视频｜将脑电波翻译成机器语言，人类用意念轻松控制机器人

《基督山伯爵》中有这样一幕：无法讲话和行走的诺瓦蒂埃运用眨眼的方式和孙女瓦朗蒂娜交流，用闭眼睛来表示“是”，用眨眼睛表示“否”，在公证人面前立下了遗嘱。而放在现在，诺瓦蒂埃也许可以不用费力眨眼闭眼，只需在脑子里想着“是”或“否”，就可以被机器人所理解。麻省理工学院（MIT）当地时间3月6日在官网上宣布，MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）和波士顿大学合作的一个研究团队实现了用脑电波来纠错机器人，协助机器人完成一个简单的分类任务。

这个实验需要一个主控制器、Braxter机器人、脑电图（EEG）检测器和分类器。一个Adruino平台负责在主控制器和EEG系统之间传递信号。机器人面临的是一个简单的分类任务：用机械臂将电线和油漆分门别类地放置。

人类用“意念”控制机器人示意图。

如果机器归错了门类，人类会意识机器弄错了，并产生一种名为“错误相关电位”(ErrPs)的脑电波信号。脑电图系统会检测到这个信号，机器人就会把物体转而放到另一个筐子。得益于一个创新性的机器学习算法，系统能在10毫秒（1毫秒为千分之一秒）到30毫秒之间识别出这种错误相关电位。

通过用脑电波信号来控制机器人，机器人就能像人类的一根手指或者一条腿一样听命于大脑，“随心而动”，仿佛成为人类外延的一部分身体。

更“随意”地控制机器人，如臂使指

这并不是人类第一次实现用“意念”控制机器人。此前，多个研究团队都曾研发出能依照脑中所想而行动的机器人，甚至是能辅助残疾人走路的机械骨架。它们也是靠脑电波来实现人机交流的。通常，一个实验对象头戴嵌入电极的传感器，想象机器人的动作，将脑电波信号传入计算机中，计算机再将脑电波信号处理成指挥机器人的指令。

这种方法虽然已经实现让机器人完成行走这种更复杂的动作，但它有一个很大的缺陷：太过依赖人的“脑补”能力。人必须按照特定的方式进行“思考”，形成一种固定的模式，以便形成能被计算机识别的脑电波信号——这种能力还需要一个训练过程。比方说，如果用传统的方法实现上文中的这个简单任务，人可能要通过盯着两种光束中的一种，产生特定的脑电波信号，来指挥机器人把一个物体分类到两个篮子里的一个。如果长时间监督计算机进行此类的导航和工作任务，人类的注意力要高度集中，思维也要一直保持那种固定的模式，非常辛苦。

因此，MIT和波士顿大学的这个联合研究团队，就是想解放一下监督机器人工作的人类，让整个过程更为自然，更为“随意”，就像指挥你自己的一根手指一样。当人类察觉到机器人做错了时，“错误相关电位”很自然地就会生成，然后由机器人做出判断和调整。

“你看着这个机器人，全部的工作就是在脑子里判断它是做错了还是做对了”，CSAIL主任Daniela Rus介绍道，“你不用训练自己来按机器需要的模式进行思考——是机器要来适应你，而不是反过来。”

在技术方法，这种方法的难点在于，“错误相关电位”非常微弱，因此系统要被调整得足够敏感，以对接收到的信号进行分类判断，并反馈给人类操作员。

从“二选一”到更复杂的任务

目前，该系统还只能完成这种简单的“二选一”任务，因为错误相关电位的有或无对计算机来说是一个二元信号。

为了提高系统的准确率，研究人员目前正在试图让计算机检测到“二级错误”信号。当系统没有检测到“一级错误”信号，即没有得到人类给出“你做错啦”的信号时，计算机会吃不准到底是自己没做错，还是自己没有得到准确的信号。研究人员的思路是让计算机主动触发人类的反馈，以得到一个更明确的答案。

CSAIL研究员Stephanie Gil说道，“通过建立这种人机之间关于选择的持续性交流机制，信号的准确率会大大提高。”Gil预期，一旦实现这种交流，信号的准确率可以达到90%以上。

此外，尽管当前错误相关电位是被当做一个有或无的二元信号处理，但在此前的研究中，人类已经发现错误相关电位的强度是可以被分级的，从而可以知道机器人到底错的有多离谱。因而，在理论上，错误相关电位还可以被处理成多元信号，从而在未来应用到更为复杂的多选项任务中。

Daniela Rus认为，这项工作证明了机器人有潜力被人类更“直觉”化地控制，“想象一下不用输入命令、不用敲一个键、甚至都不用说一个词，我们随时随地都能指挥机器人完成一个特定动作。这种方案能让人类更有效地管理工厂机器人、无人驾驶汽车，还有其他我们尚未研发出来的高科技。”

同时，想诺瓦蒂埃这样无法用语言交流的人也有了新的希望：像拼写这样的任务也可以通过一系列二元信号来完成。波士顿大学博士生Salazar-Gomez把这比喻为一种高级版本的眨眼机制——电影《潜水钟和蝴蝶》中，只有一只眼睛可以活动的主人公就是用眨眼这种二元信号来与世界交流，“写”成一本书的。

弗赖堡大学计算机系教授Wolfram Burgard对此评价道：“这项工作让我们距离有效脑控机器人和假体更近了一步。将人类语言翻译成机器语言是很困难的，但这对未来的人机协作意义深远。”

这项成果被CSAIL和波士顿大学的相关研究人员写作为一篇题为《利用EEG信号实时纠错机器人》（“Correcting Robot Mistakes in Real Time Using EEG Signals”）的论文，已被今年5月份将在新加坡举行的IEEE国际机器人与自动化大会（ICRA）接收。

实验中的这个Baxter机器人，由初创企业Rethink Robotics研发。而该企业的创始人就是前CSAIL主任、iRobot的联合创始人Rodney Brooks。