로봇을 제어하는 것과 관련, 명령을 내릴 수 있는 방법 만이 아니라 그 명령을 올바르게 수행하도록 하는 것도 중요하다. 이를 돕기 위해 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소 (CSAIL) 그리고, 보스턴 대학교 (Boston University)의 연구진은 새로운 시스템을 개발했다. 로봇이 무언가 실수했을 때 이를 바로 잡고 경고하기 위해 운영자를 일종의 자동 오류 탐지기로 전환시키는 시스템이다. 마인드 컨트롤 로봇이라는 개념은 새로운 것이 아니지만 여전히 개발 단계에 있는 기술이다. 두뇌에서 기계로의 직접 제어는 기계적 인터페이스의 문제를 없애거나 음성 명령에 반응하는 로봇을 가르쳐 만들 수 있겠지만, 여전히 완전치는 않다. 명령을 올바르게 수행하는 것은 또 다른 일이기 때문이다.

MIT에 따르면, 과거에 로봇을 제어하던 방법은 뇌파계(EEG)에 작업자를 연결한 다음 로봇에게 두 가지 중 하나를 선택하게끔 하는 수준이었다.  밝은 조명 디스플레이 중 하나를 선택하게 하는 것과 같은 작업인데, 이 방법의 문제점은 일방적인 과정인데다 운영자가 끊임없이 주의를 기울여야하는 소모적인 과정이 필요했다.

CSAIL 접근법은 운영자의 두뇌를 모니터링하여 로봇이 실수를 하거나 작업의 전환 등이 필요할 때 특별한 조치 없이도 실시간으로 로봇에게 그 내용을 전달하는 방식이다. 피드백 경로와 같은 명령 경로를 만드는 것이다.

CSAIL 이사 다니엘라 루스(Daniela Rus)는 "명령을 입력하거나 버튼을 누르거나 심지어 말을 할 필요도 없이 로봇에게 즉각 특정 작업을 수행케 할 수 있다고 상상해보십시오. 그런 능률적인 접근 방식은 공장 로봇, 운전자 없는 자율주행차량 및 기타 관련 기술을 감독할 수있는 능력을 향상시킬 것입니다." 이 아이디어는 뇌의 의식적인 명령이 아니다. 연구팀이 '오류 함수(ErrPs)'라 부르는 것이다. 이것은 사람이 실수를 발견했을 때 두뇌가 내는 신호 패턴이다. 즉, 작업자는 의식적으로 생각하지 않고도 잘못된 행동을 발견했을 때 로봇에게 경고할 수 있다. 신호는 자동으로 로봇에 전송되며 관련된 학습의 부담 또한 인간이 아닌 로봇이 대신한다.

이 시스템을 개발하기 위해 연구팀은 리씽크 로보틱스(Rethink Robotics)의 백스터(Baxter) 로봇을 사용하였는데, 로봇은 뇌파계를 착용한 운영자의 지시에 따라 간단한 분류 작업을 수행했다. 현재 이 시스템은 숫자 선택 게임을 다루는 정도로 제한되지만, 알고리즘을 통해 신호를 실행하면 수신된 뇌파가 약 10 ~ 30 밀리초 만에 처리된다. 연구팀은 오류 함수 신호가 매우 희미하므로 피드백 루프에 올바른 결과를 얻기 위해서는 약간의 조정이 필요하다고 보고 있다. 이것은 신호가 제대로 분류되었는지 확인하고 로봇이 첫 번째 오류 신호에 응답하지 않을 경우, "2차 오류"를 모니터링함으로써 수행된다. 이러한 상황이 발생하면 두뇌는 이를 보완하는 사고를 하게되고 시스템이 2차 오류를 실시간으로 인식할 수 있게 되어 개발팀이 기대하는 95%의 높은 정확도를 이룰 수 있게 된다. 연구팀은 또한 로봇의 실수의 크기에 비례하여 오류 함수가 증가하는데, 이는 추후 더 복잡한 작업을 처리할 수 있는 미래의 시스템으로 이어질 수 있다고 말한다.

연구팀은 향후에는 이 기술이 로봇을 제어하는 것 뿐만 아니라 구두로 의사 소통하는 능력이 부족한 사람들에게 응용되기를 기대하고 있다.