17、深度学习、机器人技术与手术机器人应用

深度学习、机器人技术与手术机器人应用

1 引言

机械机器人的开发、应用和使用属于高级力学这一跨学科领域。机器人在模仿人类方面存在障碍，比如缺乏本体感觉，即对肌肉和身体部位的感知，这是人类协调动作的关键“直觉”。

目前，研究人员已通过摄像头赋予机器人视觉，通过合成传感器赋予其嗅觉和味觉，通过接收器让其具备听觉，但在赋予机器人“直觉”以感知自身身体方面仍面临挑战。不过，借助触觉材料和人工智能算法，相关研究取得了进展。例如，随机放置的传感器能检测接触和压力，并将信息发送给人工智能算法进行信号解读；还有研究人员尝试开发功能堪比人类手臂、能抓取各种物品的机械臂。

哥伦比亚大学的Robert Kwiatkowski和Hod Lipson正在研究“任务怀疑型自我演示机器”，这种机器人如同婴儿，最初对自身身体和运动物理原理一无所知，在不断重复大量动作的过程中观察结果并构建模型，再利用人工智能算法根据先前动作规划未来动作，从而学会解读自身行为。南加州大学维特比工程学院的研究团队开发出了由人工智能控制的自动机械臂，它能在未被明确编程的情况下从摔倒中恢复，这展示了机器人通过实践学习的能力。人工智能使现代机器人技术更强大，帮助机器人在视觉、行走、交谈、嗅觉和移动等方面越来越接近人类。

下面我们将对比基于卷积神经网络的手术机器人与其他机器人、手术机器人以及专业手动操作的标准。通过改变部分图形数量、编码和解码层，可以实现不同的卷积神经网络设计。通过分析，我们可以了解设计参数对操作性能的影响。接下来，我们将详细介绍各种手术系统及其借助人工智能实现的最新进展，深入探讨手术机器人在眼科的未来应用，并结合案例分析介绍相关的最新进展和深度学习的作用。

机器人发展面临的挑战及进