近日，美國波士頓大學和麻省理工學院聯(lián)合研發(fā)出全新的反饋系統(tǒng)，可使機器人適應人類思維模式，實現(xiàn)人腦對機器人的實時直接控制。
將人類語言翻譯成機器人信號非常困難，常用方法是使用腦電圖掃描儀作為腦機接口，實現(xiàn)人腦對機器人的控制。但這種操縱需要按照計算機可以識別的特定方式“思考”，效率較低。研究人員使用名為“Baxter”的人形機器人作為被控制端，在操縱者的注視下執(zhí)行二元分類任務，機器人通過腦電圖掃描儀實時監(jiān)測操縱者大腦電位的變化，利用機器學習算法快速準確分析腦電波信號。
當操作者看到機器人工作出現(xiàn)錯誤時，腦電波信號會發(fā)生特定變化，機器人一旦檢測到這種“錯誤相關電位”，反饋系統(tǒng)便會促使其糾正錯誤。且這種“錯誤相關電位”信號與機器人錯誤的嚴重程度成正比，具備定量化的可能。
目前這套系統(tǒng)還只能運用于二元分類任務，研究人員正在升級該系統(tǒng)，使其能運用于更復雜的任務。
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