机器学习领域发展最快的一环，深度学习（Deep learning）为我们带来许多技术进步，不论图像分析、语音辨识或语言翻译都有成功应用，但许多人都相信深度学习的潜力不仅于此。加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究团队近日便介绍一种从物理机制改变深度学习的特殊概念，未来或有望让相关应用更进一步发展。

由 UCLA 电脑工程教授 Aydogan Ozcan 带领的团队舍弃了传统使用的电脑设备，反而选择运用全光学物理机制来建立神经网路架构，这个概念团队称为「全光学绕射深度神经网路」（all-optical Diffractive Deep Neural Network, D²NN）。

以现今情况来说，由于深度学习是在电脑运行的系统，不论图像识别或文字辨识，应用的设备都必须配合镜头或光学感测器来辨识物体，为了让电脑理解，这些看见的内容还得整理成数据给电脑读取，接著系统还得透过数据表示方法及抽象化（Abstraction）搞懂内容后才能执行任务。

相较之下，运用全光学的 D²NN 不需要额外的高级电脑程式来处理目标图像，或是判断光学感测器捕捉到的内容究竟是什么，而也因只需仰赖光学绕射运作，D²NN 并不需要任何额外耗能便可执行任务。

从外观看起来，D²NN 是由数个 8 平方公分大小的晶圆组成，每个运用 3D 列印制作的半透明晶圆上都有数万个凸起像素，透过每个晶圆复杂的像素组合将光线偏折，D²NN 能执行图像分析、特征检测和对象分类等应用──当然，是以货真价实的「光速」在执行任务。

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如果用领导研究的 Ozcan 教授的话来解释，D²NN 就是「逐层制造的被动元件透过光学绕射互相连结，创造出独特全光学平台，能够运用光速执行机器学习任务。」

透过使用兆赫兹频率的光源实际测试 3D 列印出的设计，团队在手写数字、时尚产品的图像分类证实了这套系统的可行性，团队相信 D²NN 未来有望协助开发出全新应用概念的相机，以及可学习特定任务的光学元件。

由于 D²NN 的组件都可用 3D 列印生产，未来晶圆大小与层数都还能再往上提升，而这些更大的系统也可用来处理更复杂的数据及图像分析，同时成本还非常便宜──根据 UCLA 报导指出，研究团队创造的 D²NN 设备只需不到 50 美元就能复制。

虽然以目前来说，D²NN 还只是一种概念证明，但这确实替机器学习未来的应用开创了独特机会，研究论文已经刊登在《科学》（Science）期刊。

• 3D-printed artificial intelligence running at the speed of light—from object classification to optical component design
• 3D-printed Deep Learning neural network uses light instead of electrons

（图片来源：Ozcan Research Group/UCLA）