MIT的新成果震驚了科學界，我們真的可以用意念控制機器人了

按要求轉自36Kr 作者：譚菲君

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MIT證明，我們以後開什麼腦洞都不過分。

截止到目前，雖然已經見識到各種各樣機器人的活蹦亂跳，但我們仍然會突發奇想：

能不能像小時候看《數碼寶貝》一樣，來個用意念控制機器人（事實是這個想法貫穿了筆者的整個童年），然後指揮它們加入戰鬥？

沒想到，這個星球再一次印證了「人類必須敢於『中二』才能發生奇蹟」的真理……回顧一下你童年時期的各類腦洞，沒準都會在我們的欄目里被印證……

最近，MIT的那款名叫Baxter的新機器人具備了新的「超能力」。最神奇的地方，就在於其完全可以根據探測到的人腦腦電圖來審視自己的行為是否正確。

看到這裡，我們不由得內心一緊：這個成果好像離「意念控制」真的不遠了。

紅灰相間的機器人Baxter

Baxter究竟是怎麼運作的？

Baxter是由麻省理工學院的計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）以及波士頓大學的人工智慧團隊聯手開發的智能機器人。

從上圖我們可以看到，Baxter的身體是紅灰相間的，臉部就是一個顯示屏的形狀，上面還畫著Q版的眼睛和眉毛，看上去完全可愛！

現在，它有了一套配套裝備，就是下圖套在人頭部的這個掛滿各種電線的「帽子」（密集恐懼症患者可能會……）。

這個「帽子」可以監測到你腦部的腦電圖（EEG），只要尋找到被稱為「誤差相關電位（ErrP）」的特定腦信號，Baxter就可以判斷自己的行為是否正確，並及時作出糾正。

Baxter的配套裝備—裝滿電線的「帽子」

「誤差相關電位（ErrP）」的特定腦信號是由人體在意識到某件事錯誤的時候自動生成的，但是由於ErrP信號十分微弱，因此，Baxter的系統會根據綜合情況進行微調，以便接收信號並對其進行分類，從而作出判斷。

而CSAIL研究科學家Stephanie Gil表示，Errp信號就是決定人腦能否控制機器的最關鍵因素：

「這些信號可以顯著提高識別精度，創造人類和機器人之間的溝通的可能性。」

Baxter根據人的腦電波判斷東西有沒有放錯框

此外，CSAIL開發的最新機器學習演算法能夠將Baxter識別腦電波的時間控制在10到30毫秒之間，從而實現人與機器之間實時的信息交換。

研究人員相信，現在Baxter對於ErrP電波識別的精確度已高達90%。至於剩下Baxter無法判斷的10%的問題，它會簡單終止操作，然後詢問與它相連的操作人員，以得到一個更準確的答案。

而這個流程的設定極大地減少了機器犯錯的概率和決策溝通的時間。

為什麼要研發Baxter？

人類開發機器人的目的之一是為了讓它們成為人體的延伸，那麼向他們教授人類複雜多樣的語言、明確理解我們的指令就顯得格外重要。

目前，流水線上為特定任務專門製造的工廠機器人很少犯錯誤，但一旦它們犯錯，代價就會是巨大的。因此，科學家們希望人類可以通過遠程操控機器人實施決策，並及時處理潛在問題。

當然，這裡的「遠程」肯定不是手動控制，而是通過一個系統來連通機器人與人類大腦。

正在流水線上工作的Baxter

長久以來，研究人員都試圖開發可以直接通過大腦信號控制的機器人。但問題是，為了做到這一點，大多數時候人類必須以特定計算機可以識別的方式來「思考「。

例如，需要特定的閃光燈來傳遞信號。 但很顯然，這是一個非常不自然的過程。

因此，MIT的CSAIL實驗室決定研發這樣一套系統，使得我們不必訓練自己用機器能理解的方式去思考，而是讓機器來理解我們的想法。

當然，Baxter距離完全理解人類還有很漫長的一段路要走。它現在的系統只能支持一些相對簡單的二進位選擇活動（就是「判斷對錯」）。

但是，它的存在卻讓我們對「直接依靠腦電波控制機器人」那一天的到來充滿期待。

Baxter可以應用在什麼地方？

德國弗萊堡大學計算機科學的教授Wolfram Burgard認為，Baxter這種將人類語言直接轉化成機器信號領域的研究，會對人機協作的未來產生重大影響。

而人機協作的不斷深化也註定了Baxter未來的應用領域相當廣泛。

無論是監督工廠里流水線生產的工廠機器人，還是監測馬路上飛馳的無人駕駛車；無論是天上飛的無人機，還是太空中各種機器設備；甚至是某些我們還沒有發展出來的技術……

Baxter在生產線上工作

如果機器真的可以根據我們的腦波直接接收到我們的指示，這種簡化方案既能夠最大化地保障安全，也可以以最快的速度中止錯誤指令。

參與Baxter研發的波士頓大學博士 Salazar-Gomez還指出，該系統甚至可以方便那些口頭交流有障礙的病患及殘疾群體。譬如霍金大牛，或許未來可以配一套。

可以想像，正如法國作家多米尼克鮑比當年靠著全身上下唯一能動的左眼眼皮的閃動寫出了著名的《潛水鐘與蝴蝶》一樣，未來語言溝通不暢的人們也可以利用腦電波與機器相連，為這個世界創造出更多財富。

2014年，Python成為在美國頂尖計算機科學項目里最為流行的教學語言。

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