如今機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)到處都是，但它或多或少是隱形的。它隱藏在后臺優(yōu)化音頻，或在圖像中識別人臉。但這個(gè)新系統(tǒng)不僅是可見的，而且是物理的。它不是通過計(jì)算數(shù)字，而是通過彎曲光線來進(jìn)行AI型分析。它怪異且獨(dú)特，但和人們的第一感覺恰恰相反，它反而很好地證明了這些“人工智能”系統(tǒng)是多么的簡單。
機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，我們常把它稱作人工智能的一種形式，其核心是一系列基于數(shù)據(jù)的計(jì)算，每一組數(shù)據(jù)都是構(gòu)建于最后一個(gè)反饋或循環(huán)中。計(jì)算本身并不是特別復(fù)雜，盡管它們不是你想的那種用鋼筆和紙做的數(shù)學(xué)運(yùn)算。最終，所有這些簡單的數(shù)學(xué)計(jì)算最終會把輸入的數(shù)據(jù)與它“學(xué)會”識別的各種模式匹配。
但問題是，一旦這些“層”最終被“訓(xùn)練”完成，在許多方面，它就會反復(fù)地執(zhí)行相同的計(jì)算。通常這意味著它可以優(yōu)化，從而不會占用太多的空間或CPU資源。但是來自加州大學(xué)洛杉磯分校的研究人員表明，它確實(shí)可以被固化，這些層本身就是3d打印的透明材料層，它們被復(fù)雜的衍射圖樣印在上面，就像數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)要把數(shù)字寫下來一樣。
如果這有點(diǎn)麻煩的話，想一個(gè)機(jī)械計(jì)算器。如今，這一切都是在計(jì)算機(jī)邏輯中數(shù)字化完成的，但在過去，計(jì)算器使用的是實(shí)際的機(jī)械部件移動，在某種程度上，這種“衍射深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和以下情況很像：它使用和操作數(shù)字的物理表示，而不是電子表示。
正如研究人員所說：在給定層上的每個(gè)點(diǎn)都可以傳輸或反射射入的波，它代表一個(gè)人工神經(jīng)元，通過光學(xué)衍射與下面層的其他神經(jīng)元相連。每個(gè)“神經(jīng)元”都可通過改變相位和振幅來調(diào)節(jié)。
“我們的全光學(xué)深度學(xué)習(xí)框架，能夠以光速完成計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)的各種復(fù)雜功能。它的功能非常多，而且速度很快，這項(xiàng)技術(shù)在世界上也非常先進(jìn)，”研究人員在描述他們的系統(tǒng)的論文中寫道。
為了證明這一點(diǎn)，他們訓(xùn)練了一個(gè)深入的學(xué)習(xí)模型來識別手寫數(shù)字。一旦發(fā)現(xiàn)它是最終的，他們采取的層次矩陣數(shù)學(xué)，會將它轉(zhuǎn)換成一系列光學(xué)轉(zhuǎn)換。例如，一層可能是通過將兩層的光線重新聚焦到下一層的一個(gè)區(qū)域，并將值相加來實(shí)現(xiàn)的——真正的計(jì)算要復(fù)雜得多，但希望你能理解。
通過在印版上安排數(shù)以百萬計(jì)的微小變換，進(jìn)入一邊的光線從另一端發(fā)出，這樣系統(tǒng)就能以超過90％的準(zhǔn)確度分辨出它是1 2 3等等。
你問這有什么用？事實(shí)上現(xiàn)在還沒有。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常靈活的工具，它完全有可能使系統(tǒng)識別字母而不是數(shù)字，使光學(xué)字符識別系統(tǒng)完全在硬件上工作，而幾乎不需要功耗或計(jì)算。為什么不需要基本的人臉或圖形識別，不需要CPU？那在你的相機(jī)里會有多大用處呢？
這里真正的限制是制造型的：很難用精確的精度來制造衍射板，并完成一些更苛刻的加工。畢竟，如果你需要計(jì)算到小數(shù)點(diǎn)后第七位，但是打印出來的版本只精確到第三位，這時(shí)你就會遇到麻煩。
這只是一個(gè)概念證明——事實(shí)上對于巨型數(shù)字識別機(jī)器的需求并不迫切——但這是一個(gè)非常有趣的機(jī)器。這一想法可能會對相機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)產(chǎn)生影響，在現(xiàn)實(shí)世界而不是數(shù)字世界中構(gòu)造光線和數(shù)據(jù)。它可能感覺是在倒退，但也許只是鐘擺在往相反的方向擺動。
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