那麼Baxter究竟是如何讀取人類的判斷的？
Baxter的核心技術是腦電圖監視器。它可以通過算法計算出人類在思考什麼，再將指令傳遞給機器人。這個腦電圖監視器的算法只需要10-30毫秒就可以知曉人類的想法。
來自麻省理工學院的機器人專家Daniela Rus和同事們與七位志願者一起進行了測試。志願者在前臂上佩戴了檢測電極的裝置，在頭部佩戴了一個插滿了電極的“帽子”。這個“帽子”可以監測到志願者腦部的腦電圖（EEG），一旦尋找到被稱為“誤差相關電位（ErrP）”的特定腦信號，系統就會向機器人發送警報，讓Baxter停止工作。
什麼是“誤差相關電位（ErrP）”的特定腦信號呢？這是一種非常微弱的信號，通常人們的大腦在看到錯誤時產生，但仍然可以被電極捕捉到。當找到這個腦信號的時候，Baxter就可以判斷自己的行為是否正確，並及時作出糾正。如果操作員腦部沒有“誤差相關電位（ErrP）”的信號，機器人則將會繼續目前的動作和任務。
具體來講，在這個測試裡面，每個測試者負責監督一個機器人，機器人將一臺鑽機對準模擬飛機機身上三個可能的目標之中的一個，每個目標都由一個LED燈泡標記。每當機器人選擇了錯誤的目標時，測試者就會向左或向右滑動手腕以指導機器人，糾正它的選擇，機器就會將鑽頭移向適當的目標。在1000多次試驗中，機器人最初大約70％的時間都是針對正確的目標，而在人為干預下，超過97％的時間選擇了正確的目標。
目前人們已經可以通過編寫程序，利用觸摸屏交互或是語音交互控制人工智能機器人。如果有一天這項通過意念”控制”機器人的技術成熟的話，我們或許能見證童年時期的各類腦洞變成現實。
雖然Baxter目前只能執行簡單的動作，但研究人員希望能夠繼續優化反饋系統，能夠讓操作人員控制機器人更加複雜的作業。這種更加高效的控制機器人的方式為人類如何管理“機器工人”開闢了新的可能性。
除此之外，在其他領域這項技術也有很大的應用潛力。Baxter研發的波士頓大學博士 Salazar-Gomez就指出，這個系統在未來或許可以方便那些口頭交流有障礙的病患及殘疾群體和外界交流，讓別人讀懂他們的想法。
研究項目主管Daniela Rus說，“我們希望擺脫人們必須適應機器限制的世界”。不過如果人腦不可避免地出錯的話，是否會誤導機器人產生不利的影響呢？
Engadget：https://www.engadget.com/2018/06/20/mit-uses-brain-signals-and-hand-gestures-to-control-robots/
ScienceNews: https://www.sciencenews.org/article/robots-brain-waves-read-your-mind
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編譯：Zhilin
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