四肢瘫痪患者是自己身体的囚徒，无法说话或进行最轻微的运动。多年来，研究人员一直致力于开发可以帮助这些患者自行完成某些任务的系统。EPFL 学习算法和系统实验室负责人 Aude Billard 教授说：“脊髓损伤的人经常会出现永久性神经功能障碍和严重的运动障碍，这使他们无法执行最简单的任务，例如抓握物体。” “机器人的帮助可以帮助这些人恢复一些失去的灵活性，因为机器人可以代替他们执行任务。”

Billard 教授与 José del R. Millán 教授进行了一项研究，José del R. Millán 教授当时是 EPFL 脑机接口实验室的负责人，但后来搬到了德克萨斯大学。这两个研究小组开发了一种计算机程序，可以使用患者大脑发出的电信号来控制机器人。无需语音控制或触控功能;患者可以简单地用他们的想法来移动机器人。该研究已发表在Nature Portfolio 的开放获取期刊Communications Biology 上。

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。这个手臂可以从右到左来回移动，重新定位它前面的物体并绕过它路径上的物体。“在我们的研究中，我们对机器人进行了编程以避开障碍物，但我们可以选择任何其他类型的任务，例如装满一杯水或推拉物体，”比拉德教授说。

工程师们开始改进机器人避开障碍物的机制，使其更加精确。“起初，机器人会选择一条对某些障碍物来说太宽的路径，把它带到太远的地方，而对其他人来说又不够宽，让它太近，”卡罗琳娜·加斯帕·平托·拉莫斯·科雷亚 (Carolina Gaspar Pinto Ramos Correia) 说，他是教授的博士生。比拉德的实验室。“由于我们机器人的目标是帮助瘫痪患者，我们必须找到一种方法，让用户无需说话或移动即可与其进行交流。”

一种可以从思想中学习的算法

这需要开发一种算法，该算法可以仅根据患者的想法来调整机器人的运动。该算法连接到配备电极的头罩，用于对患者的大脑活动进行脑电图 (EEG) 扫描。要使用该系统，患者所需要做的就是看着机器人。如果机器人做出不正确的动作，患者的大脑会通过清晰可辨的信号发出“错误信息”，就好像患者在说“不，不是那样”。然后机器人会明白它在做什么是错的——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，它使用逆向强化学习方法来确定患者想要什么以及机器人需要采取什么行动。这是通过试错过程完成的，机器人会尝试不同的动作，看看哪个动作是正确的。这个过程进行得非常快——机器人通常只需要三到五次尝试就能找出正确的反应并执行患者的愿望。