工業技術研究院

觀念探索 Trend

創新青年打開科技新視界（下）

第16屆創新青年入選者心懷夢想，帶來改變。他們深受啟發，追根究底，值得效法。無論追求醫療突破，創新能源技術，提升電腦實用性，建構電子設備冷卻器；不論是領導新創公司、在大企業任職或從事學術研究，個個可望成為各擅其場的明日之星。


本文中各領域的創新青年，經過麻省理工科技評論編輯群從數百位提名者初選後，再交由外界就入圍者成就及潛在影響進行評選，最後脫穎而出。

企業創新

憑藉與眾不同的眼界，找出現有科技的新用途。

獲選者 
羅伊斯曼（Ari Roisman）／蘭普晶（Stephanie Lampkin）

羅伊斯曼喜歡與人接觸，剛碰面沒幾分鐘，這位Glide公司的32歲總裁已開始暢談猶太教在他生命中的位置，以及他如何放棄了在潔淨能源界的大好前途，遷居耶路撒冷的往事。

羅伊斯曼自2012年起投入開發比文字簡訊更人性化的替代品。透過Glide的應用程式，只要一個按鍵就能輕鬆發送影音留言，不必再用智慧型手機的迷你鍵盤打簡訊，或依靠表情符號傳達心情。羅伊斯曼以一則他傳給母親的簡訊為例說明，影片中他女兒擺出腦外科醫生一本正經的樣子，在幼稚園活動上表演唱歌。他母親隨即回他一段自己邊看邊笑得合不攏嘴的影片。他說：「如果我們註定會黏在這些裝置上，至少讓彼此連結的方式可以更有真實感。」

他表示，雖然目前Glide已擁有數百萬用戶，但以社群網路而言簡直微不足道，尤其Instagram和臉書分別一口氣將好幾百萬用戶導入本身的影音留言計劃。 

今年春天，Glide裁員25%。羅伊斯曼表示，裁減行銷和客服的編制是為了保留子彈，將火力集中在開發智慧型手錶。他認為智慧型手錶將使影音留言成為主流通訊模式，而這個舉手可及的小小螢幕之於影音留言，一如個人電腦之於電子郵件。

撰文：Peter Burrows

蘭普晶 Stephanie Lampkin
Blendoor
SnapChat共同創辦人，看出社群媒體以外的市場需求。

撰文：David Talbot

蘭普晶曾向一家大型科技公司應徵分析師職位，對方卻詢問他要不要作業務，他認為這證明了偏見的存在。蘭普晶擁有史丹佛大學管理科學與工程學位，並且已有工程方面的實務經歷。不管這是否與他的族裔（非裔）或性別（女）有關，這個例子顯示招聘單位往往會因無關資歷的條件，而對應聘人產生成見。一項2014年的研究成果顯示，履歷上的姓名若看起來像外國人，甚至可能影響到求職者有沒有機會獲得面試。

於是，蘭普晶回絕了那份業務工作，創立Blendoor。這個求職平台在應聘初期不會顯示求職者姓名和照片。Blendoor目前已有超過5,000人註冊，透過這個平台招募人才的企業包括推特（Twitter）、Airbnb、臉書（Facebook）、谷歌（Google）、微軟（Microsoft）、英特爾（Intel）等企業。

蘭普晶期望Blendoor求職平台能打破矽谷缺乏多樣性的現狀，蘭普晶說，「我們和大型科技公司合作了解他們最大的需求所在。雖然初期女性和少數族裔用戶較多，但我們期待未來能成為適合所有人的人力工具。」

開拓創新

拓展科學的疆界，創造新方法以因應科技挑戰。

獲選者 
文亞斯（Oriol Vinyals） / 刁瑩 / 斐瑞（Vivian Ferry） / 勒文（Sergey Levine）

文亞斯 Oriol Vinyals
Google DeepMind
SnapChat共同創辦人，看出社群媒體以外的市場需求。

撰文：Simon Parkin

教機器學習或許像在玩，卻也是正事。

15歲那年，文亞斯迷上電玩《星海爭霸（StarCraft）》，遊戲中有三個激烈爭奪地盤的種族，類似在西洋棋的黑白棋外再加上紅棋。文亞斯很快就成為西班牙頂級玩家，他說：「以我那時對遊戲中人工智慧難題著迷的程度，我可說早料得到，這款遊戲將來一定會重回我的生命中。」

十多年後，文亞斯的預感成真。他在加州大學伯克萊分校就讀時，參與開發了一支會自己玩《星海爭霸》的人工智慧程式，並以遊戲中的「主宰（Overmind）」命名，象徵機器學習的巨大成功。

後來，文亞斯加入了Google人工智慧團隊，開發語言翻譯的新技術。有一天，他突發奇想，決定試試電腦能否準確描述影像。這也算翻譯的一種形式，只不過是將像素翻譯成圖解文字。他說：「我記得很清楚，我改了一行代碼，將原文從法文改為輸入圖像。」隔天，他將一張照片輸入程式，照片拍的是一個市場攤位，生意很忙，旁邊滿地香蕉。「一群人站在市場攤位前買水果。」文亞斯回憶起當時看到這段文字出現時的反應：「成功了！翻譯結果不是簡單的『路人』，而是深度解讀圖像。」這項技術現已運用在Google圖片搜尋，用戶輸入關鍵字時，搜尋結果會包含由電腦程式加註的圖片。

Gmail目前使用的「智慧回覆（Smart Reply）」技術，也是由文亞斯與同事所開發，能自動建議簡短的回信內容。他目前加入位於倫敦的Google DeepMind團隊，繞了一大圈後，他現在的工作是打造能夠自學電玩的系統，不必靠工程師一行一行把規則寫進程式碼，而是會自己從經驗中學習進行並贏得遊戲的電腦。

刁瑩
伊利諾大學
掌握完美的高分子太陽能電池列印技術。

撰文：Ryan Cross

困境
成本低廉的可撓式太陽能電池能列印在各式各樣的表面，甚至窗戶上；然而，列印所需的聚合物材料將陽光轉化為電能的效率仍不理想。原因之一是，與晶矽等其他效率較高的太陽能材質不同，以聚合物為基礎的材料，分子結構凌亂得像鍋中撈起的麵條。

解決之道
刁瑩正在開發的列印技術，能讓以往雜亂無章的可撓式分子排列得井然有序。他已成功將有機太陽能電池的光電轉換效率提高兩倍，辦法是用微小的「齒梳」控制分子流動，讓分子在列印過程中有條不紊地排列結合。

斐瑞 Vivian Ferry
明尼蘇達大學
利用奈米晶體接收光線，提高太陽能電池效率。

撰文：Emily Sohn

化學工程與材料科學系助理教授斐瑞，戴上水藍色橡膠手套後，拿起一支唇膏大小的試管，用紫外線往裡一照，管中的透明液體旋即變成螢光亮橘色。懸浮其中的微小晶體可以解釋瓶子會發出螢光的原因，是因為這些微小晶體吸收了高能量的藍色波長，釋出低能量的紅色。

現有的太陽能電池通常只吸收特定波長的光，任由陽光中大部分的能量流失。若太陽能電池能夠擷取更多陽光，就能增加發電量，並降低太陽能成本。因此，除發光晶體外，斐瑞以奈米結構的金屬材料製成微小鏡面，捕捉特定波長的陽光，加以導入太陽能電池。

斐瑞目前用來製作發光奈米晶體的材料是硒化鎘和硫化鎘，但鎘具有毒性，因此這兩種材料都不理想。但從顯著提升的發電量及繼而下降的成本來看，也許改以毒性較低的常見材料製作，這項技術仍然可行。

勒文 Sergey Levine
加州大學柏克萊分校
教會機器人觀察並學習自身的成功經驗。

撰文：Andrew Rosenblum

勒文曾在 Google 工作九個月，在這期間，他躬逢其盛，看到今年三月Google 的AlphaGO程式打敗全球頂尖棋士的對弈。人工智慧的精湛棋藝讓這位加州大學柏克萊分校的機器人學專家十分佩服，但這個厲害的圍棋運算法卻有一處明顯的缺點，讓他無法不注意。勒文笑說：「電腦沒伸手取放過任何一枚棋。」

程式開發人員教AlphaGo下棋的其中一個方法，是將16萬盤棋灌入稱為神經網路的強力運算法。這方法類似於將附標註的貓狗照片大量餵給程式，直到運算法能夠在未標註的照片中辨識動物為止。不過這項技術要用在訓練機器人手臂上卻不太容易。

因此，機器人專家改弦易轍；只為機器人設定「幫瓶身蓋蓋子並轉緊」的目標，其他留給機器自己想辦法。機器會一次又一次嘗試，直到達成目標。只不過這樣的學習過程需要不斷嘗試，而且無法執行艱難的任務。

勒文回頭套用能夠成功進行影像分類的運算法，突破了僵局。他剛開始先給機器人簡單一點的任務（如：轉瓶蓋)，之後機器人就會分析本身的成功經驗，比對視力系統取得的資料與正確執行任務時的手臂引擎訊號，自行檢討改進。勒文表示：「也就是機器人對本身行為的逆向工程。」機器人能把這次的學習經驗，運用在類似的任務上。

有了人工智慧技術，以往難以達成的機器人任務瞬間迎刃而解。機器人一下子變得聰明多了。

人道創新

以跳脫傳統的方法，實現更健康、更乾淨、更包容的世界。

獲選者 

瓦拉（Sonia Vallabh）／侯克（Ehsan Hoque）／帖諾利（Ronaldo Tenório）／查圖梵迪（Jagdish Chaturvedi）／珊德斯（Kelly Sanders）

瓦拉 Sonia Vallabh
布洛德中心（Broad Institute） 
被診斷出絕症，因而投身研究新療法。

撰文：Antonio Regalado

五年前，瓦拉從哈佛大學法學院畢業，進入一家小型顧問公司，然而，一項晴天霹靂的診斷結果卻徹底扭變了他的人生，他的大腦有一個遺傳變異，會引起致命腦部疾病。瓦拉與丈夫目前任職麻省理工學院與哈佛大學聯合成立的布洛德中心，兩人已就可能的治療途徑發表研究成果。今年二月，在美國總統歐巴馬也應邀出席的一場精準醫療活動上，瓦拉曾將始末娓娓道來：

「我的故事從基因組出了一個錯開始。」

每個人的身上都有成千上萬的DNA錯漏，其中多數對健康無礙，我帶的卻是罕見的致病變異。這個特定基因上的單一變異會引發致命的遺傳性普利昂病。患者可能在50歲前都很健康，卻突然失智，並在一年內死亡。這是絕症，至少目前仍無藥可救。

我曾在2010年親眼目睹這種病的發病過程。我和米尼可（Eric Minikel）那年結婚，婚禮由我媽一手包辦。我媽當時51歲，身體很硬朗，怎知婚禮後，突然開始日漸衰弱，我們看在眼裡，卻對病因毫無頭緒。直到解剖報告後，才有人告訴我們，我有50%的機率遺傳到跟我媽一樣的致死遺傳變異。

當下我們決定我要接受檢查。我們想要知道未來會面對什麼，歷經好幾個月的煎熬後，我們最深的恐懼得到了遺傳科醫師的證實，我帶有與令堂同樣的基因變異。

知道這個殘酷的現實，讓我們在對付威脅健康的強敵時，占得先機。我們夫妻為此發起了自學運動：報名夜間課程、參加研討會、最後甚至轉職進入實驗室研究，白天接受科學訓練；晚上則將所學用來認識我的病。四年來，全心投入開發治我這種病的療法。

我們很清楚前途未卜，無論怎麼努力，也不能保證當我需要時有藥可解，我們只能盡人事，結合各界充滿創造力的夥伴，同心協力，築一座橋，讓我們透過相互往來，開發出治療的方法，救我一命，救許多病友一命。」

侯克 Ehsan Hoque
羅徹斯特大學（University of Rochester）
想和大家打成一片，不如先和機器練習對話吧。

撰文：Julia Sklar

電腦能不能教我們怎麼展示最好的一面？美國羅徹斯特大學研究人員侯克認為可以。他已經開發出兩套培養社交能力的程式。

其中一支程式中有一位虛擬的女性商務人士，能在交談中辨識使用者的表情和言談內容，並報以點頭、微笑及追問。對話結束還會就使用者的舉止、語調、眼神接觸等人際溝通表現提供意見。

另外一支則是精簡的手機版，只要連上網就可免費使用。手機版沒有動畫人物，取而代之的是錄影紀錄後，送出一份涵蓋語速快慢、音調高低、聲量強弱、笑容大小、是否太常用特定字項目的社交能力評量報告。

侯克的這些研究一開始都是為了他患有唐氏症的弟弟。身為弟弟的主要照顧者，侯克親眼看見任何形式的社交，尤其在學校，對他十幾歲的弟弟有多困難。當然，侯克希望他發明的這些工具能嘉惠各式各樣的對象，例如亞斯伯格症候群患者、客服人員、為上台報告而緊張的學生，或只是為約會和面試練習的人。

帖諾利 Ronaldo Tenório
Hand Talk（手談）
為聽障者隨時隨地提供手語翻譯的手機應用程式。

撰文：Julia Sklar

「聽障者走進酒吧」這句話並不是笑話的開場，除非吧台裡的店員剛好會手語，不然這可能會演變成讓人洩氣的場面。此時，Hand Talk就能派上用場，Hand Talk能把語音輸入的內容翻譯成手語，透過手機畫面顯示的動畫人物表達。

雖然目前Hand Talk只能將葡萄牙語翻譯成巴西手語（Libras），因為帖諾利原籍巴西，但單單巴西一國就有至少1,000萬聽障人口，其中100萬人已經下載Hand Talk的手機應用程式。

聽障者舉起自己的智慧型手機，讓非聽障者看畫面顯示的「請說出要翻譯的內容」。對方一開始說話，動畫人物雨果（Hugo）就會開始打成手語。

將語音轉化為手語動畫的程式編寫起來十分費力，每個環節都必須準確無誤，連雨果臉上表情也不得馬虎。因為表情是手語表意的一部分。帖諾利的團隊每個月將成千上萬個例句餵進程式，再一一與手語立體動畫對照，並持續將這些改良的內容，透過程式更新推送給使用者。

帖諾利未來打算推出不同的動畫人物，開放使用者設定雨果的性別或族裔，讓口袋裡帶著虛擬手譯員變得更吸引人，也更容易上手。

查圖梵迪 Jagdish Chaturvedi
InnAccel
醫師笑看自己成為創新者的坎坷路。

撰文：Edd Gent

「因為我發明了一種低成本的耳鼻喉造影裝置，所以我都自稱第一耳鼻喉家！不好意思，這笑話有點冷。我是業餘的脫口秀藝人，我喜愛表演，藉此放鬆，不過我也發現喜劇有助於提升觀察能力。

敏銳的觀察力有助於開發耳視鏡這項已造福20萬名患者的裝置。我在擔任實習醫生期間，看到很多農民罹患晚期咽喉癌，才發現只有大城市有要價不斐的成像設備，偏鄉醫師只能靠過時的反射鏡和頭燈檢查。我問我老闆，為什麼沒人將內視鏡接到小型的市售相機上？他回答說：『那你為甚麼不試試看？』

我在耳視鏡這條路上真是一波三折。起初我和一家設計公司合作，但我太執迷想要發明萬用裝置。眼看錢快花光了，老闆勸我『去學一下正規的方法吧。』史丹佛成立了印度生物設計計畫（Stanford-India Biodesign program）教導印度醫師及教授如何創新。我不但從他們教的步驟中明白自己錯在哪裡，也透過他們的居間引介，促成我與美敦力（Medtronic）公司的合作，我們化繁為簡，只專心做耳朵。雖然這偏離了我最初的目標，但要進入市場這才是荊棘最少的路。而且，情況終於能有所進展。

自那之後，我陸續參與了18項醫療設備的發明。我目前在醫技育成中心InnAccel擔任臨床主任，指導多家新創公司之餘，我仍繼續執業，以免與臨床需求脫節。印度醫療技術75%仰賴進口，雖然有很出色的發明家，但他們往往由於不懂創新步驟，而犯下跟我同樣的錯誤，第一步應該是找到對的搭擋。」

珊德斯Kelly Sanders
南加州大學
在乾旱頻傳的加州，研究如何更周全用水。

撰文：Ryan Bradley

各種發電廠幾乎都要用到水，主要用於冷卻；事實上，發電用去美國水庫、河川、其他地表來源取得的淡水總量約40%。南加州大學土木環境工程助理教授珊德斯創造了一種新的分析法，用來研究水與能源間的複雜關係，並建議如何更加善用這兩種資源。

儘管發電廠通常會將冷卻系統排出的水送回水源，但這樣一取一放間可能對環境造成衝擊。許多新的火力和天然氣電廠會回收利用冷卻系統的用水，減少從水庫及河川取水的需求量，但在過程中但卻會提高蒸發散失量，珊德斯指出，這表示許多新電廠的總用水量反而上升。他也密切觀察每座核電廠防止過熱及爐心熔毀的用水情況，一旦水溫過高，必須降溫才能使用，而導致電廠必須調降發電量時，發電廠的成本計算是否失準？

珊德斯在重新架構水及能源使用的測量後，日漸在政策及規劃上累積影響力。他在《水能交織永續法案（Nexus of Energy and Water for Sustainability Act）》草案研議期間，赴美國國會進行簡報。這項法案採取初步措施要求美國聯邦政府測量用水量不再只以加侖為單位，同時必須以單位能量表達。他說：「我們以價格決定供電來源，但便宜的定義是什麼呢？」