一頭盔一電極，MIT機器人讀心完畢

李杉 編譯自 Inverse

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

很多人在日常工作中都要與機器展開溝通，並讓它們按照我們的指令完成各種工作。

雖然機器人和人工智慧領域已經取得了很大進步，但與數字世界的互動仍然需要藉助控制者的雙手來完成。

這款名為Baxter的機器人最近所取得的突破，可能會改變這種狀況。Baxter可以充分理解人的手勢和思維，通過與人類的合作來解決單項選擇題。

這項研究來自麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室，他們把論文提交給6月26日開始的Robotics: Science and Systems大會。

「現在，當我們與機器人或者科技產品合作的時候，會存在語言障礙，我們需要適應機器人。」該論文第一作者約瑟夫·德爾普雷托（Joseph Delpreto）說，「我們需要學習它們的語言，需要學習關鍵詞，學會使用控制器、按鈕，還要學習編程語言，但我們希望跟機器人互動的時候能夠類似於跟人類的互動。」

麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室之前的研究也曾教給Baxter如何使用腦電圖監視器閱讀我們的思維。德爾普雷托的項目融合了肌電圖，讓機器人可以理解人類的手勢。

腦電圖頭盔可以探測名為「錯誤相關電位波形」（ErrP）的大腦信號。當人類注意到錯誤的時候，就會生成這種信號。相當於你看到有人即將搞砸事情時在你腦海裡面說：「別那樣。」

如果探測到ErrP，機器人就會立刻停止正在從事的任務，等待人類用手部動作去處理。在本研究所採用的案例中，Baxter試圖在3個地方中挑選一個進行鑽孔，如果它被阻止，就需要等待人類指示向左或向右的方向才能重啟工作，這是機器人在進行複雜而微妙的通訊活動時採取的關鍵步驟。

「我們很高興能以更自然的方式與機器人互動，你可以想像很多不同的應用方式。」德爾普雷托說，「你可以想像今後開發更加連貫、動作更流暢的機器人。今後或許可以在個人護理、建築工地或者工廠里使用機器人助手。」

這套系統的最終目標是不斷改進現有的技術，使得機器人可以了解更加細緻的人腦活動，或者解讀更加詳細的人類手勢，從而生成更多的使用場景。

機器人工廠的員工也可以完全用思想控制設備。你甚至只要用手指指瓶子就可以讓家用助理機器人為你倒一杯水。更有甚至，你還可以跟一堆波士頓動力公司出品的機器人一起玩遊戲。

總之，由此帶來的應用前景可謂非常廣闊。

相關論文：

http://www.roboticsproceedings.org/rss14/p63.pdf

作者系網易新聞·網易號「各有態度」簽約作者

—完—

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