研究團隊采用了新的機器學(xué)習(xí)算法，令系統(tǒng)能在10-30毫秒時間內(nèi)將腦波分類。
要讓機器人能正確執(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大量精力教他們理解人類語言的復(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器人，不需要語言即可理解人類的想法，那么開發(fā)機器人的過程就更加輕松了。
為了解決正確指揮機器人面臨的挑戰(zhàn)，麻省理工學(xué)院(MIT)的計算機科學(xué)暨
人工智能實驗室(CSAIL)和波士頓大學(xué)(Boston University)的科學(xué)家們創(chuàng)建了一個反饋系統(tǒng)，能讓人們通過腦波糾正機器人的錯誤。
利用記錄大腦活動的腦電圖（EEG）監(jiān)測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能檢測到受測者是否能注意到機器人在執(zhí)行對象排序任務(wù)時是否犯了錯誤。研究團隊采用了新的機器學(xué)習(xí)算法，令系統(tǒng)能在10-30毫秒時間內(nèi)將腦波分類。
雖然該系統(tǒng)目前僅能處理相對簡單的二進制選擇狀態(tài)，但目前的研究成果代表著未來人類將能以更直觀的方式控制機器人。
“想象一下，只要按下一個按鈕，而無需鍵入命令，甚至說不出一句話，就能夠在瞬間讓機器人做某些動作，”CSAIL 實驗室主管Daniela Rus說，“這種簡化的方法能讓我們高效地監(jiān)督工廠機器人、無人駕駛汽車。”
研究團隊使用了一個名為“Baxter”的人形機器人，由Rethink Robotics公司開發(fā)，而這家公司是CSAIL實驗室前任主管和iRobot共同創(chuàng)辦人Rodney Broks所創(chuàng)立。
直覺的人機交互
過去由EEG控制的機器人需要訓(xùn)練人類以計算機能識別的方式來“思考”。操作人員可能要同時查看二個發(fā)光顯示器之中的一個，而每個發(fā)光顯示都對應(yīng)著不同的機器人執(zhí)行任務(wù)。
這種方法的缺點是訓(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的團隊想開發(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，這是大腦在注意到錯誤產(chǎn)生時會出現(xiàn)的信號。當(dāng)機器人依照指示選擇時，系統(tǒng)便會通過ErrP確定操作人員同意機器人的決定。
這等于將過去訓(xùn)練機器人時必須訓(xùn)練操作員的程序給反轉(zhuǎn)了。“當(dāng)你看著機器人，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，是讓機器適應(yīng)你，而不是反過來讓你去適應(yīng)機器。”
由于ErrP信號極其微弱，因而系統(tǒng)需要進行細微調(diào)整，以便將信號分類并用于操作人員的反饋回路中。除了監(jiān)測初始ErrP，研究團隊還試圖檢測當(dāng)“”到兩信號進行分類，將其納入反饋回路的操作員。除了監(jiān)測初始ErrPs，球隊還試圖檢測人類在初始決策時未注意到但系統(tǒng)不會通知的次級錯誤。
“如果機器人不確定它的決定，它可以觸發(fā)人類的反應(yīng)，得到一個更準確的答案，”CSAIL研究科學(xué)家Stephanie Gil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(xù)對話進行溝通。”
盡管系統(tǒng)系統(tǒng)還無法實時識別二次錯誤，但Gil預(yù)計該模型未來能夠提高到90%的精度。
此外，由于提供的信號已證實機器人的錯誤比例相當(dāng)驚人，研究小組認為未來的系統(tǒng)還能推廣到更復(fù)雜的多項任務(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)其至能為無法用語言交流的人提供服務(wù)，因為像拼寫這樣的任務(wù)可以通過一系列幾個離散的二進制選擇來完成，他喜歡一種高級形式的眨眼控制，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)計算機科學(xué)教授Wolfram Burgard指出，這項研究將讓我們開發(fā)出更有效率的腦波控制機器人或義肢等工具。雖然Burgard并未參與這項研究，但他認為人類要將語言翻譯為對機器人有意義的信號相當(dāng)困難，而這項研究對未來的人機協(xié)作將產(chǎn)生深遠影響。
本文由a&s傳媒獨家編譯，轉(zhuǎn)載請注明出處
免責(zé)聲明：本站所使用的字體和圖片文字等素材部分來源于互聯(lián)網(wǎng)共享平臺。如使用任何字體和圖片文字有冒犯其版權(quán)所有方的，皆為無意。如您是字體廠商、圖片文字廠商等版權(quán)方，且不允許本站使用您的字體和圖片文字等素材，請聯(lián)系我們，本站核實后將立即刪除！任何版權(quán)方從未通知聯(lián)系本站管理者停止使用，并索要賠償或上訴法院的，均視為新型網(wǎng)絡(luò)碰瓷及敲詐勒索，將不予任何的法律和經(jīng)濟賠償！敬請諒解！
粵公網(wǎng)安備 44030402000264號
