用念力控制機器人!MIT 研發機器學習演算法,10 毫秒就能識別腦波指令

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Photo credit: Jason Dorfman/MIT CSAIL
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原文刊登於 雷鋒網 ,INSIDE 獲授權轉載。

要讓機器人完成我們想要做的事情,它們得理解我們的命令才行。在絕大多數情況下,這代表我們必須和它們妥協:例如,教授它們錯綜複雜的人類語言,或者給它們明確的命令來完成非常具體的任務。 

但是,如果我們可以開發出一種機器人,它們就像是我們身體的一部分,並且可以做任何我們想做的事情,那會怎樣呢?

來自麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)和波士頓大學的一個團隊正致力於解決這個問題,建立一個回饋系統,讓人們只用他們的大腦就可以立即糾正機器人的錯誤。

在 MIT 開發的回饋系統使人類操作員只使用大腦訊號就可即時 糾正機器人做出的選擇

使用來自記錄腦部活動的腦電波圖(EEG)監視器的數據,系統可以檢測到人類是否注意到機器人執行對象分類任務時所犯的錯誤。該團隊全新的機器學習演算法使系統能夠在 10 到 30 毫秒的時間內,識別並分類腦電波。

雖然系統 目前只能處理相對簡單的二進制選擇問題 ,原文的資深作者說,這項研究表明,我們有一天可以用更直接的方式控制機器人。

「想像一下,能夠立即告訴機器人完成一個特定的動作,而不需要鍵入命令,按下按鈕或甚至說任何一個字,」CSAIL 總監 Daniela Rus 說。「這樣簡單的方法將提升我們管理工廠機器人,無人駕駛汽車,甚至是我們還沒有發明出來的其他技術的能力。」

在目前的研究中,團隊使用了來自 Rethink Robtics 公司的名為「Baxter」的人形機器人,該公司由前 CSAIL 總監和 iRobot 共同創辦人 Rodney Brooks 領導。 

介紹這項工作的論文由 BU 博士候選人 Andres F. Salazar-Gomez,CSAIL 博士候選人 Joseph DelPreto 和 CSAIL 研究科學家 Stephanie Gil 在 Rus 和 BU 教授 Frank H. Guenther 的監督下編寫。該論文最近收錄於今年 5 月在新加坡舉行的 IEEE 國際機器人與自動化大會(ICRA)。

過去 EEG 控制機器人的工作是需要訓練人員以電腦可以識別的規定方式「思考」。例如,操作者可能必須查看兩個顯示燈號中的一個,每個顯示燈號對應機器人所執行的不同任務。  

這種方法的缺點是訓練過程和調整自己想法的過程繁重而累人,特別是對於監督導航任務或需要精神高度集中的建築工作者。

Rus 的團隊希望讓體驗更自然。為了做到這一點,他們將重點放在被稱為「錯誤相關電位」(ErrPs)的大腦訊號,這是在大腦注意到錯誤時產生的。當機器人按指示計劃進行選擇時,系統使用 ErrP 來確定操作人員是否同意所做決定。

「當你看著機器人,你所要做的只是精神上同意或不同意它正在做的事情,」魯斯說。「你不必訓練自己以某種方式思考,是機器適應你,而不是反過來。」


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