瘫痪患者福音脑控机器人研究取得突破

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研究人员联手开发了一种机器学习程序，可以连接到人脑，用来指挥机器人。该程序根据来自大脑的电信号来调整机器人的运动。有了这项发明，四肢瘫痪的患者有望能够自主进行更多的日常活动。

四肢瘫痪患者的身体受到限制，不能说话或者完成最简单的动作，研究人员多年来一直致力于开发能够帮助这些患者独立完成一些日常活动的系统。EPFL学习算法和系统实验室负责人奥德·比拉德教授说：“脊髓损伤患者经常会出现永久性的神经功能缺损和严重的运动障碍，使他们无法完成甚至是最简单的任务，比如抓住一个物体。”

机器人的协助可以帮助这些人实现简单的自主生活，因为机器人可以代替他们执行任务。

这两个研究小组已经开发出一种计算机程序，可以利用病人大脑发出的电信号控制机器人。无需语音控制或触摸功能，病人可以简单地用他们的思想移动机器人。

避开障碍物

为了开发他们的系统，研究人员从几年前开发的机械臂开始试验。这只手臂可以从右到左来回移动，重新定位它前面的对象，并绕过路径中的对象。比拉德教授说：“在我们的研究中，我们设计了一个机器人来避开障碍物，但我们可以尝试任何任务，比如倒一杯水或者推或拉一个物体。”

工程师们首先改进了机器人避开障碍物的机制，使其更加精确。”比拉德教授实验室的一名博士生说：“由于我们的机器人的目标是帮助瘫痪的病人，我们必须找到一种用户能够与它交流的方式，而不需要说话或移动来操控它。”

一种可以从思想中学习的算法

这就需要开发一种算法，可以根据病人的想法来调整机器人的运动。将算法连接到一个装有电极的头盖上，对病人的大脑活动进行脑电图（EEG）扫描。病人所需要做的就是操控系统。如果机器人做了一个错误的动作，病人的大脑会通过一个清晰可辨的信号发出“错误信息”，就好像病人在说“no”，然后机器人就会明白它所做的是错误的——但一开始它不知道确切的原因。例如，它是否离物体太近或太远？为了帮助机器人找到正确的答案，错误信息被输入到算法中，该算法使用反向强化学习方法来计算患者想要什么以及机器人需要采取什么行动。这是通过一个试错过程来完成的，在这个过程中，机器人会尝试不同的动作，看看哪一个是正确的。

这个过程进行得很快——机器人通常只需要尝试三到五次，就能找出正确的反应并执行患者的意愿。Millán教授说：“机器人的人工智能程序可以很快学习，但你必须告诉它什么时候出错，这样它才能纠正它的行为。开发错误信号的检测技术是我们面临的最大的技术挑战之一。”

下一步：用思想控制轮椅

研究人员希望最终使用他们的算法来控制轮椅。比拉德教授认为，目前仍有许多工程上的障碍需要克服。轮椅带来了一系列全新的挑战，因为病人和机器人都在运动。研究小组还计划将他们的算法应用于一个机器人上，机器人可以读取几种不同类型的信号，并将从大脑接收到的数据与来自视觉运动功能的数据进行协调。

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