鮑哲南：未來人造皮膚將惠及普通殘疾者，還將助人工智慧全面升級
在2018年未來科學大獎新聞發布會上，美國工程院院士、斯坦福大學教授鮑哲南女士就未來十年柔性電子材料的應用、人造皮膚與人工智慧發展情況等問題接受了騰訊科普記者採訪。
採訪內容要點整理：
1、「未來我們可以將電子產品做成像人的皮膚一樣柔軟，5年內摺疊手機一定會出現在市場上」；
2、「智能手機會融入我們人體」；
3、 人造皮膚不僅可以幫靠假肢生活的人們獲得觸感，還讓機器處理數據變得更簡單快捷；
4、「人工智慧的最好的應用不是取代人，而是取代一些重複性的，規律性的工作」；
鮑哲南教現場接受採訪
提問：很感謝您抽出寶貴的時間接受我們的採訪。我們主要想聊一聊您所在領域的前沿方向，以及現在所做的研究，有什麼樣的突破？
鮑哲南：我所在的課題組一直在做新的電子材料，即柔性電子材料，它的最終的目的是模仿，致力於改變將來電子工業發展的方向。未來我們可以將電子產品做成像人的皮膚一樣柔軟。例如我們最近著手的一個研究：從基礎研究、基礎科學的角度上來說，現在的這些電子器件、電子產品較硬，會摔破或打碎，但把它們做成柔性，所需材料完全改變後則不會輕易發生破損。那麼，如何從分子的角度上設計出新的材料，既能導電性好，又有這些新的功能，這是一個科學上的重大挑戰。前面這幾年，一個重大突破是我們找到一些分子設計的切入點，使得我們設計製造出來的材料，其性能已經可以與非晶硅相媲美。例如，用來切換顯示屏幕畫面開關的晶體管就是使用非晶硅製造的。
另外，要用這些新技術在工藝上進行發展，即做出材料。歷史上，硅電子工業的發展，就是先發現了硅是一個非常適合做晶體管、做半導體工業的材料。但是，半導體工業、硅工業之所以發展起來，是因為有一系列的工藝可以將它做成晶元。柔性電子的發展也是一樣的，需要一個工藝化的過程。所以在這幾年內，我們也發展了一個用於柔性電子的製作工藝。但目前的難點還是做晶體管。當然，在實驗室里我們可以做幾百個晶體管，但真正要把它做成能夠在工業上使用的程度，需要幾百萬、幾千萬量級的晶體管。所以，從科學的角度上，難點一個是材料能否達到我們所需要的要求，另一個是這個材料的運作機理到底是怎麼樣的，長時間運作時，它的化學和物理的變化是怎麼樣的。還有很多科學上的問題和挑戰。另外就是工藝問題，怎麼樣能夠把它的規模擴大。這是科學和工程結合才可以解決的。
提問：未來我們的智能手機有沒有可能也做成柔性的？
鮑哲南：我覺得智能手機會一步一步向柔性的方向發展。首先是摺疊手機，要摺疊的時候，雖然屏幕大部分區域不是柔性的，但是摺疊彎曲的這個部分需要是柔性的，否則的話屏幕就會碎裂。慢慢的，摺疊的手機會做成可以就拉伸的手機。以後我們不會再每個人手中都拿著手機了，手機的功能會慢慢融入到我們所穿的衣服里，我們所戴的手錶中，或者眼鏡上等。甚至有一些功能是可以植入到體內的。今後，智能手機會融入我們人體。當然還有很多技術方面的問題需要突破，比如說我剛才提到的材料，現在材料的電子功能雖然已經達到一定的程度，但是還不夠完善。這些功能還需要很大提高。另一個是工藝製作方面，如何把柔性的和硬性的材料結合起來，這個也是一個很大的技術挑戰。
其實已經有不少公司證實可摺疊的手機是可以做出來的。我覺得5年內摺疊手機一定會出現在市場上。
提問：人造皮膚幫助靠假肢生活的人們獲得觸感？
鮑哲南：讓假肢有觸覺其實是以我們做的人造皮膚為出發點的。因為我們希望我們所做的研究對人類有幫助。柔性電子將來最直接的應用就是可以放在假肢上，讓它運作起來像人的皮膚一樣。從研究的角度上來說，我們把人的皮膚看作一個複雜的電子系統。它有感觸外界的知覺，可以觸摸，可以感覺溫度，可以感覺濕度，還能進行信號處理。這個信號要處理成我們的大腦可讀的信號，較為複雜，現在人工智慧其實也在學習人體是怎麼處理信號的。另外就是電子信號和生物體系的結合，關於人的皮膚就是這三個重點，我們將來可穿戴各種新型電子，都需要模擬學習。一直以來，人類都在努力將自身具備的全部感官「複製」到機器人身上使其更加智能化。但是，相對於聽覺、視覺而言，人類的觸覺更加複雜，模擬起來十分困難。
讓殘疾人有觸覺感，如果這個創想能實現的話，我覺得應該能惠及到更多的普通殘疾患者，感測器的成本跟感測器的多少和人造皮膚的複雜性有關。要讓假肢有感覺的話，一開始並不需要跟真實的手完全一樣，這可能需要非常多的感測器，價格自然也會比較昂貴。但是一開始假肢一點觸覺都沒有，只要放幾個感測器，比如說五個手指上面，有五個感測器，或者十個感測器，每個手指上有兩個感測器，這就是對殘疾人生活質量的很大改善。所以這樣從簡單的開始，基本的人造皮膚可以只有幾個感測器，成本就會比較低一些。首先讓殘疾人能夠有觸覺，就是對他們生活質量的很大改善。
提問： 人造皮膚對於人工智慧領域的發展有何意義？
鮑哲南：人造皮膚需要學習，即收取數據。因為人工智慧整個程序需要大量數據，需要很多感測器收取數據。另外是皮膚處理數據的方式，如果能夠模擬，可以讓機器處理數據變得更簡單，然後用非常簡單的電子器件結合起來，也可以做一些和人工智慧同樣的運作。
雖然我們手上有幾百萬個小的感測器可以感知，但這幾百萬個感測器如果用現在的晶元去處理，要花非常非常多的時間，耗費很多的能量。但是我們人自己本身卻不需要很多能量就可以處理非常非常多的數據，就是因為這些信號一個個分支到最後聚合，再從神經中樞傳到大腦。所以這樣的信號處理的方式，如果可以用人造的電子器件去模擬，那就可以節省很多功耗來處理數據，而且可以使得處理數據變得更快。
提問：您覺得未來人工智這一塊，能在某些領域取代人嗎？
鮑哲南：我覺得人工智慧的最好的應用不是取代人，而是取代一些重複性的，規律性的工作。畢竟人工智慧是用已有的知識去訓練機器，讓機器在已知的情況下做出一些決定和判斷。但是我們日常生活和工作的環境當中，還有很多未知數。對人工智慧來說，這些未知數如果沒有把它輸入，或者是未發生的事，它是無法去判斷、無法去處理的。而我們人所能做的是，可以綜合很多想不到的組合事件，或者可以綜合分析以前沒有發生過的，但是將來可能發生的新事件。這些是我們人可以去做的。所以我覺得人工智慧不是用來取代人，而是讓我們人去做更加有創新性的工作，而不是一直做重複性的工作。一個很明顯的例子，就是很多麥當勞——至少在歐洲和美國的麥當勞，顧客去定買東西的時候，都是用機器點單，但是麥當勞裡面的服務人員並沒有減少，這些服務人員可最快速度送餐上桌，如果顧客有什麼問題，他們也可以第一時間幫忙解決。我覺得這就是一個很好的例子，讓機器去做重複性點單工作。這就讓人有更多的時間去幫助人，去做一些人性化的服務。
提問：很多人會擔憂如果人工智慧應用的越來越多，這樣會造成一定程度的失業或者其他問題嗎？
鮑哲南：我覺得社會一直在向前發展，一直需要有新的工業、新的領域，像在幾十年前的製作工業，是煤礦工業或者鋼鐵工業，現在慢慢變成了製造業，生產變得更加智能。所以工業發展趨勢是一直在變化的，我覺得最重要的是，我們應該更多的想一下將來發展的趨勢，多給自己一些新的訓練，不斷地增加自己的能力和技能。這樣的話，總是會有新的更加有意思的工作出現。
我覺得年輕人做科學，要敢於去創造，敢於去自己想像，不要說別人在做什麼，大潮流怎樣就要跟著潮流，而是要敢於自己做一些原創的工作。另外就是要敢於失敗，失敗是成功之母，如果不去嘗試的話，那也不會知道這個想法到底是不是可以成功。但是如果這個想法這次沒成功的話，從中總會學到一些新的經驗，那下一次可能就可以成功。
受訪者| 鮑哲南，斯坦福大學 K.K. Lee 化學工程學教授、化學教授和材料科學與工程教授，斯坦福大學可穿戴電子中心創始人和主任，美國工程院院士，未來科學大獎科學委員會委員。
採訪者| 曾丹 騰訊科普主編
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