■科大及其研究團隊。 科大圖片香港文匯報訊（記者 高鈺）AI人工智能是當今最熱門的尖端科技，目前科學家都是透過光電混合的人造神經網絡，模擬大腦運作達至「深度學習」，讓機器變得「聰明」，然而光電混合系統卻對運算速度及能力構成限制，未能全面發揮潛能。科技大學科研人員成功研發全球首個可用作「深度學習」的全光學神經網絡，可望讓人工智能處理複雜問題時更追近人類，並在低能耗情況下以光速進行運算，為新一代更強大的「光學AI」奠基。
一直以來，要讓人工智能進行「深度學習」，需要具有「非線性啟動函數」的多層神經網絡，但光學網絡操作僅限於加減乘法的線性運算，所以只能透過運算速度及能力有限制的光電混合網絡去實現人工智能。
科大物理學系教授杜勝望及助理教授劉軍偉的研究團隊，利用冷原子介質的「電磁波引發透明效應」突破限制，成功製作了一個可以實現「非線性啟動函數式」雙層全光學的神經網絡，其準確度與現有高性能電腦神經網絡結果一樣，為未來構建大規模的光學神經網絡推進一步。
杜勝望指，雖然目前成果尚只屬於概念驗證（proof-of-principle）的測試，但它說明新一代的低能耗超快速「光學AI」是有可能做到的。劉軍偉則說，團隊未來將擴大技術規模，構建更大型、更複雜的全光學神經網絡，進行圖像識別等實際應用。
