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機器人|AI意念控制新進展，大腦說錯了，機器人居然真能感應到

機器人算法腦機接口

機器人|AI意念控制新進展，大腦說錯了，機器人居然真能感應到

目前腦機接口這種比較科幻的現代科技 ， 在非侵入式方向 ， 依然多半處于搜集簡單腦電波強弱信號解碼并驅動簡單動作的階段 。 這種意念控制類的技術 ， 能在一些簡單游戲或者應用中發揮作用 ， 但也難以拓展到別的更廣泛的應用領域 。
不過現在 ， 基于人工智能強化學習的腦機接口技術 ， 又有了新進展：依靠想就能控制外在設備 ， 比如機器人 。 機智客看相關資訊稱 ， 來自洛桑聯邦理工學院（EPFL）、得克薩斯大學奧斯汀分校（UT）的科學家團隊 ， 就開發了一種可以僅借助人類大腦發出的電信號就能控制機器人的強化學習系統 。

這種腦機接口技術 ， 目前主要應用于癱瘓患者 。 它能輔助患者指揮外部機器人設備 ， 來控制身體 ， 以便讓患者最大化重新進入正常人生活 ， 能做更多正常人能做的舉動 。 也就是說 ， 在患者大腦和機器系統之間架起了一座橋梁 ， 讓患者能夠更完善地驅動機器人來實現避障拿捏等行動 。
這種意念控制技術 ， 是一種根據患者用戶腦海中想法來驅動指揮外部機器人設備進行各種運動的算法 。 當然 ， 這個是非侵入式 ， 需要佩戴配有電極的頭罩 ， 在對患者的大腦活動進行腦電圖 (EEG) 掃描后 ， 一旦機器人做出不正確、不符合預期的動作 ， 患者的大腦只要想 ， 錯了 ， 這種信號就會被頭罩捕捉并實時傳輸到機器人 ， 機器人會立馬停止相應動作 。
雖然機器人本體并沒有思想 ， 不會知道自己怎么錯了 ， 或者應該怎么朝向正確的方向運動 ， 不過有患者腦電波信號指引 ， 可以有效進行很多動作 。 另外 ， 研究團隊還開發了一種基于逆向強化學習方法的算法 ， 來幫助機器人去進行「推理」 ， 以找到正確答案 。
也就是說 ， 當錯了的信號發送給機器人 ， 內置的AI算法會計算反推患者想要什么 ， 以及什么動作是正確的 。 當然了 ， 這其實屬于一種試錯機制 ， 然而卻并不會花費太多時間 ， 通常三到五次就能找出正確的反應行動 。
在此次實驗中 ， 研究人員以外部機器人拾取、放置、避開物品等任務為例 ， 并在受試者身上驗證了該方法 。 另外呢 ， 患者用戶還能夠訓練機器人控制器來調整其自動接近障礙物的方式 ， 從而生成個性化的機器人活動軌跡 。
【機器人|AI意念控制新進展，大腦說錯了，機器人居然真能感應到】這無疑是腦機接口技術的又一次進展 。 雖然這個算法依然有一些局限 ， 不過不管怎么說 ， 都屬于部分實現了依靠腦電波來控制機器人的功能 ， 都是一次積極的進步 。 隨著研究人員的不斷深入研究 ， BCI技術終會越來越能解決我們現實中的問題 ， 會越來越實用普惠 。

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