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[导读] 许多现代智能手机所采用的复杂人脸识别技术有朝一日可能会得到高科技升级,其声音和外观都出人意料地低技术含量。这扇通向未来的窗户只不过是一块玻璃,美国威斯康辛大学麦迪逊分校的工程师们发明了一种制造“

许多现代智能手机所采用的复杂人脸识别技术有朝一日可能会得到高科技升级,其声音和外观都出人意料地低技术含量。这扇通向未来的窗户只不过是一块玻璃,美国威斯康辛大学麦迪逊分校的工程师们发明了一种制造“智能”玻璃的方法,这种玻璃可以在不需要任何传感器电路或电源的情况下识别图像。

威斯康辛大学麦迪逊分校电子与计算机工程学教授余宗福说:正在利用光学技术将摄像机、传感器和深层神经网络正常设置浓缩成一块薄薄的玻璃。其研究成果发表在《光子学研究》上(包括概念验证研究的细节)。将人工智能嵌入惰性物体中,乍一看,这个概念似乎出自科幻小说。然而,这一进步可能为低功耗电子产品开辟新的领域。现在,每当你用人脸识别解手机时,人工智能就会占用大量的计算资源(和电池寿命),这与机器视觉的典型路线完全不同,研究人员设想了一些看起来像半透明方块的玻璃。

玻璃中巧妙放置的微小气泡和杂质会以特定方式弯曲光线,以区别于不同的图像。这就是人工智能的作用。为了证明其概念,工程师们设计了一种方法来制造识别手写数字的玻璃碎片。从数字图像中发出的光从玻璃的一端进入,然后聚焦到玻璃另一端的九个特定点中的一个,每个点对应一个数字,当手写的3变成8时,这种玻璃的动态足以实时检测到。实验室研究生Erfan Khoram感叹到:研究能够用如此简单的结构得到如此复杂的行为,这真的很了不起。

设计这种能识别数字的玻璃类似于机器学习训练过程,只是工程师们“训练”的是一种模拟材料,而不是数字代码。具体来说,工程师们将不同大小和形状的气泡以及像石墨烯这样的小块吸光材料放置在玻璃内的特定位置。

虽然已经习惯了数字计算,但这拓宽了我们的视野,光传播的波动力学为模拟人工神经计算提供了一种新的方法这样做的一个好处是,计算是完全被动的,是材料固有的,这意味着一块图像识别玻璃可以被使用数十万次。可能会把这种玻璃用作生物特征锁,只识别一个人的脸。

一旦建成,它将永远不需要电力或互联网,这意味着它可以在数千年后为你保存一些安全的东西。此外,它以光速工作,因为玻璃通过扭曲光波来区分不同的图像。虽然前期的培训过程可能会很耗时,而且需要计算,但这种玻璃本身制作起来很容易,成本也不高。在未来,研究人员计划确定他们的方法是否适用于更复杂的任务,比如面部识别。这项研究的合作者、哥伦比亚大学统计学教授袁明(音译)说:这项技术的真正力量在于它能够在不消耗任何能源的情况下,即时处理复杂得多的分类任务。

这些任务是创造人工智能的关键:如教无人驾驶汽车识别交通信号,在消费设备中启用语音控制,以及其他许多例子。与人类视觉不同的是,智能玻璃具有令人难以置信的广泛性,它能够识别数不清的不同物体。与人类视觉不同的是,智能玻璃能够在特定的应用领域表现出色——例如,一块用于识别数字,一块用于识别字母,另一块用于识别人脸等等,并设想应用特定、任务驱动的技术,这几乎改变了我们设计机器视觉的一切。

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