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深度神经网络由多层相互连接的节点组成，执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中，非线性运算（如激活函数）使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年，麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作，在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络，但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于，触发光学非线性非常耗电。
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《自然》网站近日报道指出，AI和机器人技术“联姻”，可能是一场将彼此推向新高度的“双向奔赴”。AI给机器人灌输常识，让其能像人一样处理各种任务；机器人则利用身体经验，帮助AI跃升为“通用AI”。但专家提醒，这条双向奔赴之路仍面临诸多挑战，包括收集海量精准数据供机器人学习、应对“喜怒无常”的硬件、解决安全问题等。
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