NTT Research如何将更多基础研发转变为企业的人工智能 |Kazu Gomi 采访
快速阅读: 据《VentureBeat 公司》称，古见一城探讨NTT Research在人工智能和光子计算领域的研究进展，包括AI物理学、节能AI芯片及生物数字孪生技术。他们使用铌酸锂替代硅，研发高效节能的光学计算机，目标是革新AI基础设施并降低能耗。此外，他们在心脏数字孪生和非侵入式健康监测设备方面取得进展。
古见一城在硅谷拥有对科技世界的全面视野。作为日本大型电信公司NTT旗下研究部门NTT Research的总裁兼首席执行官，他能够掌控硅谷大量基础研发经费。这并不令人意外，古见一城正在大力投资企业级人工智能，以发掘利用人工智能发展浪潮的新机遇。上周，他推出了新的研究计划，聚焦于人工智能物理学，并设计了一种能更快处理4K视频的AI推理芯片。这项工作紧接去年宣布的研究项目之后，这些项目可能推动更优秀的人工智能和更节能的数据中心的发展。
我与古见一城讨论了这项努力，并将其与像英伟达这样的大公司所做的工作进行了比较。2025年，物理人工智能已成为一个重要领域，英伟达正在引领创建合成数据，用于提前测试自动驾驶汽车和人形机器人，从而加速其市场化进程。基于我在首次技术报道工作中提及的内容，古见一城称该公司正在研究光子计算作为一种使AI计算更加节能的方法。
没错，正是这样。这就是发展方向。目前是在数据中心之间。下一阶段是在机架之间、服务器之间。之后是在服务器内部，主板之间。然后是在主板内部，芯片之间。最终是在芯片内部，核心中的多个不同处理单元与缓存内存之间。这就是发展方向。英伟达也推出了一些类似分阶段方法的封装技术。
VentureBeat：我大约从1988年开始在达拉斯报道科技新闻。我去参观过贝尔实验室。当时他们正在进行光子计算研究。他们取得了很大进展，但即使到现在，它仍未完全实现。这贯穿了我的整个职业生涯。那么，问题或挑战是什么？
后藤先生：听你的话，你对这个话题关注已久。不过，这里有一些关于发展的说法。过去，当贝尔实验室或其他机构试图创建基于光学的计算机时，基本上是一对一地取代基于硅的计算机。所有的逻辑电路等都运行在光学上。这很难，而且至今依然如此。我认为我们无法做到这一点。硅光子学也无法解决这个问题。
有趣的部分是，再次提到AI。对于AI来说，不需要非常复杂的计算。AI的核心计算相对简单。一切都被称为矩阵-向量乘法。信息进来，有结果，然后输出。这就是你所做的一切。但你必须重复做数十亿次。这就是为什么它变得复杂并需要大量能量等等。
现在，光子学的优点在于它可以通过其本质进行这种矩阵-向量乘法。
VentureBeat：它是否涉及很多镜子和方向调整？
NTT研究公司在加州桑尼维尔有一个大办公室。
后藤先生：是的，反射镜，然后是干涉等。为了更高效地实现这一切——在我的研究人员看来，硅光子学可能能做到，但很难。你必须使用不同的材料。这是我们正在研究的内容。不知道你是否听说过这种材料，叫做铌酸锂。我们用铌酸锂代替硅。有一种技术可以将其制成薄膜。你可以在芯片上进行这些计算和乘法运算。它不需要任何数字组件。几乎全由模拟方式完成。它超级快，超级节能。在某种程度上，它模仿了人脑内部发生的事情。
这些硬件研究人员的目标是——人脑以大约20瓦的功率工作。ChatGPT需要30至40兆瓦的电力。如果我们能够实现光学计算机，我们可以利用光子学技术彻底改变当前的AI基础设施。
VentureBeat：你们在人类心脏的数字孪生方面进展如何？
后藤先生：在过去的一年里我们取得了相当不错的进展。我们创建了一个名为自主闭环干预系统（ACIS）的系统。假设你有一个心力衰竭的患者。应用这个系统后——就像自动驾驶一样。理论上，在没有人工干预的情况下，你可以为这个心脏开出处方药物和治疗方案，并使其恢复正常状态。这听起来有点像科幻小说，但在背后有一个生物数字孪生体。这个生物数字孪生体可以精确预测心脏的状态以及给定药物注射对其可能产生的影响。它可以快速预测因果关系，决定治疗方案并继续前进。从模拟的角度来看，系统是有效的。我们已有充分证据证明其可行性。
Jibo可以通过观察你的脸来检测你的生命体征。
VentureBeat：健康展位上的机器人Jibo，它的准确性有多高？
我觉得它搞错了我的胆固醇，但其他一切都正确。胆固醇似乎是一个难题。他们说这是他们正在开发的新部分，而其他部分则更加成熟。如果你能将此提高到高精度，它可能会极大地改变人们看医生的频率。
后藤先生：我对那个具体主题不太了解。传统的测试方法当然是要抽血并分析血液。我相信有人正在研究它。关键在于你能创造出什么样的传感器。通过非侵入式设备，我们已经可以读取像血糖水平之类的信息。这是有趣的技术。如果有人能为胆固醇之类的东西做到这一点，我们可以将其引入Jibo并进一步发展。
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