3D打印出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，光速求解AI數(shù)學(xué)運算

大腦中神經(jīng)元之間的信號傳播速度大約是 100 米每秒,，而光的傳播速度是 30 萬千米每秒,，如果神經(jīng)元信號也是光速傳播的呢,？來自加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）的研究人員利用 3D 打印技術(shù)打印出了固態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，并且利用層級傳播的光衍射來執(zhí)行計算,，實現(xiàn)了手寫數(shù)字的圖像識別,，相關(guān)成果已發(fā)表在《science》雜志上。

圖 1：衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D^2NN）架構(gòu),。

這一想法看似新奇,，其實也很自然。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行的是線性運算,，恰好和光衍射的線性相互作用對應(yīng),，神經(jīng)元的權(quán)重、激活值概念也能和光的振幅,、相位對應(yīng)（可調(diào)）,。此外，固態(tài)光衍射計算還具有能耗小,、無發(fā)熱,、光速執(zhí)行（盡管傳統(tǒng)計算機電路中的電場傳播也是光速的,，但并未直接對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算過程）等優(yōu)點。該研究方向尚處于起步階段,，如果能充分利用其優(yōu)勢,，也許會有很廣闊的應(yīng)用前景。

如今,，機器學(xué)習(xí)無處不在,，但多數(shù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是隱形的：它們在「黑箱」里優(yōu)化音頻或識別圖像中的人臉。但最近 UCLA 的研究人員研發(fā)出了一個 3D 打印 AI 分析系統(tǒng),。這一系統(tǒng)不僅看得見,，還摸得著。與以往通過調(diào)節(jié)數(shù)字進(jìn)行分析的系統(tǒng)不同,，該系統(tǒng)通過光線的衍射來分析人工智能,。這一新奇、獨特的研究成果表明：這些「人工智能」系統(tǒng)可以看起來非常簡單,。

我們通常將機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)看作人工智能的一種形式,，其核心是對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行的一系列運算，每一次運算都基于上一次運算或饋送到一個循環(huán)中,。運算本身并不太復(fù)雜——盡管也沒有簡單到可以用紙筆計算的程度,。最終，這些簡單的數(shù)學(xué)運算會得出一個概率,，即輸入的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)「學(xué)會」識別的各種模式相匹配,。

通常，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行每一次參數(shù)更新或推斷時所需的運算需要在 CPU 或 GPU 上進(jìn)行,。由于當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)需要大量并行計算,，GPU 成了更廣泛的選擇。但即使最先進(jìn)的 GPU 也是用硅和銅制成的,，信息需要沿著錯綜復(fù)雜的電路以脈沖的形式傳播,。這就意味著，不論是執(zhí)行新的計算還是重復(fù)的計算,，傳統(tǒng) GPU 都會產(chǎn)生能耗,。

因此，當(dāng)深度學(xué)習(xí)中的這些「層」已經(jīng)完成訓(xùn)練,，并且所有參數(shù)的值都確定下來,，它還會一次次地重復(fù)計算與耗能。這意味著 3D 打印 AI 分析系統(tǒng)在訓(xùn)練完它的「層」后,，還可以被優(yōu)化,，不會占用太大空間或 CPU 功率。來自 UCLA 的研究人員表示,，它確實可以固化,，這些層本身就是由透明材料制成的 3D 打印層,，印有復(fù)雜的衍射圖案，這些圖案可以對光線進(jìn)行處理,。

圖 2：3D 打印的衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試實驗,。

如果這樣描述讓你覺得有點頭疼，不妨想想機械計算器,。如今,，數(shù)字計算都是在計算機邏輯中以數(shù)字形式完成的。但是過去,，計算器需要移動實際的機械零件才能進(jìn)行計算——數(shù)字加到 10 都會造成零件位置變換,。從某種程度上來說，這種「衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」與之相仿：它使用并操縱數(shù)字的物理表示,，而不是電子表示,。這就代表著，如果將模型的預(yù)測過程固化為物理表示,，那么它在實際預(yù)測過程中就能大大降低能耗。

正如研究人員所說：

給定層上的每個點傳輸或反射入射波,，該入射波相當(dāng)于通過光學(xué)衍射連接到下一層其它神經(jīng)元的人工神經(jīng)元,。通過改變相位和振幅，每個「神經(jīng)元」都是可調(diào)的,。

「我們的全光深度學(xué)習(xí)框架能夠以光速執(zhí)行各種復(fù)雜任務(wù),，基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以實現(xiàn)這些任務(wù)�,！寡芯咳藛T在論文中描述其系統(tǒng)時寫道,。

為了證明這一點，他們訓(xùn)練了一個深度學(xué)習(xí)模型來識別寫手寫數(shù)字,。完成之后,，他們會把矩陣數(shù)學(xué)層轉(zhuǎn)化為一系列的光學(xué)變換。例如,，一個層可能會通過將兩者的光線重新聚焦到下一層的單個區(qū)域來增加值——實際計算比這要復(fù)雜得多,，此處只做概述。

圖 3：衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)手寫數(shù)字識別,。

通過在印刷版上布置數(shù)百萬個微型轉(zhuǎn)換,，光從一端輸入并從另一個結(jié)構(gòu)中輸出，因此系統(tǒng)能以超過 90% 的準(zhǔn)確率判斷它是否為 1,、2 和 3 等,。

讀者可能會疑問這到底有什么用，因為最簡單的三層感知機在識別手寫數(shù)字時都能輕松達(dá)到 95% 以上的準(zhǔn)確率,，而卷積網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn) 99% 以上的準(zhǔn)確率,。這一形式目前確實沒什么實際用處,，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常靈活的工具，系統(tǒng)完全有可能識別字母而不是僅限于數(shù)字,。因此可以令光學(xué)字符識別系統(tǒng)在硬件中運行,，且基本上不需要能耗或計算。

真正的局限在于制造工藝：打造一個能實現(xiàn)按需處理任務(wù)的超高精度衍射板非常困難,。畢竟,，如果需要精確到小數(shù)點后七位，而印刷版卻只能精確到第三位的話,，那就相當(dāng)麻煩了,。

這只是一個概念的證明——對大型數(shù)字識別機器并沒有迫切需求——但這個想法十分有趣。該想法可能會對攝像機和機器學(xué)習(xí)技術(shù)產(chǎn)生影響——在物質(zhì)世界而非虛擬世界里構(gòu)造光與數(shù)據(jù),�,？雌饋硐袷堑雇耍�但也許只是鐘擺在向后擺動,。

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)提高了我們使用計算機執(zhí)行高級推理任務(wù)的能力,。我們在本文中引入了一種物理機制來執(zhí)行機器學(xué)習(xí)，這是一種全光衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D^2NN）架構(gòu),，可以按照基于深度學(xué)習(xí)設(shè)計的,、集體工作的被動衍射層來實現(xiàn)多種函數(shù)。為此,，研究人員構(gòu)建了 3D 打印的 D^2NN 來實現(xiàn)手寫數(shù)字和時尚產(chǎn)品的圖像分類,，以及成像鏡頭在太赫茲光譜的函數(shù)。我們的全光深度學(xué)習(xí)框架能以光速計算多種基于傳統(tǒng)計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以實現(xiàn)的復(fù)雜函數(shù),，并將在全光圖像分析,、特征檢測和目標(biāo)分類中開發(fā)新的應(yīng)用，此外它還允許設(shè)計新的攝像頭和光學(xué)器件,，以利用 D^2NN 執(zhí)行獨特的任務(wù),。

來源：中國人工智能學(xué)會