在科技日新月异的今天，人工智能（AI）的发展速度令人惊叹。然而，随着AI的性能不断提升，其对能源的需求也在急剧增长。德国埃尔朗根马克斯普朗克光科学研究所的两位科学家Víctor López-Pastor和Florian Marquardt的最新研究，为我们揭示了一种可能的解决方案：神经形态计算机。

这种新的计算方式，不再依赖数字人工神经网络，而是依赖于物理过程。这意味着，AI的训练过程将更加高效，从而大大降低其能源消耗。这一发现的重要性不言而喻，因为据统计，训练一个像GPT-3这样的先进AI，将需要大约1兆瓦时的能量，这相当于000个三个或更多人的德国家庭每年消费。

神经形态计算机的概念并不新鲜，但它的实际运用却一直受到限制。这是因为传统的数字计算机无法有效地处理神经元网络的计算步骤。然而，López-Pastor和Marquardt的设计打破了这一限制，他们提出了一种新的方法，使计算机能够自学习并优化其突触。

这种方法的核心思想是，通过物理过程进行训练，使机器的参数由过程本身优化。这种方法不仅可以节省能源，还可以节省计算时间。更重要的是，这种方法可以应用于任何物理过程，只要该过程是可逆且非线性的。

López-Pastor和Marquardt已经在与一个实验团队合作开发光学神经形态计算机。这种机器以叠加光波的形式处理信息，从而合适的组件调节相互作用的类型和强度。研究人员的目标是将自学物理机器的概念付诸实践。

López-Pastor和Marquardt的研究为我们提供了一个全新的视角来看待AI的未来。他们的发现不仅可能改变AI的训练方式，还可能为解决全球的能源危机提供新的思路。因此，我们有理由相信，自学物理机器很有可能被用于人工智能的进一步发展。