为了让机器人能「听」懂人类的语言并按照指示行事，研究者们可是绞尽了脑汁，如事先设定好程序让机器人重复执行某项任务，但这主要是应用在工作环境、条件相对固定的工业机器人，而对灵活性要求更高的使用场景下，则通过视觉感知、语音识别等接收指令。

就目前来说，语音已经是足够自然的人机交互方式了，而如果让机器人学会读心术，即使在你不开口的情况下也能明白你的意思，那岂不是更省事了？

MIT 计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）与波士顿大学合作研究出一套脑控系统，能够通过接收人类大脑信号以实时判断机器人在执行任务过程中行为的正确与否，但仅仅只能识别「对」与「错」这两项指令。

在这项成果的实验中，被邀请做试验的人员并没有经过任何特定的训练，通过佩戴布满脑电波（EEG）传感器的头戴设备「告知」机器人在执行分类任务时正确与否，在这个过程中，系统通过检测器所输出的脑电信号来识别人类的意识。

该试验中使用的机器人是 Rethink Robotics 旗下的 Raxter 人形机器人，有趣的是，当它意识到自己犯错时，会像人类一样呈现出一副「 我知道错了」的尴尬表情，并及时纠正动作，把东西往正确的地方放。

据悉，这套系统在识别人类想法所使用时间只需 10~30 毫秒之间，很好的保证了操控的及时性。团队表示，以往通过 EEG 控制的机器人的方式并不能很好的得到实时反馈，是因为人类在适应机器之前需要有一定的训练量并且达到高度集中的状态，以及机器对人思维活动的建模都需要耗费很长的时间，而对于那些对实时性要求高的监管、操控等工作，这样的技术就派不上用场了。

为了克服这一弊端，团队将技术集中在对「误差相关电位」（Errp，error relate potential）脑电信号的检测，这个信号会在人类大脑意识到错误时产生。当然，Errp 信号是很微弱的，该系统中因此有专门检测「次要错误」（secondary errors）信号的功能，作为确保检测精度的补充。

团队进一步表示，虽然目前该系统只能用在二元项目的辨别，但相信其未来会拓展到更复杂的多项任务中去，例如监管工业机器人、无人驾驶汽车等。