美國《紐約時報》網(wǎng)站4月30日發(fā)表題為《機器人外科醫(yī)生現(xiàn)在將給你看病》一文，全文摘編如下：

　　達尼亞爾·費爾博士坐在距離一臺長臂機器人數(shù)英尺遠的凳子上，手握著他胸口附近的兩個金屬手柄。

　　當他將手柄上下左右移動時，機器人也用自己的雙臂模仿著每一個小動作。然后，當他把拇指和食指捏在一起時，機器人的一只細小手爪也做了幾乎同樣的動作。像費爾博士這樣的外科醫(yī)生長期以來就是這樣用機器人給患者做手術(shù)的。他們能夠坐在一個電腦控制臺前，為房間另一邊的患者切除前列腺。

　　令人興奮的時刻

　　但在這一簡短的演示之后，費爾博士和他在加利福尼亞大學伯克利分校的同事們展示了他們希望如何向前推進這一尖端技術(shù)。費爾博士松開了手柄，一款新的電腦軟件接手了控制權(quán)。在他和其他研究人員的注視下，機器人開始進行完全自主運動。

　　這臺機器人用一只手爪把一個小塑料環(huán)從桌子上一個同樣小的掛鉤上抓起，隨后用另一只手爪接過這只塑料環(huán)。接下來，這只手爪移動到桌子另一邊，小心翼翼地將塑料環(huán)掛到新的掛鉤上。后來，機器人又用另外幾個環(huán)做了同樣的事情，它完成任務的速度與在費爾博士指導下一樣快。

　　這種訓練最初是為人類設計的；外科醫(yī)生通過把環(huán)從一個掛鉤轉(zhuǎn)移到另一個掛鉤上，學習操作像加利福尼亞大學伯克利分校這臺機器人一樣的機器人。伯克利團隊的一篇新研究論文說，現(xiàn)在，一臺進行這一測試的自動化機器人在靈活性、精確度和速度方面都能與人類匹敵，甚至超過人類。

　　該項目是將人工智能引入手術(shù)室的更廣泛努力的一部分。利用自動駕駛汽車、自動駕駛無人機和倉庫機器人所依賴的許多技術(shù)，研究人員也在致力于外科手術(shù)機器人的自動化。這些方法距離日常使用還有很長的路要走，但進展正在加快。

　　在學界被稱為“手術(shù)機器人之父”的約翰斯·霍普金斯大學教授、前國際商用機器公司（IBM）研究人員羅素·泰勒說：“這是一個令人興奮的時刻。這是我20年前希望我們能變成的樣子?！?/p>

　　這樣做的目的不是讓外科醫(yī)生離開手術(shù)室，而是通過令手術(shù)的某些階段自動化，來減輕外科醫(yī)生的負擔，甚至還可能在有改進余地的地方提高手術(shù)成功率。

　　機器人在某些手術(shù)中的準確率已經(jīng)超過人類，比如將一根針插入骨頭中（在更換膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)時，這是一項風險尤其大的任務）。人們希望，自動化機器人能提高切口或縫合等其他任務的精確度，并降低勞累過度的外科醫(yī)生面臨的風險。

　　尚難完全自動化

　　約翰斯·霍普金斯大學計算機科學家格雷格·黑格在最近的一次電話通話中說，手術(shù)自動化將進展得很像是自動駕駛軟件——在他說話的時候，這一軟件正引導著他的特斯拉汽車行駛在新澤西州的收費公路上。他說，那輛車正在自動駕駛，但為了以防萬一，他的妻子仍然把手放在方向盤上。

　　黑格說：“我們無法實現(xiàn)整個過程的自動化，至少在沒有人類監(jiān)督的情況下是如此。但我們可以開始打造自動化工具，讓外科醫(yī)生的工作稍微輕松一點。”

　　五年前，位于華盛頓特區(qū)的國家兒童衛(wèi)生系統(tǒng)的研究人員設計了一臺機器人，可以在手術(shù)中自動縫合一頭豬的腸道。這是朝著黑格博士設想的未來邁出的一大步。但它后面加上了一個注腳：研究人員在這頭豬的腸道中植入了微小的標記物，這些標記物發(fā)出了近紅外光，幫助引導了這臺機器人的動作。

　　這種方法遠遠不夠?qū)嵱?，因為標記物不易植入或移除。但近年來，人工智能研究人員大幅提高了計算機視覺能力，這可以讓機器人在沒有此類標記物的情況下自行完成手術(shù)任務。

　　這種變化是由所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡所驅(qū)動的。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種數(shù)學系統(tǒng)，能夠通過分析大量數(shù)據(jù)來學習技能。例如，通過分析成千上萬張貓的照片，神經(jīng)網(wǎng)絡可以學會識別一只貓。以差不多同樣的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡也可以通過外科手術(shù)機器人拍攝的圖像進行學習。

　　手術(shù)機器人配備了攝像頭，可以記錄每臺手術(shù)的三維視頻。視頻源源不斷地傳入取景器，外科醫(yī)生通過取景器、從機器人的視角引導手術(shù)。

　　但后來，這些圖像也提供了一份詳細的路線圖，顯示手術(shù)是如何進行的。它們可以幫助新手外科醫(yī)生了解如何使用這些機器人，還可以幫助訓練機器人獨自完成任務。通過對外科醫(yī)生如何引導機器人的圖像進行分析，神經(jīng)網(wǎng)絡可以學習同樣的技巧。

　　伯克利的研究人員正是以這種方式努力使他們的機器人自動化，這臺機器人是以達芬奇外科手術(shù)系統(tǒng)為基礎的——該系統(tǒng)是一款有兩只手臂的機器，每年幫助外科醫(yī)生完成100多萬臺手術(shù)。費爾博士和他的同事收集了機器人在人類控制下移動塑料環(huán)的影像。然后，他們的系統(tǒng)會從這些影像中學習，準確找出抓取塑料環(huán)、在手爪之間傳遞、然后把它們移動到新掛鉤上的最佳方式。

　　但這個過程也得加上自己的“注腳”。當系統(tǒng)告訴機器人移動到哪里時，機器人往往會以幾毫米的偏差錯過該地點。由于經(jīng)年累月的使用，機器人雙臂內(nèi)的許多金屬電纜已經(jīng)有了一些輕微的拉伸和彎曲，因此它們的動作達不到所需要的精準度。

　　人類操作員可以在不經(jīng)意間彌補這一點。但自動化系統(tǒng)則做不到。這是自動化技術(shù)往往存在的問題：它難以應對變化和不確定性。自動駕駛汽車還遠遠沒有普及，因為它們還沒有靈巧到足以應對日常生活中所有混亂場景的地步。

　　對未來影響深遠

　　伯克利的團隊決定建立一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡，對機器人的錯誤進行分析，并了解它每天會比前一天失去多少精準度。該研究團隊的博士生布里金·塔南杰揚說：“它能知悉機器人關(guān)節(jié)是如何隨時間演變的?！币坏┳詣踊到y(tǒng)能夠應對這一變化，那么機器人就可以抓住并移動塑料環(huán)，從而與人類操作員的表現(xiàn)相媲美。

　　其他實驗室則在嘗試不同的方法。約翰斯·霍普金斯大學的研究人員阿克塞爾·克里格曾在2016年參與前述豬腸道縫合項目，他目前正致力于使一種新型機械手臂實現(xiàn)自動化，這種機械手臂的可活動部件較少，而且比伯克利團隊使用的那種機器人表現(xiàn)得更穩(wěn)定。伍斯特工學院的研究人員正在研究如何能讓機器在外科醫(yī)生完成特定任務時細致地引導他們的手，這些任務包括為癌癥患者進行穿刺活檢以及進行大腦腫瘤移除等。

　　其中一名研究人員格雷格·菲舍爾說：“這就好比一輛汽車，它可以自主跟隨車道，但駕駛員仍然控制著油門和剎車?！?/p>

　　科學家們指出，前進道路上還有許多障礙。移動塑料環(huán)是一回事；切開、移動和縫合皮肉則是另一回事。得克薩斯大學奧斯汀校區(qū)的副教授安·馬耶維奇·菲就提出疑問：“當攝像頭角度變化時會發(fā)生什么？如果有煙霧阻擋會發(fā)生什么？”

　　在可預見的未來，自動化將與外科醫(yī)生一起工作，而不是取代他們。但費爾博士說，即便如此，也可能產(chǎn)生深遠影響。例如，醫(yī)生可以進行跨度遠超手術(shù)室寬度的外科手術(shù)——進行數(shù)英里以外或更遠地方的手術(shù)，或許還能幫助遙遠戰(zhàn)場上的受傷士兵。

　　但信號滯后是個大問題，以至于目前還無法實現(xiàn)上述設想。但是，費爾博士說，如果機器人能夠獨自完成至少一部分任務，那么遠程手術(shù)就有可能可行。“你可以發(fā)送一項高層計劃，然后機器人可以實施它?！?/p>

　　同樣的技術(shù)對于更遠距離的遠程手術(shù)也是必不可少的。他說：“當我們開始給位于月球的人員做手術(shù)時，外科醫(yī)生將需要全新的工具。”