研究人員已經設計出創新分子，准備通過模仿人類大腦的處理方法來改變計算。
分子技術的這一飛躍爲大大提高計算速度和效率的人工智能平台鋪平了道路。通過模擬類似大腦的過程，這些新分子爲各個領域的能源密集型應用提供了可擴展的解決方案，有望實現可持續和高性能計算的重大飛躍。
革命性的計算分子
利默裏克大學的一個研究小組通過設計分子取得了重大發現，這可能會給計算機帶來革命性的變化。
UL伯納爾研究所的研究人員發現了在最基本的分子尺度上探測、控制和裁剪材料的新方法。
研究結果已被用于一個國際項目，該項目涉及世界各地的專家，旨在幫助創建一種全新的人工智能硬件平台，在計算速度和能源效率方面實現前所未有的提高。
這項研究剛剛發表在世界領先的科學雜志《自然》上。
神經形態計算突破
由達米安·湯普森（Damien Thompson）領導的UL團隊，他是UL分子建模教授，也是愛爾蘭制藥研究中心（SSPC）主任，他們與印度科學研究所和德克薩斯農工大學的科學家進行了國際合作，他們相信這一新發現將爲健康、能源和環境方面的社會重大挑戰帶來創新的解決方案。
湯普森教授解釋說：“這個設計的靈感來自人類的大腦，利用原子的自然擺動和抖動來處理和存儲信息。當分子圍繞著它們的晶格旋轉和彈跳時，它們創造了大量的個體記憶狀態。
“我們可以追蹤設備內部分子的路徑，並將每個快照映射到一個獨特的電子狀態。這創造了一種分子的旅行日記，就像在傳統的矽基計算機中一樣，可以書寫和閱讀，但這裏大大提高了能源和空間經濟性，因爲每個條目都比原子小。
“這種開箱即用的解決方案可以爲所有計算應用帶來巨大的好處，從高能耗的數據中心到內存密集型的數字地圖和在線遊戲。”
拓展神經形態技術的視野
迄今爲止，神經形態平台 —— 一種受人腦啓發的計算方法 —— 只適用于低精度的操作，比如人工神經網絡中的推理。這是因爲包括信號處理、神經網絡訓練和自然語言處理在內的核心計算任務需要比現有神經形態電路所能提供的更高的計算分辨率。
因此，實現高分辨率一直是神經形態計算中最艱巨的挑戰。
該團隊對底層計算架構的重新概念化實現了所需的高分辨率，以前所未有的4.1萬億次/瓦特（TOPS/W）的能源效率執行資源密集型工作負載。
該團隊的突破將神經形態計算擴展到小衆應用之外，這一舉動可能會釋放出人工智能的長期變革優勢，並將數字電子産品的核心從雲擴展到邊緣。
IISc項目負責人斯雷托什·戈斯瓦米（Sreetosh Goswami）教授說：“通過精確控制大量可用的分子動力學狀態，我們創造了最精確的14位全功能神經形態加速器，集成到電路板中，可以處理信號處理、人工智能和機器學習工作負載，如人工神經網絡、自動編碼器和生成對抗網絡。”
“最重要的是，利用加速器的高精度，我們可以在邊緣訓練神經網絡，解決人工智能硬件中最緊迫的挑戰之一。”
隨著團隊努力擴大用于創建平台的材料和工藝範圍，並進一步提高處理能力，進一步的增強即將到來。
湯普森教授解釋道：“最終目標是用基于節能和環保材料的高性能‘萬能軟件’取代我們現在認爲的計算機，提供整個環境中無處不在的分布式信息處理，集成到從衣服到食品包裝到建築材料的日常用品中。”---來源: 知新了了-
*現在的互聯網就是一個大垃圾場。我們還能拯救它嗎？*
現在談到我們對互聯網的體驗，正如鮑勃·迪倫（Bob Dylan）所說，“時代在改變”。你不太記得是怎麽回事，但現在互聯網肯定感覺不一樣了。
對一些人來說，它比以前“少了樂趣，少了信息量”。對另一些人來說，在線搜索是由“千篇一律”的頁面組成的，這些頁面淹沒了有用的信息，充斥著騙局、垃圾郵件和人工智能（AI）生成的內容。
你的社交媒體信息流充斥著引人注目的、挑釁性的、超針對性的或引發憤怒的內容，從奇怪的人工智能生成的圖像到機器人式的評論。如果你的視頻源不是完全由“訂閱”的勸告組成，那你就很幸運了。
我們是怎麽走到這一步的？我們能爬回去嗎？
商業利益規則
造成互聯網現狀的一個主要因素是其過度商業化：經濟動機驅動了大部分內容。可以說，這導致了轟動效應的盛行，將病毒式傳播置于信息質量之上。
隱蔽和欺騙性的廣告很普遍，模糊了商業和非商業內容之間的界限，以吸引更多的關注和參與。
另一個推動力是谷歌（Google0、Meta和亞馬遜（Amazon）等科技巨頭的主導地位。它們在全球擁有數十億用戶，對我們消費的內容擁有巨大的影響力。
他們的平台使用先進的跟蹤技術和不透明的算法，以大量用戶數據爲動力，生成超針對性的媒體內容。這就産生了過濾氣泡，用戶暴露在有限的內容中，這些內容強化了他們現有的信念和偏見，並産生回聲室，其他觀點會被積極質疑。
網絡罪犯和騙子等不良行爲者一直是網絡上的一個持久問題。然而，像生成式人工智能這樣不斷發展的技術進一步賦予了他們權力，使他們能夠創造高度逼真的假圖像、深度假視頻和語音克隆。
人工智能自動化內容創作的能力也以前所未有的規模充斥著低質量、誤導性和有害的材料。
總而言之，互聯網商業化的加速、媒體科技巨頭的主導地位以及不良行爲者的存在，已經滲透到互聯網上的內容中。人工智能的興起進一步加劇了這種情況，使互聯網比以往任何時候都更加混亂。
一些“好的”互聯網依然存在
那麽，我們有些人懷著懷舊之情渴望的“好互聯網”是什麽呢？
一開始，互聯網被認爲是一個自由平等的空間，人們應該“沖浪”和“浏覽”。知識是用來分享的：維基百科和互聯網檔案館等網站一直是知識的堡壘。
在過濾泡沫出現之前，互聯網是一個創造性的遊樂場，人們在這裏探索不同的想法，討論不同的觀點，並與來自“外圍群體”的個人合作 —— 那些在他們的社交圈之外可能持有相反觀點的人。
早期的社交媒體平台是建立在與久違的同學和家人重新聯系的理念之上的。我們中的許多人都有通過互聯網聯系的社區團體、熟人和家人。正如我們在COVID大流行期間所看到的那樣，互聯網的“連接”方面仍然像以往一樣重要。
我們還想保護什麽？隱私。1993年，《紐約客》（New Yorker）的一則漫畫笑話寫道：“在互聯網上，沒人知道你是一條狗。”現在每個人 —— 尤其是廣告商 —— 都想知道你是誰。引用澳大利亞信息專員辦公室的話，隱私的原則之一是“能夠控制誰可以看到或使用你的信息”。
至少，我們希望控制大型科技公司對我們的了解，尤其是在它們能夠從中獲利的情況下。
我們還能回去嗎？
我們無法控制“變化”的時代，但我們可以盡可能多地保留好的部分。
首先，我們可以用腳投票。用戶可以對現有平台上的問題進行更改並引起注意。最近，我們看到用戶從X（以前的Twitter）大量流失到其他平台，以及整個平台對Reddit改變其第三方數據訪問政策的抗議。
然而，只有在有競爭的情況下，我們才能用腳投票。以X爲例，從Mastodon到Threads再到Bluesky，各種各樣的其他平台都能讓用戶根據自己的喜好、價值觀和社交圈來選擇一個。搜索引擎也有其他選擇，比如DuckDuckGo或Ecosia。
但競爭只能通過轉向分散的體系和消除壟斷來創造。這種情況實際上發生在互聯網的早期，即上世紀90年代的“浏覽器之戰”，當時微軟最終被指控非法壟斷網絡浏覽器市場，這是一個具有裏程碑意義的法庭案件。
作爲技術的使用者，我們所有人都必須對我們的隱私和知識受到的威脅保持警惕。有了廉價和無處不在的生成人工智能，誤導性的內容和騙局比以往任何時候都更加現實。
我們必須保持健康的懷疑態度，並確保那些最容易受到網絡威脅的人 —— 比如兒童和老年人 —— 了解潛在的危害。
記住，互聯網並不是爲你的最佳利益而優化的。你可以決定給那些助長他們的科技巨頭多大的權力。---來源: 知新了了-
