向大自然借智慧 仿生设计与更美好的未来

尾 声 开始写这本书的时候，我以为自己已经很清楚自己打算说些什么。我想我理解了“仿生”和“仿生设计”这两个术语的意思。我 原以为，自己甚至可以找到一些不错的经验法则来识别仿生设计。回想起来，即使知道我是带着无知的自信来思考这些事情的，我的自以为是还是禁锢了我的想象力。 基于生物学启发的设计正好处于菲利浦·沃伦·安德森所称的“深度研究”( intensive research)和“广度研究”( extensive research) 之间的交叉点上。深度研究是指详尽地研究某一特定的课题，直到你真正理解它的每一个方面。广度研究意味着从开阔宽广的视野看待研究的意义及其应用，无论是将其见解引入另一个领域，还是利用这些发现构建一种装置。基于生物学启发的工程学正处在这些思路的连接点上。然而，这个交叉点是一个不断移动的目标，这取决于你所处的学科领域以及你已有的知识的深度。 有那么多的研究人员，那么多的研究方向，我希望我能有时间和空间告诉你们。哈佛大学的罗伯特 · 伍德(Robert Wood)等研究人员开发了一种微型的蜂形仿生机器人，揭示了在如此之微小的尺寸下飞行所面临的种种挑战。牛津大学的格雷厄姆 · 泰勒 ( Graham Taylor) 把摄像机安装在鹰的身上，拍摄它们的飞行轨迹；把苍蝇放在3D影院里，观察它们的身体对模拟环境的变化所做出 的反应。他的研究可能会引领科学家改进未来无人机的软件——让 它更简单、更便宜、适应力更强，就像苍蝇大脑中控制飞行的神经元一样。赫伯特 · 韦特( Herbert Waite)等人花了数十年时间分析贻贝胶的基本特性，使其他人能够将这些经验用于黏合剂市场，到20世纪20年代，该市场的全球价值将超过500亿美元。还有布里格姆女子医院的杰弗里·卡普(Je??rey Karp)，她从各种各样的生物身上得到灵感开发了几种不同的医疗设备。这些都要等到另一本书来写了。 在我报道与撰写这些章节期间，我不断遇到一些令人惊讶的交集——无论是在人物还是主题方面。在关于群体智能的那一章中，我谈了一点马可·多里戈关于集群机器人的研究——我在前面关于 非轮式机器人的章节中提到过一个想法。伊拉里亚·马佐莱尼——我是从杰弗里·斯佩丁的仿鸟类飞机的研究工作中**次听说他——出现在关于城市未来的仿生学会议上。对仿生设计感兴趣的人往往心胸开阔，能在众多学科中穿梭，寻找共同的原理。 “仿生设计以异乎寻常的爆炸式速度在迅速发展着。”伯克利加州大学的科学家罗伯特 · 富尔在 2016 年初我拜访他时告诉我，“我刚刚参加了一次为仿生设计和仿生学而开的董事会议。相关期刊、会议和出版物数目翻番的速度——这是人们对该领域感兴趣程度的一个衡量标准——是 2 ~ 3 年；其他大多数活跃领域的翻番速度平均是12年。形势变化得如此之快，委实令人惊奇。因此，努力阐明什么是以及什么不是科学和设计的真正进步，是非常重要的。” 然而，正如我在本书*后一章中提到的，这样做有一个风险，即涉及面太广，而且不够深入，无法从一门自然学科中汲取扎实的工程学经验。当这种情况发生时，倡导者可能会让公众(以及潜在的资助者)失望。这是萦绕在像富尔这样的科学家脑海中挥之不去的一种担忧。 “有些人担心，考虑到企业和融资机构的接受度，大肆炒作可能引发内爆。我们对此真的非常担心。”他补充道。 看到这么多的科学家和顾问在工作，并且他们对于什么是仿生学或仿生设计似乎有着种种截然不同的想法，我不得不同意他的观点。在我看来，这就像是这一领域发展中的一个稍微脆弱的点，在这个点上，人们正在寻找应用，而基础学科还没有到位。广度科学 ( extensive science)总是比深度科学( intensive science)更有吸引力；深度科学难度大，而且越深入难度越大，从而已经把许多博士撵出了学术界。我在任何地方都能见到那些正在从困境中“康复”的博士：一位曾经是我的老板，另一个是我在圣塔莫尼卡冲浪时遇到的。虽然从事深度研究可能很艰难，但深度研究却是绝对有必要的，因为它提供了一个坚实的基础，在此基础上可以开始更广泛地 考虑该研究的应用。 然而，将自然系统与其潜在的应用相匹配却很难做到，哪怕像正在填补这一空白的特拉平翠绿这样的咨询公司也很难做到。这就是为什么佐治亚理工学院的计算机科学家阿肖克 · 戈尔( Ashok Goel)希望创建一个由人工智能技术驱动的系统，它可以识别自然系统中的基本原理，并通过类比，将这些基本原理与有待解决的问题相匹配。该系统仍处于研发中，但他希望它能将仿生创新的速度 提高到前所未有的状态。 富尔指出，还有另一种方法可以加速这一过程，那就是将更多的多样性带入科学之中。他所谈论的不仅仅是种族和民族，然而 这是其中的一部分；他还谈到了社会经济地位和背景(你是在城市 还是在农场长大的，你的技能是什么)，因为个人所习得的经验会 给他带来独特的观点。任何形式的多样性对科学创新都是必不可少 的。富尔过去曾举办仿生大赛，目前正教授一门这方面的课程，并一直在对得分*高的那些团队进行非正式统计。 “我没有这方面的数据，但我可以告诉你，这是迄今为止*多样性的团队！”富尔说道，“如果我们能鼓励公众对教育给予更大支持，它将给你的创造力带来巨大的好处。” 这对我来说很有意义。毕竟，如果你用不同的眼光看世界，你就会更容易拥有对这个世界的不同见解，从而建立起以前没有人建立的种种联系。