3D打印+机器学习 三

通过在印版上安排数以百万计的微小变换，进入一边的光线从另一端发出，这样系统就能以超过90%的准确度分辨出它是1 2 3等等。

你问这有什么用？事实上现在还没有。但是神经网络是一种非常灵活的工具，它完全有可能使系统识别字母而不是数字，使光学字符识别系统完全在硬件上工作，而几乎不需要功耗或计算。为什么不需要基本的人脸或图形识别，不需要CPU？那在你的相机里会有多大用处呢？

这里真正的限制是制造型的：很难用精确的精度来制造衍射板，并完成一些更苛刻的加工。毕竟，如果你需要计算到小数点后第七位，但是打印出来的版本只精确到第三位，这时你就会遇到麻烦。

这只是一个概念证明——事实上对于巨型数字识别机器的需求并不迫切——但这是一个非常有趣的机器。这一想法可能会对相机和机器学习技术产生影响，在现实世界而不是数字世界中构造光线和数据。它可能感觉是在倒退，但也许只是钟摆在往相反的方向摆动。