研究人员开发基于人工智能的系统，可用意念控制机器人
瑞士联邦理工学院（EPFL）的两个研究团队联手开发了一款机器学习程序，它可以连接人脑并用于控制机器人。该程序根据大脑发出的电信号调节机器人的动作。人们希望这项发明能帮助四肢瘫痪患者更独立地完成更多日常事务。
四肢瘫痪患者被困在自己的身体里，无法说话，也无法做出哪怕最细微的动作。多年来，研究人员一直致力于开发能帮助这些患者独立完成部分任务的系统。
“脊髓损伤患者常常存在持续的神经功能缺损和严重的运动障碍，甚至无法完成抓取物体这样最简单的任务。机器人的帮助可以让这些人部分恢复失去的灵活性，因为机器人可以替他们完成任务”
比拉尔教授与何塞·米兰教授合作开展了这项研究。米兰当时领导EPFL脑机接口实验室，但此后已调往得克萨斯大学。
两个研究团队开发了一款计算机程序，可以通过患者大脑发出的电信号控制机器人。无需语音控制或传感功能，患者只需用意念就能移动机器人。该研究发表在《Nature Portfolio》旗下期刊Communications Biology上。
为了构建该系统，研究人员从几年前开发的一款机械臂入手。这款机械臂可以前后、左右移动，移动面前的物体，并避开行进路线上的障碍物。
“在我们的研究中，我们让机器人学会避开障碍物，但我们也可以选择其他类型的任务，例如给杯子倒水，或推动、拉动物体”
工程师首先改进了机器人的避障机制，使其更加精准。比拉尔实验室的博士研究生卡罗琳娜·加斯帕尔表示：“最初，机器人选择的路径对某些障碍物来说太宽，会让它绕得太远；对另一些障碍物来说又太窄，使它靠得太近。由于我们的机器人旨在帮助瘫痪患者，我们必须找到一种方式，让用户无需依靠声音或动作就能与它交流。”
这就需要开发一种算法，使其仅根据患者的思维来调节机器人的动作。该算法连接到一顶配有电极的头戴设备上，用于对患者的大脑活动进行脑电图（EEG）扫描。
使用该系统时，患者只需注视机器人。如果机器人做出错误的动作，患者的大脑会通过一个清晰可辨的信号发出“错误信息”，就像患者说“不，不是这样”一样。随后机器人会意识到自己的动作有误，但起初它并不确切知道原因。
例如，它是离物体太近了还是太远了？为了帮助机器人找到正确答案，错误信息被输入到一种采用逆强化学习方法的算法中，以弄清患者的意图以及机器人应当采取的行动。
这通过反复试错来完成：机器人尝试不同的动作，以判断哪一种是正确的。这一过程相当迅速，通常机器人只需三到五次尝试，就能找到正确答案并满足患者的意愿。
“机器人的人工智能程序可以快速学习，但你必须在它犯错时告诉它，才能让它修正自己的行为。开发错误信号检测技术是我们遇到的最大技术难题之一”
该研究的第一作者亚森·巴齐亚努利斯指出：“在我们的研究中，特别困难的是将患者的大脑活动与机器人控制系统联系起来，换句话说，就是将患者的大脑信号“转化”为机器人执行的动作。我们借助机器学习，将特定的大脑信号与具体任务相对应。随后，我们把任务与机器人的各个控制单元相关联，使机器人能够完成患者的意图。”
研究人员希望最终将该算法用于控制轮椅。
“目前仍有许多工程难题有待克服。轮椅会带来全新的挑战，因为患者和机器人都处于运动状态”
研究团队还计划将该算法用于一种能够读取多种不同类型信号的机器人，并将来自大脑的数据与视觉运动功能的数据进行协调。
