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结合神经科学和机器学习的系统，以创造一个读心术机器人。认真对待。这个机器人可以读懂你的思想，判断它是对还是错。

根据《福布斯》研究人员发明了一个系统，当人类观察者注意到机器人正在犯错误时，该系统可以让机器人实时纠正错误。观察者只是坐在那里观看;她不会和机器人或其他任何东西进行身体上的互动。如果观察者意识到出现了错误，机器人就会改变方向，做出正确的选择。”

在这个项目中，该团队使用了Rethink Robotics公司的一个名为“Baxter”的类人机器人。他们设计了一个系统，当巴克斯特执行对象排序任务时，该系统可以检测到一个人是否注意到了错误。如果Baxter试图将一个物品放入错误的箱子中，系统会向Baxter发送一条命令来纠正他的选择。本文详细介绍了本文的研究内容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。当人类观察者观察巴克斯特执行排序任务时，脑电图帽发出的信号被输入计算机。计算机分析信号，看观察者是否认为巴克斯特的工作是正确的。

然后，一台专用计算机分析脑电图信号，寻找误差相关电位(ErrPs)。errp是我们对意外错误的自然反应。当我们观察或犯错时，这些信号就会显现出来。

errp对机器人很有用，因为它们在人们注意到错误后迅速发生，通常在500毫秒内可观察到。当这个人注意到一个错误时，计算机会及时向巴克斯特发出信号，告诉他他犯了一个错误，以便他纠正自己的行为。

机器学习

研究人员使用了12名人类参与者来测试这个系统。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进行分类。

计算机系统对脑电图信号进行处理，以识别errp何时发生。这个系统使用MATLAB和金宝app捕捉、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。第一次通过试验被用来收集训练数据。在这个试验中，巴克斯特为了引入errp而随机犯错。

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。这就训练了分类器，通过寻找当巴克斯特犯分类错误时对应的电活动的变化，来识别那个人的独特反应。

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。这使得每个人类参与者在第二次到第四次试验期间可以在线进行分类。这个人的想法被监控，当检测到ErrP时，就会向巴克斯特发送一个信号，这样他就可以从错误中“学习”，并实时改变自己的反应。

二次ErrPs

巴克斯特并不总是完美的。该系统能够识别errp，并在70%的时间内纠正百特。

研究人员发现，有时errp不足以让他改变回答，也就是说，它们被错误分类了。这时，研究人员注意到次级errp，也就是“哎呀，你还是做错了”的意思开始起作用。如果巴克斯特没有纠正他的行为，脑电图信号会显示出第二个ErrP，这被证明更容易分类。这使他的表现提高到了90%。

人机界面

该系统能够达到90%的准确率与随机测试对象。这些参与者没有接受过学习如何与机器人交流的特殊培训。

作为《新闻周刊》报道称:“最大的突破是，机器人能够理解人类控制器在想什么，而无需人类改变他们的自然思维模式。过去对脑电图控制机器人的研究要求训练人类以计算机能够识别的规定方式思考。”

由于ADAS和家庭助手等创新技术的出现，这一领域正受到广泛关注。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思想，或者你的自动驾驶汽车能告诉你你认为它拐错了弯。