星期四, 3月 9

MIT 研發識別腦電波控機器人 是未來?還是末日?


有沒有想過有一天機器人也會通過觀察看來讀懂人類思想。據悉,日本麻省理工學院(MIT)計算機科學和人工智能實驗室的研究人員與波士頓大學聯合創建了一個可讀取人類思想的機器人。借助這種能力,機器人不需要學習複雜的人類語言或以其他方式從人類獲得命令,取而代之的是,人類依靠思維活動和一個特殊的電極帽就可以指揮機器人。


目前的研究中,團隊使用了來自Rethink Robtics公司的名為“Baxter”的人形機器人,該公司由前CSAIL總監和iRobot聯合創始人Rodney Brooks領導。
介紹這項工作的論文由BU博士候選人Andres F. Salazar-Gomez,CSAIL博士候選人Joseph DelPreto和CSAIL研究科學家Stephanie Gil在Rus和BU教授Frank H. Guenther的監督下編寫。該論文最近被今年5月在新加坡舉行的IEEE國際機器人與自動化大會(ICRA)收錄。
過去EEG控制機器人方面的工作是需要訓練人員以計算機可以識別的規定方式“思考”。例如,操作者可能必須查看兩個亮光顯示中的一個,每個亮光顯示對應機器人執行的不同任務。
這種方法的缺點是訓練過程和調整自己想法的過程繁重而累人,特別是對於監督導航任務或需要精神高度集中的建築業的人。

Rus的團隊希望讓體驗更自然。為了做到這一點,他們專注於被稱為“錯誤相關電位”(ErrPs)的大腦信號,這是在大腦注意到錯誤時產生的。當機器人按指示計劃進行選擇時,系統使用ErrP來確定操作人員是否同意所做決定。


“當你看著機器人,你所要做的只是精神上同意或不同意它正在做的事情,”魯斯說。“你不必訓練自己以某種方式思考,是機器適應你,而不是其他方式。”
ErrP信號非常微弱,這意味著系統必須進行微調,以便對信號進行分類並將其用於操作者的反饋迴路中。除了監測初始ErrP,團隊還試圖檢測當系統沒有註意到人的最初決策時發生的“次級錯誤”。“如果機器人不確定它的決定,它可以觸發人類的反應,得到一個更準確的答案,”吉爾說。“這些信號可以顯著提高選擇的精度,通過建立人類和機器人之間的連續對話進行溝通。”

雖然系統還無法實時識別二次誤差,但Gil希望模型能夠在可能的情況下提高到90%以上的精度。
此外,由於ErrP信號已被證明與機器人的錯誤的嚴重程度成正比,團隊認為未來的系統可以擴展到更複雜的多項選擇任務。
弗萊堡大學計算機科學教授Wolfram Burgard說:“這項工作使我們更容易為腦控制的機器人和假肢開發有效的工具,”但他並沒有參與這項研究。“鑑於將人類語言翻譯成對機器人有意義的信號是多麼的困難,在這一領域的工作可能對人機協作的未來產生真正深遠的影響。”
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