斯坦福大学研究NOIR系统：实现用意念控制AI机器人(斯坦福大学研究生学费)
11月27日 消息:斯坦福大学最新研发的NOIR模型，成为一项引人注目的技术突破。这一通用型模型通过解码大脑信号，实现了人类通过思维来操控机器人的目标。
这一创新的智能机器人接口系统通过三个关键阶段，使人的脑电信号转化为机器人的具体行动。
首先，使用环境显示器展示特定场景，人通过观察该场景，系统记录脑电图（EEG）信号。接着，通过解码脑电信号，系统识别出人的目标物体、互动方式以及位置，将这些信息转化为机器人的控制信号，实现基本的机器人技能。这种系统还能够预测人的具体目标，为人体增强提供了强大的支持，特别是对残障人士和老年人。
整个系统的设计涉及多个阶段，包括从EEG信号中解码目标物体、使用视觉提示工具高亮特定区域，以及通过肌肉张力检测作为安全机制。研究人员还开发了一种基于检索的少样本对象和技能选择模型，通过学习在短时间内获取人的目标和技能选择，减少了解码人类意图的时间和成本。
该研究呈现了在各种任务中的实验结果，包括日常活动、桌面操作和移动任务。这种系统的潜在应用范围广泛，既可在一般人口中发挥作用，也可成为未来危险环境中执行任务的利器，尤其是在人类无法进入或对残障人士和老年人提供日常活动支持的情况下。
这项研究为未来的智能机器人发展开辟了新的道路，或许我们将会看到一种类似阿凡达系统的未来，人们的意识被传输到机器人化身，执行各种任务。虽然这可能还是遥远的未来，但至少我们可以期待从这项研究中得到一些实际应用，帮助人们在危险环境中执行任务，或者为残障人士和老年人提供更多的支持。
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