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  　 下次你去医院做手术，你的外科医生的助手有可能是机器人。在因特尔、谷歌大脑、加利福尼亚大学伯克利分校的合作项目中，研究人员通过手术教学视频训练机器人模仿外科手术的操作过程。

　　此前，加州大学伯克利分校的教授曾使用YouTube视频指导机器人学习多种不同的动作，比如跳跃或舞蹈，而谷歌也曾尝试训练机器人理解深度和动作。这次，研究团队在他们的 新课题Motion2Vec中利用了这些知识，以现实的手术视频作为参考来训练机器人。在 新发表的一项研究中，研究人员阐述了他们是如何使用YouTube视频训练da Vinci双臂机器人在布上穿针引线的。

　　这个研究依靠Siamese网络（一种深度学习网络），它让两个以上的网络能共享数据。这种系统适用于对比和评估数据库之间的关系。这样的网络过去被用于进行脸部识别、字迹认证还有语言识别。物理学家Ken Goldberg领导在加州大学伯克利分校实验室的研究，他解释道，YouTube有大量指导素材，可用于这项深度学习课题。

　　“YouTube每分钟都有长达500小时的新视频上传，这是一个庞大的知识仓库，”他说，“任何一个人都能打开其中任意一个视频并理解其中的意义，但是目前机器人还不可以，对它们来说这些只是像素流。所以，我们这项工作的目标是尝试让机器人理解这些像素流，也就是让它们看视频，分析视频...还能把视频按照意义分段。”

　　在这个缝线任务中，团队只用了78个医学教学视频训练AI演示其中的过程。他们表示，机器人的成功率达到了85%。这说明机器人 终能在手术过程中完成一些基本、重复性的工作。这样外科医生就能把时间和精力集中在更需要小心细致的任务上了。

　　机器人将很快取代外科医生吗？“我们还没有到这一步，，”Goldberg说，“但是我们让外科医生的能力提高了，他们能看着这个系统，指示哪里需要缝合，传达给机器人需要缝六针的指示。然后，机器人就会开始工作，这样进行手术的医生也能稍微放松一些，能休息更长时间，并在之后能将注意力集中在手术中更复杂和细微的地方。”

　　近几年，机器学习在生物技术领域做出了许多贡献。AI有能力快速处理大量数据，通过CAT扫描发现肺癌和计算中风的风险，利用ERG和MRI成像计算心脏疾病和心脏骤停的风险，以及检查照片区分皮肤损伤和通过眼部照片分辨出遭受糖尿病的患者。

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