自动化定律，NTT研究详细介绍了' AI的物理”组

确保AI安全需要建立强大的护栏，并开发可解释的AI服务，而没有偏见和幻觉。情报不仅必须是聪明的，而且还必须值得信赖和负责。

NTT Research的新成立的人工智能小组的物理学是其物理和信息学实验室的衍生产品，旨在建立有关AI物理，经济学，运动和数学的基本定律。在物理，神经科学和机器学习专家Hidenori Tanaka博士的带领下，该小组采用了跨学科的方法来理解AI。

揭示AI的内部工作

NTT研究总裁兼首席执行官Kazu Gomi强调了该集团在培养对AI的社会理解及其对我们与技术关系的影响方面的作用。该组织试图解决围绕AI的关注和偏见，为和谐的人类共存铺平了道路。

该小组认识到了解AI和机器学习的“黑匣子”性质的重要性，尤其是在开发节能系统中。与云计算的演变相似，在初步采用之后，安全问题的发展，AI的可信度和安全性现在正在受到越来越多的关注。

桥接生物学和人工智能

人工智能小组的物理学将与学术研究人员合作，以探索生物学和人工智能之间的相似性，旨在与人与AI协作进行和谐融合。这涉及了解AI培训，知识获取和决策过程。 NTT与物理学相似，其中理解基本原理（如热力学）导致了技术进步。该小组的研究将同样影响AI的未来。与哈佛大学的脑科学中心合作将进一步努力。

神经网络修剪和AI推理

先前的研究涉及分析神经网络修剪算法 - 消除深度学习网络中不太重要的参数以提高效率的过程。这项工作着重于AI内部力学的细节，包括修剪权重与偏见对模型性能的影响。

NTT最近的平台更新包括一个新的AI推理芯片，这是一种大型集成（LSI），旨在实时处理超高定义视频。这种低功率技术是边缘计算和功率受限设备（例如物联网传感器和远程患者监视设备）的理想选择。

边缘计算中的功率效率

LSI通过实施NTT创建的AI推理引擎来克服边缘和受限环境中的功率限制。使用Yolov3对象检测算法，该发动机在保持准确性的同时降低了计算复杂性。与NTT Data，Inc。合作。利用基于属性的加密（ABE）技术来增强数据安全和访问控制。安倍根据属性和策略确定数据解密，以确保细粒度的访问控制。

其他PHI实验室组正在通过光学计算和Niobate薄膜技术探索节能AI计算。受生物大脑的能源效率的启发，新组将研究生物大脑和人工神经网络之间的相似之处。

人工智学和人类的和谐未来

人工智能小组的三管制使命的物理学包括：加深我们对AI机制和整合道德的理解；创建系统可控的AI环境以进行观察；并通过改进的操作和数据控制来重建AI和人类运营商之间的信任。田中博士强调了可信度是和谐人类共存的关键，该小组的研究旨在开发更自然的智能算法和硬件。

考虑到NTT在东京的广泛基础设施以及其地下电缆网络，该公司对复杂的技术系统具有独特的理解，为其AI研究提供了强大的基础。

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