壹位美國自行車修理工從內胎包裝盒裏抽出壹個自行車內胎並遞給他的顧客。之後這兩個人開始閑聊起來，而這位修理工開始隨意地玩弄內胎包裝盒。當抓住包裝盒的兩端並來回扭動時，他發現這就可以很順暢地改變包裝盒的形態。（妳可以找壹個牙膏盒來試壹試。）這是壹個微不足道的發現，但它卻足以改變整個世界。
這位自行車修理工就是威爾伯·萊特。當時，他和他的弟弟奧維爾·萊特正在進行飛機的研制。他們遇到的壹個大問題就是如何操縱飛機飛行姿態。而扭動內胎包裝盒給萊特兄弟壹個靈感，那就是通過扭動機翼的形態來操縱飛機飛行姿態。
在發明創作的過程中，意外發現總是在其中發揮重要的作用。除了萊特兄弟發明飛機以外，還有很多這樣的例子。例如在1948年，瑞士工程師喬治·德·梅斯特拉爾在與他的狗散步回來之後發現狗身上粘滿了壹種帶有許多小鉤子的草籽，這個意外發現使得他最終發明出了尼龍搭扣。而在1951年，來自伊斯曼柯達公司的哈利·庫弗在為飛機駕駛艙蓋尋找隔熱的聚合物時，發現壹種化學材料過於粘了，什麽都能黏住。之後，他意識到這種東西可以拿來當膠水，於是萬能膠就誕生了。
這些發明家們的故事的確很吸引人，但是依靠意外來搞發明創造，意味著事情經常在很長的時間裏都沒有任何進展。數百年過去了，但大家搞發明創造時仍采用十分古老的方式，它效率低下，完全跟不上其他行業的腳步。
不過，現在我們已經開始學會給自己制造好運氣。那些難得的靈感乍現，過不多久就可以用計算機的軟件來逐步取代。也就是說，計算機輔助發明正朝我們走來。
20世紀90年代，美國斯坦福大學的計算機科學家約翰·科紮所領導的研究小組，對計算機輔助發明進行了開創性的研究。他們使用了壹種模擬自然界中進化的計算機算法，即所謂的“遺傳算法”。使用遺傳算法時，計算機把壹種方案被看作壹個基因組，而基因組內的基因代表著如電壓、焦距或材料密度等的各種參數。開始時，計算機會從初始的基因庫中隨機產生壹些基因組樣品，盡管它們可能不是壹個很好的方案。通過對這些基因組進行雜交，並引入“變異”，這樣每壹個後代既包含壹些來自上壹代的特征，也包含壹些可能有益的新特征。然後給這些後代基因組壹個給定的任務，來測試它們。挑選出最好的，作為下壹輪育種的基因庫。這樣，壹次又壹次地重復這個過程，就像自然選擇壹樣，最佳的方案最終會生存下來。
科紮的研究小組進行了壹些測試，看這種遺傳算法是否能重新發明出下面這些基本的電路：那些由貝爾實驗室在20世紀20年代和30年代所開發的過濾器、放大器以及反饋控制系統。最終，他們的測試成功了。他們的遺傳算法能重新發明出經典的貝爾實驗室電路。
如果妳認為他們只是太走運而已的話，那麽他們還有許多成功的例子。例如，他們使用這個遺傳算法對應用於各種光學儀器的6種目鏡進行了各種組合的嘗試。他們的算法不僅再現了所有的光學系統，而且還對壹些原設計進行了改進。其中，這種改進可以用來申請專利的。
遺傳算法具有很強的通用性，在由美國計算機協會每年舉辦壹次的遺傳與進化計算會議上，研究人員都會展示利用遺傳算法所做出的發明。例如，在2015年的會議上，壹個來自意大利的研究團體利用遺傳算法，為壹個有著4個觸角的水下無人機找到了壹種高效遊泳的姿態。而來自歐洲航天局的高級概念實驗室的工程師們，利用遺傳算法為未來清理低軌道太空垃圾的太空設備設計出了壹個最省油的路線。
每年會議都會頒發壹個最大獎項，叫做“人類競爭力獎”，來獎給那些被認為超過人類聰明才智的發明。2004年，首屆人類競爭力獎被授予了壹個奇形怪狀的天線。這個發明是由美國宇航局資助的，它看起來像壹棵繁茂且怪異的樹，有著很多醜陋的分支，但是它工作起來極為出色。這種玩意肯定不是人類能設計出的。
而這往往會成為問題的關鍵。當計算機用於輔助發明時，它們不會被人類那些先入為主的觀念所蒙蔽，所以計算機可以做出人類從來都沒有想過的發明。
而2015年的“人類競爭力獎”頒給了壹種提高超低功耗計算機運算準確度的方法。這種計算機是建立在簡單的邏輯電路上的，耗電少但會產生很多運算錯誤。捷克布爾諾科技大學的計算機科學家利用遺傳算法使得軟件不斷進化，最終找到壹種簡單的辦法就能夠進行糾錯。他們的研究成果是壹個綠色的芯片，適用於計算準確度要求不高的程序，例如流媒體音樂或視頻。
幫助妳進行橫向思維
不過使用遺傳算法，妳仍有壹個需要面對的問題：妳需要提前知道關於妳所發明東西的所有細節，這樣妳的算法才能以富有成效的方式改進它。這意味著，遺傳算法往往是善於優化已有的發明，而這並不需要很大的創新，這也通常不會帶來具有巨大的商業價值的發明。那麽，還有什麽辦法，使得計算機能給我們帶來更大的創新呢？
發明家發明壹項新東西，常常是註意到了許多人所忽視的事情。如果計算機能讓人們註意到問題中容易忽視的事情，那麽我們就可以利用它來產生壹個極具創新的發明。而最近，位於美國的創新加速器公司開發了壹種軟件，就可以用來幫助發明者註意容易錯過的事情。那麽，他們的軟件是怎麽做到這壹點的呢？
他們的軟件可以讓妳用人類的語言來描述問題，然後它會把問題拆為大量相關的短語，並使用這些在專利數據庫中進行搜索，來尋找哪些發明解決了類似的問題。最重要的是，這種軟件還會在其他領域裏尋找類似的問題。換句話說，軟件能幫助妳進行橫向思維。
在壹個例子中，測試人員要求軟件找到壹種辦法，減少橄欖球運動員比賽時產生腦震蕩的風險。軟件把問題的描述拆開，然後搜索下面的關鍵詞來尋找解決方案：減少能量、吸收能量、交換力、減少動量、反力、改變方向、擊退能量。最終根據“擊退能量”的搜索結果，公司最終發明出了壹種包含強磁體的頭盔，這種頭盔可以彼此發生排斥，這樣可有效地減少頭盔發生嚴重的沖撞。但不幸的是，這個發明在幾周之前就被其他人申請了專利。不過，這個例子表明，創新加速器的軟件的確能有很大的幫助。
在另壹個例子中，軟件成功地復制了滑雪板制造商最近的創新發明。其問題是要找到壹種方法來減少滑雪時滑雪板的振動，使得滑雪者可以更快更安全地滑雪。制造商偶然發現了解決這個問題的答案，而創新加速器的軟件也能夠迅速地找到它。小提琴制造商已經有辦法減少樂器的額外振動來產生純凈的音樂，而軟件會提示這種辦法可以應用於滑雪板。
創新加速器的首席技術官托尼·麥卡弗裏認為，90%的問題都已經在其他領域裏得到了解決，妳所要做的就是找到它們。他現在正計劃使用IBM的超級計算機沃森，對數以百萬計的文件進行分析，來幫助軟件對專利和技術論文有更加深入的了解。
而另壹家名為Iprova的瑞士科技公司，也發明了“計算機加速發明”技術來幫助發明者進行橫向思考，而且點子的來源遠遠超出了專利文件。該公司不願透露它們的軟件究竟是如何工作的，但是在2013年的壹項專利表明，其軟件會為客戶提供“建議的創新機會”，來源不僅限於專利數據庫和技術期刊，而且還包括博客、在線新聞網站和社交網絡。
特別有意思的是，Iprova公司的軟件還可以隨著互聯網上熱門話題的改變而改變其建議。這樣，它會帶來更多富有成效的建議。Iprova公司的軟件每個月可以產生上百個高質量的發明，然後公司會與客戶溝通，客戶可以選擇壹些來申請專利。Iprova公司的客戶主要來自醫療保健、自動化和電信行業，其中的壹個客戶就是飛利浦——壹家跨國技術公司。從這就可以看出Iprova公司的事業蒸蒸日上。
計算機發明遇到專利麻煩
然而，如果大部分的工作都是由計算機做的話，那麽這種事情可能會破壞專利制度本身。目前專利制度要求，只有當“具備通常技藝的人士”相信壹項發明不是顯而易見的，這項發明才可能被授予專利權。但如果發明者只是用計算機發明出來的，那麽這項發明可能會被視為計算機的壹個顯而易見的輸出結果，可能不具有申請專利的條件。
現在，這種擔憂已經在藥物的研發中變得嚴重起來。如果發現藥物的工具軟件變得如此強大，研究人員只需要負責監視軟件的活動，這會使整個藥物研發過程變成壹件顯而易見的事情，那麽此時還能申請專利嗎？所以說，計算機輔助發明技術可能會使許多發明失去專利保護，這會大大打擊發明者的積極性。
但不管怎樣，在未來的發明的過程中，計算機的輔助將會發揮越來越重要的作用。計算機會加速技術的進步，還會帶來公平的競爭，使得許多人都可以成為發明家。雖然大家常說機會總是留給有準備的人，但是在現在，借助計算機，我們可以大大增加意外發現出現的概率。換句話說，計算機能幫助我們收獲更多的好運。