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為了讓機器人能「聽」懂人類的語言并按照指示行事，研究者們可是絞盡了腦汁，如事先設定好程序讓機器人重復執行某項任務，但這主要是應用在工作環境、條件相對固定的工業機器人，而對靈活性要求更高的使用場景下，則通過視覺感知、語音識別等接收指令。

就目前來說，語音已經是足夠自然的人機交互方式了，而如果讓機器人學會讀心術，即使在你不開口的情況下也能明白你的意思，那豈不是更省事了？

MIT 計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）與波士頓大學合作研究出一套腦控系統，能夠通過接收人類大腦信號以實時判斷機器人在執行任務過程中行為的正確與否，但僅僅只能識別「對」與「錯」這兩項指令。

在這項成果的實驗中，被邀請做試驗的人員并沒有經過任何特定的訓練，通過佩戴布滿腦電波（EEG）傳感器的頭戴設備「告知」機器人在執行分類任務時正確與否，在這個過程中，系統通過檢測器所輸出的腦電信號來識別人類的意識。

該試驗中使用的機器人是 Rethink Robotics 旗下的 Raxter 人形機器人，有趣的是，當它意識到自己犯錯時，會像人類一樣呈現出一副「 我知道錯了」的尷尬表情，并及時糾正動作，把東西往正確的地方放。

據悉，這套系統在識別人類想法所使用時間只需 10~30 毫秒之間，很好的保證了操控的及時性。團隊表示，以往通過 EEG 控制的機器人的方式并不能很好的得到實時反饋，是因為人類在適應機器之前需要有一定的訓練量并且達到高度集中的狀態，以及機器對人思維活動的建模都需要耗費很長的時間，而對于那些對實時性要求高的監管、操控等工作，這樣的技術就派不上用場了。

為了克服這一弊端，團隊將技術集中在對「誤差相關電位」（Errp，error relate potential）腦電信號的檢測，這個信號會在人類大腦意識到錯誤時產生。當然，Errp 信號是很微弱的，該系統中因此有專門檢測「次要錯誤」（secondary errors）信號的功能，作為確保檢測精度的補充。

團隊進一步表示，雖然目前該系統只能用在二元項目的辨別，但相信其未來會拓展到更復雜的多項任務中去，例如監管工業機器人、無人駕駛汽車等。