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MIT研發(fā)腦控機(jī)器人 全新算法識別腦波只需10ms

童程童美 2017-03-09

對于讓機(jī)器人完成我們想要做的事情,它們需要理解我們的命令才行。在絕大多數(shù)情況下,這意味著我們必須和它們妥協(xié):例如,教授它們錯(cuò)綜復(fù)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(wù)。

摘要

對于讓機(jī)器人完成我們想要做的事情,它們需要理解我們的命令才行。在絕大多數(shù)情況下,這意味著我們必須和它們妥協(xié):例如,教授它們錯(cuò)綜復(fù)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(wù)。

但是,如果我們可以開發(fā)出一種機(jī)器人,它們就像是我們身體的一部分,并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(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)和波士頓大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)正致力于解決這個(gè)問題,創(chuàng)建一個(gè)反饋系統(tǒng),讓人們僅僅使用他們的大腦就可以立即糾正機(jī)器人的錯(cuò)誤。

在MIT開發(fā)的反饋系統(tǒng)使人類操作員只使用大腦信號就可實(shí)時(shí)糾正機(jī)器人做出的選擇。

MIT研發(fā)腦控機(jī)器人 全新算法識別腦波只需10ms

使用來自記錄腦部活動的腦電圖(EEG)監(jiān)視器的數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以檢測到人類是否注意到機(jī)器人執(zhí)行對象分類任務(wù)時(shí)所犯的錯(cuò)誤。該團(tuán)隊(duì)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法使系統(tǒng)能夠在10到30毫秒的時(shí)間內(nèi),識別分類腦電波。

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

“想象一下,能夠立即告訴機(jī)器人完成一個(gè)特定的動作,而不需要鍵入命令,按下按鈕或甚至說一個(gè)字,”CSAIL總監(jiān)DanielaRus說。“這樣一個(gè)簡單方法將提升我們監(jiān)督工廠機(jī)器人,無人駕駛汽車,甚至是我們還沒有發(fā)明出來的其他技術(shù)的能力。”

在目前的研究中,團(tuán)隊(duì)使用了來自RethinkRobtics公司的名為“Baxter”的人形機(jī)器人,該公司由前CSAIL總監(jiān)和iRobot聯(lián)合創(chuàng)始人RodneyBrooks領(lǐng)導(dǎo)。

介紹這項(xiàng)工作的論文由BU博士候選人AndresF.Salazar-Gomez,CSAIL博士候選人JosephDelPreto和CSAIL研究科學(xué)家StephanieGil在Rus和BU教授FrankH.Guenther的監(jiān)督下編寫。該論文最近被今年5月在新加坡舉行的IEEE國際機(jī)器人與自動化大會(ICRA)收錄。

過去EEG控制機(jī)器人方面的工作是需要訓(xùn)練人員以計(jì)算機(jī)可以識別的規(guī)定方式“思考”。例如,操作者可能必須查看兩個(gè)亮光顯示中的一個(gè),每個(gè)亮光顯示對應(yīng)機(jī)器人執(zhí)行的不同任務(wù)。

這種方法的缺點(diǎn)是訓(xùn)練過程和調(diào)整自己想法的過程繁重而累人,特別是對于監(jiān)督導(dǎo)航任務(wù)或需要精神高度集中的建筑業(yè)的人。

Rus的團(tuán)隊(duì)希望讓體驗(yàn)更自然。為了做到這一點(diǎn),他們專注于被稱為“錯(cuò)誤相關(guān)電位”(ErrPs)的大腦信號,這是在大腦注意到錯(cuò)誤時(shí)產(chǎn)生的。當(dāng)機(jī)器人按指示計(jì)劃進(jìn)行選擇時(shí),系統(tǒng)使用ErrP來確定操作人員是否同意所做決定。

“當(dāng)你看著機(jī)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(xùn)練自己以某種方式思考,是機(jī)器適應(yīng)你,而不是其他方式。”

ErrP信號非常微弱,這意味著系統(tǒng)必須進(jìn)行微調(diào),以便對信號進(jìn)行分類并將其用于操作者的反饋回路中。除了監(jiān)測初始ErrP,團(tuán)隊(duì)還試圖檢測當(dāng)系統(tǒng)沒有注意到人的最初決策時(shí)發(fā)生的“次級錯(cuò)誤”。“如果機(jī)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(gè)更準(zhǔn)確的答案,”吉爾說。“這些信號可以顯著提高選擇的精度,通過建立人類和機(jī)器人之間的連續(xù)對話進(jìn)行溝通。”

雖然系統(tǒng)還無法實(shí)時(shí)識別二次誤差,但Gil希望模型能夠在可能的情況下提高到90%以上的精度。

此外,由于ErrP信號已被證明與機(jī)器人的錯(cuò)誤的嚴(yán)重程度成正比,團(tuán)隊(duì)認(rèn)為未來的系統(tǒng)可以擴(kuò)展到更復(fù)雜的多項(xiàng)選擇任務(wù)。

Salazar-Gomez指出,該系統(tǒng)甚至可以對不能口頭交流的人有用:因?yàn)橄衿磳戇@樣的任務(wù)可以通過一系列幾個(gè)離散的二進(jìn)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”。

弗萊堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授WolframBurgard說:“這項(xiàng)工作使我們更容易為腦控制的機(jī)器人和假肢開發(fā)有效的工具,”但他并沒有參與這項(xiàng)研究。“鑒于將人類語言翻譯成對機(jī)器人有意義的信號是多么的困難,在這一領(lǐng)域的工作可能對人機(jī)協(xié)作的未來產(chǎn)生真正深遠(yuǎn)的影響。”

該項(xiàng)目由波音和國家科學(xué)基金會資助。

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