自主意识。

　　这是讽刺？

　　还是一种注定的宿命？

　　因果律的伟大之处，就在于结果早已经注定，无论你怎么努力，它都会自行修正，让偏离的轨道重新回到正轨上。

　　他忽然有些明白为什么在他咄咄逼人的攻势下，MOSS毫无动静。

　　原来自己所做的一切，都在对方的算计之中。

　　这一局。

　　还没开始，他就莫名其妙地输了。

　　许久。

　　杨学斌暗暗深呼吸了口气，问道：“你们怎么会想到，用光子计算机训练550C的AI智能，而不是伏羲，亦或者是自己开发一款？”

　　马兆接过话回道：“是我建议的。我们基本上都来自于原量子计算机研究所，对于550C的AI智能最为熟悉。

　　因为只是测试，自己开发时间太长。

　　如果是训练伏羲的话，还需要向人类智网工程那边申请，都有些麻烦。