MIT は、思考を通じて機械にタスクを実行させるブラックテクノロジーを開発

MITのコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所（CSAIL）の研究者らは、人間の操作者の脳波を読み取り、思考によって機械にタスクの実行を指示できる新しいインターフェースを開発した。 「私たちは、人間が機械の限界に適応しなければならない世界から脱却したいと考えています」とCSAIL所長のダニエラ・ラス氏は語る。「このようなアプローチは、より自然で直感的なロボットシステムを開発できることを示しています。」このシステムは、頭皮に取り付けた電極を介して脳内の電気的活動を検出する脳波記録法（EEG）と、運動ニューロンによって生成される信号を測定する筋電図法（EMG）を組み合わせて、脳の活動を監視します。

EEG も EMG も完璧な科学ではなく、特に正確でもありません。しかし、この2つを組み合わせることで、研究チームはどちらか一方の技術を単独で使用するよりもはるかに高い精度の結果を得ることができました。

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「筋肉と脳の信号を観察することで、人間の自然な姿勢や、問題に直面したときに即座に下す決断を理解し始めることができる」と、このプロジェクトの論文の主執筆者で博士課程の学生であるジョセフ・デルプレト氏は述べた。「これにより、人間とロボットのコミュニケーションが、人間同士のコミュニケーションに近づく可能性がある」

CSAIL チームのアルゴリズムは、人がエラーに気付いたときに自然に発生する神経活動のパターンである「エラー関連電位 (ErrP)」の信号を分析しました。制御対象のロボットがエラーを起こしそうになったときなど、エラーが検出された瞬間にロボットは動作を停止し、オペレーターがジェスチャーベースのメニュー インターフェースを使用してエラーを修正できるようになります。

「EEG フィードバックと EMG フィードバックを組み合わせたこの研究により、これまで EEG フィードバックのみで行っていたよりもはるかに幅広い範囲の人間とロボットの相互作用のアプリケーションが可能になります」と Russ 氏は言います。「筋肉フィードバックを含めることで、ジェスチャーでロボットを遠隔操作でき、操作はより繊細で具体的なものになります。」

研究者らは、人間の監督下にあるロボットは97％以上の確率で誤りを修正したのに対し、対照群では70％だったことを発見した。さらに印象的なのは、このシステムがこれまで使用したことのない人にも同様に機能することです。研究チームは、このシステムは言語障害や運動障害のある人々にとってより有用である可能性があると考えている。