让机器人工作并非易事，科学家通常要将编程做得极为详细，或设法让机器人“听懂”人类语言。但如果我们能更直接的操控机器人，比如使用脑电波或者手势呢？
据sciencedaily网站6月20日报道，一项由麻省理工学院计算科学与人工智能研究室（CSAIL）牵头的课题目标就是如此——人只需要通过发出大脑信号，或动动手指就可以即时地纠正机器人所犯的错误。相关研究论文下周将在匹兹堡召开的“机器人：科研与系统研讨会（RSS）”上发表，CSAIL博士研究生约瑟夫?戴普雷托是研究的第一作者。
这项新研究是以研究者们过去对简单的二选一活动的研究为基础的，他们将范围扩展到了多选项任务，并为人类同时管理一组机器人开辟了新的可能性。
通过检测人类大脑活动，当人发现机器人在任务中犯了错误，系统立即可以探测到。同时，他们开发了一个界面，通过肌肉活动监测，人可以用手势翻阅选项并选择发指令给机器人。
“这套系统结合了EEG脑电图和EMG肌电图的信息反馈，让自然的人机互动在更为广阔的应用领域里发展，超越了以往仅依赖脑电图的互动。”指导这项研究的CSAIL实验室主任丹尼艾拉?罗斯说。
早先研发的系统多注重训练和识别人类特定的、简单思维活动中大脑发出的信号，系统训练也同样。例如在机器人从事不同任务时，人类需要看着不同的指示灯。这种方式显然不适用于那些需要高度专注的行业，如建筑或航行。
这个研究组还成功利用了称为“错误相关电位（ErrPs）”的大脑信号——当人发现错误时就会自然产生于大脑中的一种信号——当它出现时，系统将停止运行，等待人类去纠正错误。如果不出现，机器人正常进行工作。
研究中利用了Rethink Robotics公司的一名叫“Baxter”的人形机器人。在人类的监督下，机器人将选择正确率从70%提高到了97%。
在研发中，小组成功运用了脑电描记法来监测大脑活动、肌肉描记法监测肌肉活动，使用者的头皮和前臂部位还需与多个电极相连。
上述方法本来各有缺陷，脑电信号常常不易于探测，肌电图信号则不容易具体精确化成动作。然而当两者结合在一起使用时，则能产生更强的生物感应信号，让未经训练的新使用者来操作系统。“通过大脑和肌肉信号的结合，系统能逐步学习人的自然手势和人怎样判别错误，人机交流变得更像是人与人的交流。”
研究者期待，在未来这个系统能为高龄人士、语言或肢体有障碍的、和移动不便的劳动者使用。
编译：馥莉 审稿：alone
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