AI意念控制新进展，大脑说错了，机器人居然真能感应到
目前脑机接口这种比较科幻的现代科技，在非侵入式方向，依然多半处于搜集简单脑电波强弱信号解码并驱动简单动作的阶段。这种意念控制类的技术，能在一些简单游戏或者应用中发挥作用，但也难以拓展到别的更广泛的应用领域。
不过现在，基于人工智能强化学习的脑机接口技术，又有了新进展：依靠想就能控制外在设备，比如机器人。机智客看相关资讯称，来自洛桑联邦理工学院（EPFL）、得克萨斯大学奥斯汀分校（UT）的科学家团队，就开发了一种可以仅借助人类大脑发出的电信号就能控制机器人的强化学习系统。
这种脑机接口技术，目前主要应用于瘫痪患者。它能辅助患者指挥外部机器人设备，来控制身体，以便让患者最大化重新进入正常人生活，能做更多正常人能做的举动。也就是说，在患者大脑和机器系统之间架起了一座桥梁，让患者能够更完善地驱动机器人来实现避障拿捏等行动。
这种意念控制技术，是一种根据患者用户脑海中想法来驱动指挥外部机器人设备进行各种运动的算法。当然，这个是非侵入式，需要佩戴配有电极的头罩，在对患者的大脑活动进行脑电图 (EEG) 扫描后，一旦机器人做出不正确、不符合预期的动作，患者的大脑只要想，错了，这种信号就会被头罩捕捉并实时传输到机器人，机器人会立马停止相应动作。
虽然机器人本体并没有思想，不会知道自己怎么错了，或者应该怎么朝向正确的方向运动，不过有患者脑电波信号指引，可以有效进行很多动作。另外，研究团队还开发了一种基于逆向强化学习方法的算法，来帮助机器人去进行「推理」，以找到正确答案。
也就是说，当错了的信号发送给机器人，内置的AI算法会计算反推患者想要什么，以及什么动作是正确的。当然了，这其实属于一种试错机制，然而却并不会花费太多时间，通常三到五次就能找出正确的反应行动。
在此次实验中，研究人员以外部机器人拾取、放置、避开物品等任务为例，并在受试者身上验证了该方法。另外呢，患者用户还能够训练机器人控制器来调整其自动接近障碍物的方式，从而生成个性化的机器人活动轨迹。
这无疑是脑机接口技术的又一次进展。虽然这个算法依然有一些局限，不过不管怎么说，都属于部分实现了依靠脑电波来控制机器人的功能，都是一次积极的进步。随着研究人员的不断深入研究，BCI技术终会越来越能解决我们现实中的问题，会越来越实用普惠。
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