大腦 ErrP 信號(hào)非常微弱，也就是說(shuō)該系統(tǒng)必須要調(diào)整得足夠到位才能讓它既可以分類這些信號(hào)又可以配合反饋回路中的人類操作員。除了首要檢測(cè) ErrP 信號(hào)外，當(dāng)系統(tǒng)沒(méi)有意識(shí)到來(lái)自人類的糾錯(cuò)信號(hào)時(shí)，團(tuán)隊(duì)也讓機(jī)器去偵測(cè)所謂的「次要錯(cuò)誤（secondary errors）」。

 

　　「如果機(jī)器人不確定自己的決定，它可以觸發(fā)一種人類反饋機(jī)制來(lái)獲得更加準(zhǔn)確的答案，」Gil 說(shuō)道，」這些信號(hào)可以非常有效地改善精度，創(chuàng)造一個(gè)人機(jī)之間持續(xù)交流相互決策的對(duì)話過(guò)程。」

 

　　盡管該系統(tǒng)還仍然無(wú)法實(shí)時(shí)識(shí)別第二類錯(cuò)誤信號(hào)，但 Gil 預(yù)計(jì)該模型在能夠識(shí)別該信號(hào)后可以提升 90% 的精度。

 

　　此外，由于 ErrP 信號(hào)的強(qiáng)度已被證明可以顯示機(jī)器人的錯(cuò)誤到底有多嚴(yán)重，所以，該團(tuán)隊(duì)相信未來(lái)的系統(tǒng)可以擴(kuò)展到更加復(fù)雜的多選項(xiàng)任務(wù)中去。

 

　　Salazar-Gomez 指出，該系統(tǒng)甚至也適用于那些無(wú)法進(jìn)行口語(yǔ)交流的人：像拼寫(xiě)這樣的任務(wù)可以通過(guò)一系列離散的二元選擇（discrete binary choices）來(lái)完成，Salazar-Gomez 將其比作一種高級(jí)版本的眨眼機(jī)制，該機(jī)制允許中風(fēng)患者 Jean-Dominique Bauby 可以撰寫(xiě)自己的回憶錄《潛水鐘與蝴蝶（Le Scaphandre et le Papillon）》。

 

　　「該項(xiàng)工作讓我們距開(kāi)發(fā)有效腦控制機(jī)器人和假體的目標(biāo)更近了一步，」弗萊堡大學(xué)計(jì)算機(jī)教授 Wolfram Burgard 說(shuō)道（他沒(méi)有參與此項(xiàng)研究），「考慮到將人類語(yǔ)言翻譯成一種有意義的機(jī)器可識(shí)別的信號(hào)是件異常困難的事情，該領(lǐng)域的工作對(duì)于未來(lái)的人機(jī)協(xié)作實(shí)在是具有深遠(yuǎn)影響。」

 

　　該項(xiàng)目的部分資助來(lái)自波音公司（Boeing）與美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（National Science Foundation）。以下是對(duì)原論文的摘要介紹：

 

　　論文題目：通過(guò) EEG 信號(hào)實(shí)時(shí)糾正機(jī)器人所犯的錯(cuò)（Correcting Robot Mistakes in Real Time Using EEG Signals ）

 

　　摘要：借由人類合作者大腦活動(dòng)與機(jī)器人進(jìn)行交流能夠提供一種直接而且快速的反饋回路，對(duì)人類合作者來(lái)說(shuō)，這一交流方式簡(jiǎn)單而且自然，從而使得根據(jù)直覺(jué)與機(jī)器人互動(dòng)完成各種任務(wù)就不再是夢(mèng)。這一論文探索了將誤差相關(guān)電位（ErrP）應(yīng)用到閉環(huán)機(jī)器人控制的方法。ErrP 信號(hào)對(duì)機(jī)器人任務(wù)特別有用，因?yàn)樗鼈兪谴竽X活動(dòng)對(duì)預(yù)期之外誤差做出反應(yīng)的過(guò)程中自然出現(xiàn)的。我們解碼了人類操作員實(shí)時(shí)控制一臺(tái) Rethink Robotics Baxter 機(jī)器人完成一個(gè)兩項(xiàng)選擇任務(wù)過(guò)程中的 ErrP 信號(hào)。我們也表明，利用這一閉環(huán)機(jī)器人任務(wù)期間生成的、與潛在誤差相關(guān)的次要互動(dòng)信號(hào)能夠大大提升機(jī)器人的分類任務(wù)表現(xiàn)，這也暗示著新的讓機(jī)器人獲取人類反饋的手段。我們完整描述了整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，也展現(xiàn)了實(shí)時(shí)閉環(huán)以及開(kāi)環(huán)控制實(shí)驗(yàn)結(jié)果，以及對(duì)主要（primary）和次要（secondary）ErrP 信號(hào)的離線分析。我們使用了一般人群的受試者完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)，這些受試者之前未經(jīng)訓(xùn)練或篩選。因此，這一研究證實(shí)了 EGG 為基礎(chǔ)的回路方法的潛力，有望實(shí)現(xiàn)無(wú)縫的機(jī)器人控制，也朝著實(shí)時(shí)直覺(jué)互動(dòng)這一目標(biāo)更進(jìn)了一步。

 

　　圖 1：基于實(shí)時(shí)解碼觀察者的 EEG 信號(hào)，機(jī)器人被告知它的首個(gè)動(dòng)作是錯(cuò)誤的，并且它會(huì)根據(jù)合適的物體類別做出正確選擇

 

　　圖 4：系統(tǒng)包含一個(gè)主要的實(shí)驗(yàn)控制器、Baxter 機(jī)器人、一個(gè) EEG 獲取與分類系統(tǒng)。一個(gè) Arduino 系統(tǒng)轉(zhuǎn)播控制器和 EEG 系統(tǒng)之間的信息。機(jī)械連接開(kāi)關(guān)檢測(cè)機(jī)械臂動(dòng)作啟動(dòng)。

 

　　圖 6：識(shí)別一次 EEG 數(shù)據(jù)緩沖中的 ErrP 的各種預(yù)處理和分類階段。這個(gè)決策會(huì)立即影響到機(jī)器人的行為，而機(jī)器人的行為又會(huì)影響到 EEG 信號(hào)，從而形成反饋回路的閉環(huán)。