文|入夢菲記

編輯| 入夢菲記

前言：

強化學習是人工智能的一部分，它涉及在不確定和變化的環(huán)境中做出決策。

我們進行了一項研究，證明了利用超快混沌振蕩的激光可以有效地解決一個問題，這個問題叫做多臂老虎機問題。

這個問題涉及到在探索新選項和利用已知選項之間做出決策的難題。為了解決這個問題，我們需要一些隨機性來探索不同的選項。

但是傳統(tǒng)的電子電路生成的偽隨機數(shù)有一些限制，特別是在數(shù)據(jù)速度和隨機性質(zhì)量方面。

我們使用了半導體激光器生成的激光混沌信號，這個信號可以以非常高的速度達到每秒 100 億次采樣。那么這個激光混沌信號有著哪一些特性，對決策性能又有什么樣的好處？

利用光子原理的超快強化學習

這項研究為超快光子學領域在人工智能時代的應用提供了新的可能性，因為超高帶寬的光波可以為我們提供新的有價值的工具。

強化學習就像是讓計算機在不斷變化和不確定的情境中做出決策的一門技術(shù)。這種技術(shù)被廣泛應用在各種領域，比如信息技術(shù)、在線廣告、機器人、交通運輸以及電腦游戲中。

它的基礎問題可以看作是一種類似賭博的游戲，叫做多臂老虎機問題。在這個游戲中，你的目標是盡量賺取最多的獎勵，但問題在于你不知道每臺老虎機的獎勵概率是多少。

所以你需要不斷地嘗試不同的老虎機，以找出哪個老虎機能給你最大的獎勵。但要小心，因為試錯過多可能會導致?lián)p失，而過于保守或者決策太快可能會錯過最好的機會。這就是所謂的勘探-開發(fā)困境。

我們已經(jīng)提出了各種算法來解決這個問題，比如一種叫做ε貪婪的方法、軟最大值和置信上限等等，這些方法通常需要使用隨機性來進行探索。

但是傳統(tǒng)的計算機在生成隨機數(shù)方面存在一些問題，特別是在速度和隨機性方面。這些問題對于很多實際應用來說是個挑戰(zhàn)。

所以我們開始研究新的方法，其中一種方法是利用光子（光的粒子）的隨機性，來幫助計算機更好地做出決策。這種方法有望在高速計算和機器學習中提供新的可能性。

利用自然界中的物理不規(guī)則過程來構(gòu)建人工決策機器是一種令人興奮的想法。一些自然界中的生物，如粘菌和變形蟲（單細胞生物），已經(jīng)展示出了智能行為，比如在溶液中尋找食物。

這些生物之間復雜的細胞互動在幫助它們做出決策時起著關鍵作用。在光子過程中。以前的研究已經(jīng)展示了通過利用納米級近場光激發(fā)轉(zhuǎn)移來做出物理決策的方法。

這些研究

光通信中的光波有一些獨特的特性，特別是在速度和帶寬方面。如果我們考慮光通信中的波長大約是1.5微米，那么光波的速度就超過了太赫茲，這使它成為一個有潛力的物理平臺。

我們利用一種叫做半導體激光器的設備，通過混沌振蕩動力學進行超快強化學習。這意味著我們可以在納秒級的時間內(nèi)做出決策，而且不需要任何先驗知識。至少從技術(shù)上來說這種速度是其他方法無法輕松實現(xiàn)的。

利用混沌信號的強化學習：計算機在不確定環(huán)境中的決策能力研究

超快光子學在強化學習中有著巨大的潛力，它可以應用在很多領域，比如數(shù)據(jù)中心的資源管理、高頻交易等，這些領域需要在毫秒內(nèi)做出決策。

從科學的角度來看，這項研究也有助于我們理解自然界中復雜的過程與外部系統(tǒng)的相互作用如何增強智能能力，這就是我們所說的自然智能。

激光中的混沌動力學，利用光子學的超快特性來應用于安全通信、隨機數(shù)生成、遙感和油庫計算等領域。

儲層計算是一種類似于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，用于識別和預測相關的信息。但這項研究中的強化學習與儲層計算有所不同，因為它不需要虛擬網(wǎng)絡或機器學習來進行決策。

但是強化學習在補充神經(jīng)網(wǎng)絡方面具有重要作用，這意味著光子儲層計算和光子強化學習在未來可能會融合在一起。

有一個半導體激光器，類似于一種特殊的光發(fā)射器。這個半導體激光器是一個關鍵的組件，它能夠產(chǎn)生高度聚焦的激光光束。這個激光器通過一個裝置叫做保偏耦合器與其他部分相連。

這個半導體激光器和保偏耦合器的結(jié)合使系統(tǒng)能夠產(chǎn)生精確控制的激光輸出，適用于各種應用領域，包括通信、傳感和光學成像等。

激光器發(fā)出的光被引導到一個特殊的光纖反射器，這個反射器會把光反射回激光器，形成一個延遲的反饋環(huán)路。這種反饋會導致激光器產(chǎn)生混亂的光信號，就像是一種隨機的光波動。

另一端的光從保偏耦合器流出，然后經(jīng)過一個高速光電探測器，這個探測器可以快速地捕捉光信號的變化。接著，通過一個光隔離器和衰減器，信號被處理和控制。

一個高速數(shù)字示波器以每秒1000億次的速度對信號進行采樣，也就是以10萬億分之一秒的間隔來記錄光信號的變化。

這個系統(tǒng)利用激光器和光信號的混沌特性來創(chuàng)建一種隨機的光信號，然后使用高速儀器來監(jiān)測和記錄這個信號，以進行強化學習研究。

我們使用了激光器產(chǎn)生的混沌信號，嘗試讓計算機進行決策，類似于玩老虎機游戲。他們想知道在不同情況下，計算機能否快速適應不同的獎勵概率和環(huán)境變化。

我們還測試了計算機在獎勵概率不斷變化的情況下的表現(xiàn)。他們設置了兩臺虛擬老虎機，每臺老虎機的中獎概率不斷變化，類似于游戲規(guī)則經(jīng)常改變。他們讓計算機根據(jù)激光混沌信號來做出決策，看它是否能夠適應這種變化。

計算機在沒有任何先驗知識的情況下進行決策的能力，這是接下來要測試的，這意味著計算機需要根據(jù)激光混沌信號來學習，而不知道老虎機的獎勵概率。

他們比較了不同的信號源，包括混沌信號、準周期信號和彩色噪聲信號，以查看哪種信號能夠使計算機更快地適應。

混沌信號：加速計算機決策的秘密武器

對于環(huán)境變化測試，我們發(fā)現(xiàn)計算機能夠在獎勵概率變化時迅速適應，尤其是當獎勵概率差異較大時。

在從零先驗知識測試中，混沌信號表現(xiàn)出最佳性能，使計算機能夠更快地適應決策。這是因為混沌信號具有特定的采樣間隔和自相關性，可以最大程度地幫助計算機進行決策。

在需要快速適應和決策的情況下，混沌信號的特定性質(zhì)使其成為一種有前途的信號源，用于改進計算機的決策能力。

使用了激光產(chǎn)生的特殊信號，來測試計算機在不同情況下的決策能力。對比了不同類型的信號，包括混沌信號、準周期信號和彩色噪聲信號，看看哪種信號對計算機的決策性能有最大幫助。

我們觀察到一些有趣的現(xiàn)象，混沌信號在幫助計算機更快地適應不同決策任務方面表現(xiàn)得特別好。即使混沌信號的自相關性與其他信號相比較小，但它對提高計算機的性能非常有幫助。

而準周期信號雖然具有較大的自相關性，但在某些情況下也對計算機的性能有所幫助。而彩色噪聲信號則在某些方面表現(xiàn)出了一些優(yōu)勢，但沒有混沌信號好。

這研究揭示了混沌信號在幫助計算機做出更好決策方面的潛力，并提到了一些與信號特性和計算機決策性能相關的重要問題。

與此同時這個研究的發(fā)現(xiàn)可能有助于未來改進計算機決策系統(tǒng)的性能，尤其是在需要快速適應和決策的情況下。

我們還觀察到，這種激光信號的性能非常好，特別是在與其他信號進行比較時。即使這種激光信號有些特殊，它的性能仍然非常出色。

結(jié)論：

經(jīng)過我們研究的發(fā)現(xiàn)強調(diào)了快速變化的激光信號在計算機領域中的潛力，可以顯著提高計算機的決策速度和性能。這不僅對光子智能領域的未來研究具有重要啟示，還為混沌激光器在人工智能中的新應用提供了堅實的基礎。

隨著技術(shù)的不斷進步，我們可以期待看到這一領域的更多創(chuàng)新和突破，為人工智能時代的發(fā)展帶來新的可能性。

這一研究為光子計算和混沌激光應用領域開辟了新的前景，為未來的研究和發(fā)展提供了有力的方向。希望這項工作能夠激發(fā)更多的興趣和投入，推動這一領域的進一步探索和創(chuàng)新。

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