Интерфейс "мозг-компьютер" позволит людям исправлять ошибки роботов, используя всего лишь силу мыслей. Такая система была придумана учёными из Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (МИТ) и Бостонского университета.
Система использует электроэнцефалографию (ЭЭГ) для измерения сигналов мозга человека в то время, пока он наблюдает за работой робота. Как только система фиксирует сигнал, предполагающий, что человек заметил ошибку, она изменяет ход работы роботизированного помощника. Подобная разработка может быть использована для того, чтобы позволить людям контролировать промышленных роботов (например, строящих самолёты) во время обыкновенного наблюдения за их работой.
По словам исследовательницы Даниэлы Рус (Daniela Rus) из MIT, работа её группы прокладывает учёным путь к тому, чтобы научить роботов "понимать" нас и настраиваться на то, что мы думаем.
Рус и её коллеги использовали ЭЭГ-гарнитуру для измерения того, как электрические сигналы в мозге пяти испытуемых отражают их наблюдения. Участники исследования следили за тем, как роботы двигались в сторону одной из двух светодиодных ламп.
В каждом эксперименте случайно выбиралась одна "верная" лампа, до которой и нужно было добраться устройству. И если испытуемый видел, что робот приближается к неправильной лампе, гарнитура на его голове фиксировала реакцию в виде изменения диаграммы ЭЭГ, считывала "ошибку" и отправляла роботу сигнал о неверном решении. Цель – заставить робота изменить ход действий и направиться к другой лампе.
Отметим, что используемый в исследованиях робот Baxter ("Бакстер") был разработан компанией Rethink Robotics из Бостона. Ранее учёные отмечали, что именно "Бакстер" может произвести новую революцию в промышленности. Он может перемещать предметы, упаковывать, распаковывать их, сортировать, полировать и совершать множество других действий с объектами. При этом универсальному роботу не требуется интеграция в производство. Всё, что нужно: установить "Бакстера" у конвейера, выбрать подходящие захваты и показать, что надо делать.
Специалист Рикардо Чаварриага (Ricardo Chavarriaga) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха отмечает: "Когда человек замечает ошибку, то он производит сигнал мозга, который называется "потенциал ошибки"". И подобные "потенциалы ошибки" обладают характерной формой, что делает их хорошим инструментом для управления роботом, считает учёный.
Так, в 70 процентах случаев, когда испытуемые замечали ошибку "Бакстера", система правильно распознавала "потенциалы ошибки" и изменяла действия робота. Такие же результаты были получены в другом эксперименте: люди наблюдали за тем, как робот раскладывает предметы в две коробки. В первый ящик нужно было положить катушки из проволоки, во второй – банки с краской. На видео ниже можно увидеть, как это происходило.
Преимущество использования "потенциала ошибок" заключается в том, что людям не нужна никакая подготовка для использования такой системы, говорит ведущий автор исследования Андрэ Саласар-Гомес (Andres Salazar-Gomez) из Бостонского университета. Другие подобные устройства требуют того, чтобы люди думали о конкретных словах или представляли какие-то движения для создания команды.
Правда, в проведённых испытаниях алгоритм, который фиксировал "ошибку потенциала", был отдельно откалиброван под каждого участника (как всегда делается при проведении экспериментов с ЭЭГ). Но Саласар-Гомес надеется, что в будущем системы, основанные на ЭЭГ, смогут автоматически обнаруживать такие сигналы у совершенно разных людей.
Рус считает, что подобную систему с использованием "потенциала ошибки" можно применять в беспилотных автомобилях, для того чтобы "предупредить" машину. Например, если пассажир заметил то, что не смог зафиксировать какой-либо датчик автомобиля (скажем, если человек слышит сирену машины скорой помощи).
Добавление алгоритмов обучения в системы, использующие "потенциал ошибки", в дальнейшем сможет помочь роботам принимать более верные и обоснованные решения. Также подобная система пригодится и при создании протезов руки, управляемых мозгом. Последние смогут учиться на ошибках и адаптироваться, чтобы все последующие действия были более естественными.
Как правило, роботы запрограммированы на выполнение определённых действий. Но системы с "потенциалом ошибки" помогут научить роботов лучше выполнять свою работу, считает Рус. И это будет более комфортно для людей, поскольку таким образом они смогут более эффективно выполнять какие-либо действия совместно с роботами.
