該系統(tǒng)會在人們觀看機器人工作時，利用腦電圖學（EEG）測量其大腦信號。當它檢測到表明個人發(fā)現錯誤的信號后，就會改變機器人的作業(yè)。該系統(tǒng)可通過讓人簡單地觀察工業(yè)機器人來控制它們。

“在讓機器學習人類并讓它們根據我們的思考做出調整方面，我們剛剛邁出一小步。”美國麻省理工學院的Daniela Rus說。

Rus和團隊利用EEG頭盔，監(jiān)測了5名志愿者觀看機器人走向兩個LED燈時的大腦反應。在每項測試中，均有1個LED燈被隨機選作“正確”的目標。如果志愿者看到機器人走向錯誤目標，頭盔會在EEG讀數過程中偵察到錯誤，并向機器人發(fā)送信號，使其走向另一個正確的目標。實驗中采用的是由馬薩諸塞州波士頓再思考機器人公司生產的工業(yè)機器人Baxter。

瑞士聯邦理工學院的Ricardo Chavarriaga 表示，當人們發(fā)現錯誤后會產生一種叫作“潛在錯誤”的大腦信號。他說，潛在錯誤信號有著獨特的形狀，使它們成為控制機器人的良好選擇。

在70%的情況下，當志愿者注意到機器人在犯錯誤時，該系統(tǒng)能夠正確識別潛在錯誤，并改變機器人的行動。當志愿者觀看Baxter將盤線和油漆瓶分類裝到不同的箱子中時，所產生的結果與此類似。

其他EEG控制的設備需要人類思考具體的語言或動作生成指令。該研究首席作者、波士頓大學的Andres Salazar-Gomez說，利用潛在錯誤的一個優(yōu)勢是，人們無須訓練就能使用該系統(tǒng)。