Many Artificial Intelligence (AI) algorithms are inspired by physics and employ stochastic fluctuations. We connect these physics-inspired AI algorithms by unifying them under a single mathematical framework that we call Thermodynamic AI. Seemingly disparate algorithmic classes can be described by this framework, for example, (1) Generative diffusion models, (2) Bayesian neural networks, (3) Monte Carlo sampling and (4) Simulated annealing. Such Thermodynamic AI algorithms are currently run on digital hardware, ultimately limiting their scalability and overall potential. Stochastic fluctuations naturally occur in physical thermodynamic systems, and such fluctuations can be viewed as a computational resource. Hence, we propose a novel computing paradigm, where software and hardware become inseparable. Our algorithmic unification allows us to identify a single full-stack paradigm, involving Thermodynamic AI hardware, that could accelerate such algorithms. We contrast Thermodynamic AI hardware with quantum computing where noise is a roadblock rather than a resource. Thermodynamic AI hardware can be viewed as a novel form of computing, since it uses a novel fundamental building block. We identify stochastic bits (s-bits) and stochastic modes (s-modes) as the respective building blocks for discrete and continuous Thermodynamic AI hardware. In addition to these stochastic units, Thermodynamic AI hardware employs a Maxwell's demon device that guides the system to produce non-trivial states. We provide a few simple physical architectures for building these devices and we develop a formalism for programming the hardware via gate sequences. We hope to stimulate discussion around this new computing paradigm. Beyond acceleration, we believe it will impact the design of both hardware and algorithms, while also deepening our understanding of the connection between physics and intelligence.
翻译:许多人工智能(AI) 算法受到物理物理学的启发,并采用随机波动法。 我们将这些物理学启发的AI算法连接在一起, 将其统一在一个叫做热动AI的单一数学框架之下。 我们的算法统一让我们可以找到一个单一的全斯塔模式, 包括热动动能的AI硬件, 它可以加速这种算法。 我们用数字硬件来比较热动动性AI硬件, 最终限制其可缩放性和总体潜力。 热动性AI算法自然地出现在物理热力动力系统中, 这种波动可以被视为一种计算资源。 因此, 我们提出一个新的计算模式模式, 软件和硬件是密不可分的。 我们的算法统一让我们找到一个单一的全塔式模型, 包括热动能的AI硬件, 将热动动性AI硬件与量计算系统进行对比, 噪音是一种障碍, 而不是资源。 热动动性AI 硬件也可以被视为一种创新的计算形式, 因为它使用新的基本建筑块。 因此, 我们提出一个新型的计算模式, 将我们用来进行不易动动动的离心型的, 智能的, 和内部的 机机的 结构设计, 将产生一个我们两个的 的 的 的 的 的 的 机的智能结构结构结构,, 我们的, 我们的计算, 我们的 的 的 和不断的 的 的 的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算方法, 的计算方法, 我们的计算, 我们的计算方法的计算方法的计算方法, 的计算方法, 的计算方法的计算方法, 我们的计算方法, 我们的计算, 我们的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的