手術機器人在布上穿針引線下次你去醫院做手術，你的外科醫生的助手有可能是機器人。在因特爾、谷歌大腦、加利福尼亞大學伯克利分校的合作項目中，研究人員通過手術教學視頻訓練機器人模仿外科手術的操作過程。此前，加州大學伯克利分校的教授曾使用YouTube視頻指導機器人學習多種不同的動作，比如跳躍或舞蹈，而谷歌也曾嘗試訓練機器人理解深度和動作。這次，研究團隊在他們的最新課題Motion2Vec中利用了這些知識，以現實的手術視頻作為參考來訓練機器人。在最新發表的一項研究中，研究人員闡述了他們是如何使用YouTube視頻訓練da Vinci雙臂機器人在布上穿針引線的。這個研究依靠Siamese網絡（一種深度學習網絡），它讓兩個以上的網絡能共享數據。這種系統適用于對比和評估數據庫之間的關系。這樣的網絡過去被用于進行臉部識別、字跡認證還有語言識別。物理學家Ken Goldberg領導在加州大學伯克利分校實驗室的研究，他解釋道，YouTube有大量指導素材，可用于這項深度學習課題。“YouTube每分鐘都有長達500小時的新視頻上傳，這是一個龐大的知識倉庫，”他說，“任何一個人都能打開其中任意一個視頻并理解其中的意義，但是目前機器人還不可以，對它們來說這些只是像素流。所以，我們這項工作的目標是嘗試讓機器人理解這些像素流，也就是讓它們看視頻，分析視頻...還能把視頻按照意義分段。”在這個縫線任務中，團隊只用了78個醫學教學視頻訓練AI演示其中的過程。他們表示，機器人的成功率達到了85%。這說明機器人最終能在手術過程中完成一些基本、重復性的工作。這樣外科醫生就能把時間和精力集中在更需要小心細致的任務上了。機器人將很快取代外科醫生嗎？“我們還沒有到這一步，”Goldberg說，“但是我們讓外科醫生的能力提高了，他們能看著這個系統，指示哪里需要縫合，傳達給機器人需要縫六針的指示。然后，機器人就會開始工作，這樣進行手術的醫生也能稍微放松一些，能休息更長時間，并在之后能將注意力集中在手術中更復雜和細微的地方。”近幾年，機器學習在生物技術領域做出了許多貢獻。AI有能力快速處理大量數據，通過CAT掃描發現肺癌和計算中風的風險，利用ERG和MRI成像計算心臟疾病和心臟驟停的風險，以及檢查照片區分皮膚損傷和通過眼部照片分辨出遭受糖尿病的患者。