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新技术让人用思维控制机器人

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新技术让人用思维控制机器人

发布日期:2017-04-25 00:00 来源: 点击:

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今工业机器人厂家计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取常识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验常识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。大家可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

该系统会在人们观看机器人工作时,利用脑电图学(EEG)测量其大脑信号。当它检测到表明个人发现错误的信号后,就会改变机器人的作业。该系统可通过让人简单地观察工业机器人来控制它们。

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“在让机器学习人类并让它们根据大家的思考做出调整方面,大家刚刚迈出一小步。”美国麻省理工学院的Daniela Rus说。

Rus和团队利用EEG头盔,监测了5名志愿者观看机器人走向两个LED灯时的大脑反应。在每项测试中,均有1个LED灯被随机选作“正确”的目标。如果志愿者看到机器人走向错误目标,头盔会在EEG读数过程中侦察到错误,并向机器人发送信号,使其走向另一个正确的目标。实验中采用的是由马萨诸塞州波士顿再思考机器人公司生产的工业机器人Baxter。

瑞士联邦理工学院的Ricardo Chavarriaga 表示,当人们发现错误后会产生一种叫作“潜在错误”的大脑信号。他说,潜在错误信号有着独特的形状,使它们成为控制机器人的良好选择。

在70%的情况下,当志愿者注意到机器人在犯错误时,该系统能够正确识别潜在错误,并改变机器人的行动。当志愿者观看Baxter将盘线和油漆瓶分类装到不同的箱子中时,所产生的结果与此类似。

其他EEG控制的设备需要人类思考具体的语言或动作生成指令。该研究首席编辑、波士顿大学的Andres Salazar-Gomez说,利用潜在错误的一个优势是,人们无须训练就能使用该系统。


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