腦機接口新進展！只憑意念，操縱機器移動、拿取物體成為現(xiàn)實
撰文：吳婷婷
編審：寇建超
排版：李雪薇
近日，來自洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）、得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校（UT）的科學(xué)家團隊，就開發(fā)了一種可以僅借助人類大腦發(fā)出的電信號就能控制機器人的強化學(xué)習系統(tǒng)——無需任何語音控制或觸控功能，使用者只需要簡單地「想一想」，就可以操控機器人完成移動、拿取物體等任務(wù)。
據(jù)論文描述，這項基于腦機接口的研究，目前主要針對癱瘓患者，可以讓機器人更加準確、快捷地輔助癱瘓患者的正常生活，以提高他們身體的靈活性。
相關(guān)研究論文以「Customizing skills for assistive robotic manipulators, an inverse reinforcement learning approach with error-related potentials」為題，已發(fā)表在 Nature 子刊 Communications Biology 上。
意念控制的前提：規(guī)避障礙
在某種意義上，智能機器人的出現(xiàn)可以幫助癱瘓患者恢復(fù)一定的身體靈活性，因為他們可以操作機器人來代替自己完成任務(wù)。
然而，目前的輔助設(shè)備一部分僅限于通過攝像頭等裝置實現(xiàn)自動避障，控制權(quán)并非在癱瘓患者自己這邊。另一方面，即使是癱瘓患者掌握避障選擇權(quán)，也都是基于語音或操作控制面板來滿足需求，普適性并不高。
為了解決這一問題，此次研究團隊希望首先解決「機器人規(guī)避障礙」的問題。因為患者們的所有日?；顒佣紩婕斑@一點，如果沒有一個好的避障系統(tǒng)，對患者來說，機器人就沒有了輔助意義。
因此，研究人員從他們幾年前開發(fā)出的機械臂著手，該機械臂可以來回移動，不斷實時定位它面前的物體，并繞過移動路徑上的障礙物。
大腦電信號與逆向強化學(xué)習
圖 | 機械臂避障示意圖。（a）機械臂原本的移動路徑；（b）機械臂完成更難任務(wù)時的移動路徑；（c、d）患者使用控制面板上下左右操縱機械臂
因為起初，機器人會自動選擇將物體移到較遠的地方，從而清理出一條對某些障礙物來說較寬的路徑。但問題在于，這條路徑對其他大點的物體來說不夠?qū)挘矣袝r移動的距離也不夠遠。
那么，能不能在患者的腦海與機器系統(tǒng)之間建立某種連接，來真正實現(xiàn)「意念控制」以達到更完美的避障效果呢？
要實現(xiàn)「意念控制」，首先需要設(shè)計出一種算法，該算法可以完全根據(jù)患者腦海中的想法來調(diào)整機器人的各種運動。于是，工程師們?yōu)榛颊叽魃吓溆须姌O的頭罩，該頭罩可以對患者的大腦活動進行腦電圖 (EEG) 掃描，一旦出現(xiàn)異常的電信號，就會對機器人的行動產(chǎn)生影響。
當機器人按照設(shè)定的 AI 程序進行避障時，患者所唯一需要做的就是看著機器人。如果機器人做出了不正確的動作，患者的大腦會通過一種清晰可辨的電信號發(fā)出「錯誤信息」的警告，就好像在對機器人說「No」。
一旦接收該信號，機器人就會停止當前動作。但實際上，它并不能確切地「理解」問題出在哪里。例如，自己當前究竟是離障礙物太近還是太遠？
因此，研究團隊還開發(fā)了一種基于逆向強化學(xué)習方法的算法，來幫助機器人去進行「推理」，以找到正確答案。
首先，錯誤信息會被輸入到算法中，計算出患者想要什么以及機器人應(yīng)當采取什么行動。這實際上是通過試錯過程來完成的，也就是說，機器人會開始嘗試不同的動作，看看哪個動作是正確的。這個過程并不會花費較多時間，機器人通常只需要嘗試三到五次就能找出正確的反應(yīng)并執(zhí)行患者的愿望。
圖 | （左）機器原本生成的避障軌跡，紅色區(qū)域表示可能出錯的路徑；（右）經(jīng)過患者大腦糾正后的避障路徑
此外，用戶還能夠訓(xùn)練機器人控制器來調(diào)整其自動接近障礙物的方式，從而生成個性化的機器人活動軌跡。
未來的發(fā)展
不過，該技術(shù)也存在一定局限性，正如論文通訊作者之一、EPFL 腦機接口實驗室的負責人 José del R. Millán 教授所說：「此次開發(fā)的機器人AI程序可以快速進行學(xué)習，但你必須在它犯錯時用意念告訴它，只有這樣，它才能迅速糾正當前的行為?！?br>
研究團隊也表示：「目前，我們面臨的最大技術(shù)挑戰(zhàn)之一就是開發(fā)出更加智能、準確的錯誤信號檢測技術(shù)。」
但不可否認的是，此次研究已經(jīng)部分實現(xiàn)了「直接依靠腦電波控制機器人」。實際上，僅僅在中國，平均每 1000 人中就有一位脊髓損傷患者，因此這項研究成果無疑為這些患者帶來巨大希望，讓他們不需要語音控制或觸摸功能就能控制機械系統(tǒng)，在最大限度上回歸正常生活。
此外，研究人員還表示，希望最終使用此套算法系統(tǒng)來控制輪椅。畢竟對于患者來說，輪椅就是他們的四肢，「盡管目前仍有許多工程困難需要克服，但是如果實現(xiàn)了意念控制輪椅，那才是真正意義上從禁錮的身體中解脫出來。」
參考資料：
https://www.nature.com/articles/s42003-021-02891-8
https://techxplore.com/news/2021-12-mind-controlled-robots-closer.html
