光学神经计算最重要的特点是，几乎不消耗能量，且因其有内在的并行性可大大加快计算速度。与此前光学神经计算不同，喻宗夫团队的研究没有遵循数字神经网络架构，也不采用分层前馈网络，而是利用光学反射连接各个激活单元。正是这种光反射作为反馈机制，从而导致了丰富的波动结果。
这是一种无需分层的连续人工神经计算系统。这套系统利用了特意嵌入玻璃中的石墨烯和小气泡。当目标图像的光线穿过玻璃 AI 时，其路径就会被这些气泡和石墨烯反射或折射而造成弯曲，弯曲后的光线会聚焦到玻璃另一侧 10 个点中的某个点上。
玻璃都能计算了？这世界越来越玄幻了。
图丨玻璃 AI 的原理。（a）传统的人工神经网络架构，其中信息只能向前传播; （b）玻璃 AI 系统的光学神经网络，采用通过具有线性和非线性散射体的光进行神经计算。（来源：喻宗夫）
图丨玻璃 AI 的工作过程。（a）系统经过训练以识别手写数字，输入波将图像编码为光能强度分布。（b）数字 2 的两个样本。 可以看出，两个 2 的光能场分布不同，但是它们被识别为 2。（c）两个 8 的光能场分布不同，它们都被识别为 8。（来源：喻宗夫）
刚看到这篇文就转过来了。其中的原理我觉得是正确的，过程我是不懂的。
这是不是揭示了万物互联的时代真要来临了？人不过是一段比较复杂的数据？一种算法？
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