对于让机器人已完成我们想做到的事情，它们必须解读我们的命令才讫。在绝大多数情况下，这意味著我们必需和它们让步：例如，教授它们错综复杂的人类语言，或者给它们具体的命令来已完成十分明确的任务。但是，如果我们可以研发出有一种机器人，它们就看起来我们身体的一部分，并且可以做到任何我们想要做到的事情，那不会怎样呢？来自麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和波士顿大学的一个团队于是以致力于解决问题这个问题，创立一个反馈系统，让人们意味着用于他们的大脑就可以立刻缺失机器人的错误。
在MIT研发的反馈系统使人类操作员只用于大脑信号就可动态缺失机器人作出的自由选择。用于来自记录脑部活动的脑电图（EEG）监视器的数据，系统可以检测到人类否注意到机器人继续执行对象分类任务时所罪的错误。该团队全新的机器学习算法使系统需要在10到30毫秒的时间内，辨识分类脑电波。
虽然系统目前不能处置比较非常简单的二进制自由选择问题，本文的资深作者说道，这项研究指出，我们有一天可以用更加必要的方式掌控机器人。“想象一下，需要立刻告诉他机器人已完成一个特定的动作，而不必须键入命令，按下按钮或甚至说道一个字，”CSAIL总监DanielaRus说道。
“这样一个非常简单方法将提高我们监督工厂机器人，无人驾驶汽车，甚至是我们还没发明者出来的其他技术的能力。”在目前的研究中，团队用于了来自RethinkRobtics公司的取名为“Baxter”的人形机器人，该公司由前CSAIL总监和iRobot牵头创始人RodneyBrooks领导。
讲解这项工作的论文由BU博士候选人AndresF．Salazar－Gomez，CSAIL博士候选人JosephDelPreto和CSAIL研究科学家StephanieGil在Rus和BU教授FrankH．Guenther的监督下撰写。该论文最近被今年5月在新加坡举办的IEEE国际机器人与自动化大会（ICRA）收录于。过去EEG掌控机器人方面的工作是必须训练人员以计算机可以辨识的规定方式“思维”。例如，操作者有可能必需查阅两个亮光表明中的一个，每个亮光表明对应机器人继续执行的有所不同任务。
这种方法的缺点是训练过程和调整自己点子的过程艰巨而累人，尤其是对于监督导航系统任务或必须精神高度集中的建筑业的人。Rus的团队期望让体验更加大自然。为了做这一点，他们专心于被称作“错误涉及电位”（ErrPs）的大脑信号，这是在大脑注意到错误时产生的。
当机器人按命令计划展开自由选择时，系统用于ErrP来确认操作者人员否表示同意所做到要求。“当你看著机器人，你所要做到的只是精神上表示同意或不表示同意它正在做到的事情，”鲁斯说道。
“你不用训练自己以某种方式思维，是机器适应环境你，而不是其他方式。”ErrP信号十分黯淡，这意味著系统必需展开微调，以便对信号展开分类并将其用作操作者的对系统电路中。除了监测初始ErrP，团队还企图检测当系统没注意到人的最初决策时再次发生的“次级错误”。
“如果机器人不确认它的要求，它可以启动时人类的反应，获得一个更加精确的答案，”吉尔说道。“这些信号可以贞着提升自由选择的精度，通过创建人类和机器人之间的倒数对话展开交流。
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