Interdisciplinary seminar | 14 February 2025

В докладе предлагается идея дальнейшего развития систем искусственного интеллекта (ИИ) с заменой многослойной нейронной сети однослойной голографической пластиной, а многошагового обучения—одной низкоэнергозатратной операцией оптической свертки. Принципиальным является отказ от цифрового кодирования естественного аналогового сигнала и работа с полным спектром последнего. В обоснование идеи очень кратко анализируется долгая история (3.8 млрд. лет) развития жизни на Земле в контексте эволюции аналогового фотонно-протеинового взаимодействия и со сравнительно недавним (1936 год) включением в этот процесс цифрового фактора. Отмечается нецифровой характер когнитивной семантики моделей ИИ и потребность достижения парадигмального компромисса между цифровыми и аналоговыми аспектами диалога человека с системами ИИ. Предлагается соответствующая архитектура аналогового ИИ на голографической основе, которая имеет на настоящий момент уровень технологической готовности TRL2. Планируется экспериментальное подтверждения принципов его построения. Показывается возможность оптической реализации в будущем на основе подтвержденных принципов методов GPT/LLM, стохастических вычислений и генетических алгоритмов, а также решения задач гидродинамики (CFD). На пути создания такого ИИ стоят два основных препятствия: надежность оптических преобразований и синтез фотонных материалов. Сформулированы списки ограничений, препятствующих преодолению этих препятствий. Фиксируется потребность междисциплинарных исследований и международного сотрудничества.

References:
•    Raikov, A. (2024) Photonic Artificial Intelligence. Springer Singapore, Series: Springer Briefs in Applied Sciences and Technology XVII, 110 p. doi: 10.1007/978-981-97-1291-5. 
•    Raikov, A., Giretti, A, Pirani, M., Spalazzi, L. and Guo, M. (2024) Accelerating human–computer interaction through convergent conditions for LLM explanation. Front. Artif. Intell. 7:1406773. doi: 10.3389/frai.2024.1406773
•    Raikov A. and Guo M. (2023) Photonic Artificial Intelligence Issues, International Conference on Intelligent Computing and Next Generation Networks（ICNGN), Hangzhou, China, doi: 10.1109/icngn59831.2023.10396792.
•    Raikov A. (2021). Cognitive Semantics of Artificial Intelligence: A New Perspective. Springer Singapore, Topics: Computational Intelligence XVII, 128 p. doi:10.1007/978-981-33-6750-0.
•    Gubanov, D., Korgin, N., Novikov, D., Raikov, A. (2014). E-Expertise: Modern Collective Intelligence. Springer. Series: Studies in Computational Intelligence, Vol. 558, 2014, XVIII, doi: 10.1007/978-3-319-06770-4