麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和波士顿大学的研究人员合作设计了一个系统，将神经科学和机器学习结合起来，创造了一个读心术机器人。认真对待。这个机器人可以读懂你的想法，知道是对还是错。

根据《福布斯》研究人员创建了一个系统，当人类观察者注意到一个错误时，机器人可以实时纠正它的错误。观察者只是坐在那里观看;她不与机器人进行身体上的互动。如果观察者意识到出现了错误，机器人就会改变方向，做正确的事情。”

在这个项目中，该团队使用了Rethink Robotics公司的一个名为“Baxter”的人形机器人。他们设计了一个系统，可以在Baxter执行对象排序任务时检测到用户注意到的错误。如果Baxter尝试将一个项目放入错误的bin中，系统将向Baxter发送一个命令来纠正他的选择。本文对此进行了详细的研究利用脑电图信号实时纠正机器人错误．

神经科学

该系统从记录大脑活动的脑电图(EEG)监视器获取数据。当人类观察者看着巴克斯特执行他的分类任务时，脑电图帽发出的信号被输入计算机。计算机分析这些信号，看观察者是否认为巴克斯特的工作是正确的。

然后，专用计算机分析脑电图信号，寻找错误相关电位(ErrPs)。errp是我们对意外错误的自然反应。当我们观察到或犯了错误时，这些信号就会出现。

errp对于机器人来说很有用，因为它在人们注意到错误后很快出现，通常在500ms内就可以观察到。当这个人注意到一个错误时，计算机就向巴克斯特发出信号，告诉他他犯了一个错误，以便他及时纠正自己的行为。

机器学习

研究人员用12名人类参与者来测试这个系统。这些参与者之前没有使用人机界面或脑电图的经验。他们只是被要求观看巴克斯特分类。

计算机系统处理脑电图信号来识别errp发生的时间。这个系统使用MATLAB和万博1manbetx用来捕获、处理和分类这些信号。

由于每个人的errp可能略有不同，机器学习用来训练系统识别相应的信号。每个参与者完成四次试验。第一次通过试验来收集训练数据。在这次试验中，为了引入errp, Baxter随机犯了一些错误。

一个弹性网在第一次试验后对12名参与者进行了实施和培训。这种方法通过寻找与Baxter分类错误相对应的电活动的变化，训练分类器对那个人的独特反应。

该团队的机器学习算法在不到30毫秒的时间内对脑电波进行分类。这使得在第二次到第四次试验中，对每个人类参与者进行在线分类。这个人的思想被监控，当一个ErrP被检测到时，一个信号被发送到巴克斯特，这样他就可以从他的错误中“学习”并实时改变他的反应。

二次ErrPs

巴克斯特并不总是完美的。该系统能够识别errp，并纠正Baxter 70%的时间。

研究人员发现，有时errp不足以让他改变自己的反应，也就是说，它们被错误分类了。就在那时，研究人员注意到次级errp，相当于“哎呀……你还是做错了”，开始发挥作用。如果巴克斯特没有纠正他的行为，脑电图信号会显示出二级ErrP，这被证明更容易分类。这使他的表现提高到90%。

人机界面

该系统对随机测试对象的准确率达到90%。这些参与者没有接受过学习如何与机器人沟通的特殊培训。

作为《新闻周刊》报告称，“最大的突破是，机器人能够理解人类控制器的想法，而无需人类改变自己的自然思维模式。过去在脑电图控制机器人方面的工作需要训练人类以计算机能够识别的特定方式思考。”

这在改善人机界面方面显示出了巨大的潜力，由于ADAS和家庭助理等创新技术，这一领域正受到人们的广泛关注。想象一下，如果你的Alexa设备在播放错误的歌曲时能读懂你的心思，或者你的自动驾驶汽车能告诉你，你认为它转错弯了。