研究團(tuán)隊(duì)采用了新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，令系統(tǒng)能在10-30毫秒時(shí)間內(nèi)將腦波分類。
要讓機(jī)器人能正確執(zhí)行我們想做的事，必須讓它先理解我們想法。通常這意味著我們要花費(fèi)大量精力教他們理解人類語(yǔ)言的復(fù)雜性，或是必須給他們極為具體的任務(wù)指令。
不過，如果我們能開發(fā)出一種更加自然的機(jī)器人，不需要語(yǔ)言即可理解人類的想法，那么開發(fā)機(jī)器人的過程就更加輕松了。
為了解決正確指揮機(jī)器人面臨的挑戰(zhàn)，麻省理工學(xué)院(MIT)的計(jì)算機(jī)科學(xué)暨
人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)和波士頓大學(xué)(Boston University)的科學(xué)家們創(chuàng)建了一個(gè)反饋系統(tǒng)，能讓人們通過腦波糾正機(jī)器人的錯(cuò)誤。
利用記錄大腦活動(dòng)的腦電圖（EEG）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能檢測(cè)到受測(cè)者是否能注意到機(jī)器人在執(zhí)行對(duì)象排序任務(wù)時(shí)是否犯了錯(cuò)誤。研究團(tuán)隊(duì)采用了新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，令系統(tǒng)能在10-30毫秒時(shí)間內(nèi)將腦波分類。
雖然該系統(tǒng)目前僅能處理相對(duì)簡(jiǎn)單的二進(jìn)制選擇狀態(tài)，但目前的研究成果代表著未來(lái)人類將能以更直觀的方式控制機(jī)器人。
“想象一下，只要按下一個(gè)按鈕，而無(wú)需鍵入命令，甚至說不出一句話，就能夠在瞬間讓機(jī)器人做某些動(dòng)作，”CSAIL 實(shí)驗(yàn)室主管Daniela Rus說，“這種簡(jiǎn)化的方法能讓我們高效地監(jiān)督工廠機(jī)器人、無(wú)人駕駛汽車。”
研究團(tuán)隊(duì)使用了一個(gè)名為“Baxter”的人形機(jī)器人，由Rethink Robotics公司開發(fā)，而這家公司是CSAIL實(shí)驗(yàn)室前任主管和iRobot共同創(chuàng)辦人Rodney Broks所創(chuàng)立。
直覺的人機(jī)交互
過去由EEG控制的機(jī)器人需要訓(xùn)練人類以計(jì)算機(jī)能識(shí)別的方式來(lái)“思考”。操作人員可能要同時(shí)查看二個(gè)發(fā)光顯示器之中的一個(gè)，而每個(gè)發(fā)光顯示都對(duì)應(yīng)著不同的機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)。
這種方法的缺點(diǎn)是訓(xùn)練過程和調(diào)節(jié)操作員的非常繁復(fù)，特別執(zhí)行監(jiān)督任務(wù)的操作人員需要高度集中精神。
Rus的團(tuán)隊(duì)想開發(fā)出更自然的交互方式，因而專注于研究所謂“誤差相關(guān)電位”(ErrP)的大腦信號(hào)，這是大腦在注意到錯(cuò)誤產(chǎn)生時(shí)會(huì)出現(xiàn)的信號(hào)。當(dāng)機(jī)器人依照指示選擇時(shí)，系統(tǒng)便會(huì)通過ErrP確定操作人員同意機(jī)器人的決定。
這等于將過去訓(xùn)練機(jī)器人時(shí)必須訓(xùn)練操作員的程序給反轉(zhuǎn)了。“當(dāng)你看著機(jī)器人，你只要在精神上同意或不同意它在做什么，”Rus說。“你不必訓(xùn)練自己用某種方式思考，是讓機(jī)器適應(yīng)你，而不是反過來(lái)讓你去適應(yīng)機(jī)器。”
由于ErrP信號(hào)極其微弱，因而系統(tǒng)需要進(jìn)行細(xì)微調(diào)整，以便將信號(hào)分類并用于操作人員的反饋回路中。除了監(jiān)測(cè)初始ErrP，研究團(tuán)隊(duì)還試圖檢測(cè)當(dāng)“”到兩信號(hào)進(jìn)行分類，將其納入反饋回路的操作員。除了監(jiān)測(cè)初始ErrPs，球隊(duì)還試圖檢測(cè)人類在初始決策時(shí)未注意到但系統(tǒng)不會(huì)通知的次級(jí)錯(cuò)誤。
“如果機(jī)器人不確定它的決定，它可以觸發(fā)人類的反應(yīng)，得到一個(gè)更準(zhǔn)確的答案，”CSAIL研究科學(xué)家Stephanie Gil說。 “這些信號(hào)可以顯著提高選擇的精度，通過建立人類和機(jī)器人之間的連續(xù)對(duì)話進(jìn)行溝通。”
盡管系統(tǒng)系統(tǒng)還無(wú)法實(shí)時(shí)識(shí)別二次錯(cuò)誤，但Gil預(yù)計(jì)該模型未來(lái)能夠提高到90%的精度。
此外，由于提供的信號(hào)已證實(shí)機(jī)器人的錯(cuò)誤比例相當(dāng)驚人，研究小組認(rèn)為未來(lái)的系統(tǒng)還能推廣到更復(fù)雜的多項(xiàng)任務(wù)應(yīng)用。
波士頓大學(xué)博士候選人Andres F. Salazar-Gomez指出，該系統(tǒng)其至能為無(wú)法用語(yǔ)言交流的人提供服務(wù)，因?yàn)橄衿磳戇@樣的任務(wù)可以通過一系列幾個(gè)離散的二進(jìn)制選擇來(lái)完成，他喜歡一種高級(jí)形式的眨眼控制，幫助中風(fēng)患者多米尼克鮑比寫他的回憶錄“潛水鐘和蝴蝶”。
佛雷堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Wolfram Burgard指出，這項(xiàng)研究將讓我們開發(fā)出更有效率的腦波控制機(jī)器人或義肢等工具。雖然Burgard并未參與這項(xiàng)研究，但他認(rèn)為人類要將語(yǔ)言翻譯為對(duì)機(jī)器人有意義的信號(hào)相當(dāng)困難，而這項(xiàng)研究對(duì)未來(lái)的人機(jī)協(xié)作將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
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