用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(jī)器就是計算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。

斯坦福大學(xué)開發(fā)的一種新的智能皮膚可能預(yù)示著有一天人們可以在隱形鍵盤上打字，僅通過觸摸來識別物體，或者允許用戶在沉浸式環(huán)境中通過手勢與應(yīng)用程序進(jìn)行交流。

在Nature Electronics雜志剛剛發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了一種新型可拉伸生物相容性材料，它可以噴在手背上，就像防曬噴霧一樣。網(wǎng)格中集成了一個微型電子網(wǎng)絡(luò)，可以感知皮膚的拉伸和彎曲，并且使用人工智能，研究人員可以根據(jù)手部動作和手勢解釋無數(shù)的日常任務(wù)。研究人員表示，它可能在游戲、體育、遠(yuǎn)程醫(yī)療和機(jī)器人技術(shù)等廣泛領(lǐng)域產(chǎn)生應(yīng)用和影響。

到目前為止，已經(jīng)積極探索了幾種有前途的方法，例如使用腕帶或可穿戴手套測量肌肉電活動，以實現(xiàn)各種手部任務(wù)和手勢。然而，這些設(shè)備體積龐大，因為需要多個感官組件來精確定位每個關(guān)節(jié)的運動。此外，需要為每個用戶和任務(wù)收集大量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練算法。這些挑戰(zhàn)使得將此類設(shè)備用作日常電子產(chǎn)品變得困難。

這項工作是第一個實用的方法，它在形式上足夠精簡，在功能上具有足夠的適應(yīng)性，基本上適用于任何用戶——即使數(shù)據(jù)有限。當(dāng)前的技術(shù)需要多個傳感器組件來讀取手指的每個關(guān)節(jié)，這使得它們體積龐大。新設(shè)備還采用更精簡的軟件方法，以加快學(xué)習(xí)速度。這種精度可能是虛擬現(xiàn)實應(yīng)用中的關(guān)鍵，可以傳達(dá)精細(xì)的動作以獲得更逼真的體驗。

促成創(chuàng)新是一種嵌入聚氨酯中的可噴涂電敏網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)——與制造滑板輪和保護(hù)硬木地板免受損壞的耐用且可拉伸的材料相同。該網(wǎng)格由數(shù)百萬條鍍金的銀納米線組成，這些納米線相互接觸以形成動態(tài)電通路。這種網(wǎng)狀物具有電活性、生物相容性、透氣性，除非用肥皂和水擦拭，否則不會脫落。它與佩戴它的每個人手指的皺紋和褶皺緊密貼合。然后一個輕量級的藍(lán)牙模塊可以簡單地連接到可以無線傳輸信號變化的網(wǎng)格上。

“當(dāng)手指彎曲和扭曲時，網(wǎng)格中的納米線會被擠壓在一起并拉開，從而改變網(wǎng)格的導(dǎo)電性?？梢詼y量和分析這些變化，以準(zhǔn)確地告訴我們手、手指或關(guān)節(jié)是如何移動的”，該研究的資深作者、化學(xué)工程系李哲南教授解釋說。

研究人員選擇了一種直接在皮膚上噴涂的方法，這樣就可以在沒有基材的情況下支撐網(wǎng)狀物。這一關(guān)鍵的工程決策消除了不需要的運動偽影，并允許他們使用單條導(dǎo)電網(wǎng)格來生成手指的多關(guān)節(jié)信息。

該設(shè)備的噴涂特性使其能夠適應(yīng)任何大小或形狀的手，但也開啟了該設(shè)備可以適應(yīng)面部以捕捉微妙情緒線索的可能性。這可能會啟用新的計算機(jī)動畫方法，或?qū)е鲁霈F(xiàn)具有更逼真的面部表情和手勢的新化身虛擬會議。

然后機(jī)器學(xué)習(xí)接管。計算機(jī)監(jiān)控電導(dǎo)率的變化模式，并將這些變化映射到特定的物理任務(wù)和手勢。例如，在鍵盤上鍵入一個 X，算法就會學(xué)會根據(jù)電導(dǎo)率的變化模式來識別該任務(wù)。一旦對算法進(jìn)行了適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，就不再需要物理鍵盤了。同樣的原理可以用來識別手語，甚至可以通過追蹤物體的外表面來識別物體。

而且，盡管現(xiàn)有技術(shù)是計算密集型的，并且需要大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)必須由人類費力地標(biāo)記——如果你愿意的話，可以手工標(biāo)記——斯坦福團(tuán)隊開發(fā)了一種計算效率更高的學(xué)習(xí)方案。

“我們帶來了人類學(xué)習(xí)的各個方面，這些方面僅通過少數(shù)被稱為‘元學(xué)習(xí)’的試驗就能迅速適應(yīng)任務(wù)。這使得該設(shè)備能夠通過一些快速試驗快速識別任意新的手部任務(wù)和用戶，”該研究的第一作者、Bao 實驗室的博士后學(xué)者 Kyun Kyu “Richard” Kim 說。

“此外，這是應(yīng)對這一復(fù)雜挑戰(zhàn)的一種非常簡單的方法，這意味著我們可以用更少的數(shù)據(jù)實現(xiàn)更快的計算處理時間，因為我們的納米網(wǎng)格捕獲了其信號中的細(xì)微細(xì)節(jié)，”Kim 補(bǔ)充道。該設(shè)備可以精確地映射手指的細(xì)微動作，這是這項創(chuàng)新的主要特點之一。

研究人員構(gòu)建了一個原型，可以通過觸摸識別簡單的物體，甚至可以在隱形鍵盤上進(jìn)行預(yù)測性雙手打字。該算法能夠輸入威廉·莎士比亞的“沒有比誠實更豐富的遺產(chǎn)”和威廉·歐內(nèi)斯特·亨利的詩“Invictus”中的“我是命運的主宰，我是靈魂的船長”。