当机器人按照设定的AI程序进行避障时 ， 患者所唯一需要做的就是看着机器人 。如果机器人做出了不正确的动作 ， 患者的大脑会通过一种清晰可辨的电信号发出“错误信息”的警告 ， 就好像在对机器人说“No” 。
一旦接收该信号 ， 机器人就会停止当前动作 。但实际上 ， 它并不能确切地“理解”问题出在哪里 。例如 ， 自己当前究竟是离障碍物太近还是太远？
因此 ， 研究团队还开发了一种基于逆向强化学习方法的算法 ， 来帮助机器人去进行“推理” ， 以找到正确答案 。
首先 ， 错误信息会被输入到算法中 ， 计算出患者想要什么以及机器人应当采取什么行动 。这实际上是通过试错过程来完成的 ， 也就是说 ， 机器人会开始尝试不同的动作 ， 看看哪个动作是正确的 。这个过程并不会花费较多时间 ， 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愿望 。


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图|（左）机器原本生成的避障轨迹 ， 红色区域表示可能出错的路径；（右）经过患者大脑纠正后的避障路径
在实验中 ， 研究人员以机械臂拾取、放置、避开物品等任务为例 ， 并在受试者身上验证了该方法 。此外 ， 用户还能够训练机器人控制器来调整其自动接近障碍物的方式 ， 从而生成个性化的机器人活动轨迹 。未来的发展
不过 ， 该技术也存在一定局限性 ， 正如论文通讯作者之一、EPFL脑机接口实验室的负责人JosédelR.Millán教授所说：“此次开发的机器人AI程序可以快速进行学习 ， 但你必须在它犯错时用意念告诉它 ， 只有这样 ， 它才能迅速纠正当前的行为 。”
研究团队也表示：“目前 ， 我们面临的最大技术挑战之一就是开发出更加智能、准确的错误信号检测技术 。”
但不可否认的是 ， 此次研究已经部分实现了“直接依靠脑电波控制机器人” 。实际上 ， 仅仅在中国 ， 平均每1000人中就有一位脊髓损伤患者 ， 因此这项研究成果无疑为这些患者带来巨大希望 ， 让他们不需要语音控制或触摸功能就能控制机械系统 ， 在最大限度上回归正常生活 。
【意念控制操纵机器移动、拿取物体成为现实】此外 ， 研究人员还表示 ， 希望最终使用此套算法系统来控制轮椅 。毕竟对于患者来说 ， 轮椅就是他们的四肢 ， “尽管目前仍有许多工程困难需要克服 ， 但是如果实现了意念控制轮椅 ， 那才是真正意义上从禁锢的身体中解脱出来 。”

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