本文摘要：近日，美国波士顿大学和麻省理工学院牵头研发出有全新的反馈系统，可使机器人适应环境人类思维模式，构建人脑对机器人的动态必要掌控。将人类语言翻译成机器人信号十分艰难，常用方法是用于脑电图扫描仪作为脑机模块，构建人脑对机器人的掌控。 但这种操控必须按照计算机可以辨识的特定方式“思维”，效率较低。

近日，美国波士顿大学和麻省理工学院牵头研发出有全新的反馈系统，可使机器人适应环境人类思维模式，构建人脑对机器人的动态必要掌控。将人类语言翻译成机器人信号十分艰难，常用方法是用于脑电图扫描仪作为脑机模块，构建人脑对机器人的掌控。

但这种操控必须按照计算机可以辨识的特定方式“思维”，效率较低。研究人员用于取名为“Baxter”的人形机器人作为被掌控末端，在操纵者的身旁下继续执行二元分类任务，机器人通过脑电图扫描仪动态监测操纵者大脑电位的变化，利用机器学习算法较慢精确分析脑电波信号。

当操作者看见机器人工作经常出现错误时，脑电波信号不会再次发生特定变化，机器人一旦检测到这种“错误涉及电位”，反馈系统之后不会促成其纠正错误。且这种“错误涉及电位”信号与机器人错误的相当严重程度成正比，不具备定量化的有可能。目前这套系统还不能运用于二元分类任务，研究人员正在升级该系统，使其能运用于更加简单的任务。

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