Хелен Папагианнис - Дополненная реальность [Все, что вы хотели узнать о технологии будущего]

Использование HoloLens с поддержкой Neurable позволило бы «мысленно щелкнуть» значок YouTube на главном экране. После того, как YouTube откроется, вы можете ввести описание видео, которое вы ищете. Из результатов поиска вы можете выбрать нужное видео, щелкнуть в нужном месте и затем оставить комментарий. Все это можно сделать без использования физической клавиатуры или движения рук, а только с помощью вашего мозга.

Для этого необходимо надеть специальный головной убор с ЭЭГ-датчиками, а также использовать AR-гарнитуру (например, HoloLens). В Neurable считают, что производители AR-гарнитур начнут в ближайшем будущем внедрять ЭЭГ-датчики в свою продукцию и, таким образом, оборудование будет полностью интегрировано и специальный головной убор не потребуется.

Томпсон полагает, что существуют определенные среды, в которых существующих методов управления, таких как голос и жесты, недостаточно, в связи с чем использование AR-технологии может быть ограничено. «Это особенно актуально для использования AR-технологии в промышленных объемах», – говорит он. Например, Neurable может использоваться с HoloLens для визуализации чертежей строящегося здания, когда голосом или жестами нельзя идеально задать параметры. Чтобы включить фильтр электропроводки на чертеже в AR-приложении, работнику может быть сложно использовать голосовые команды из-за шума стройки или использовать средства управления жестами при управлении машинами или использовании физических инструментов. Neurable помогает решить эту проблему, предлагая альтернативный способ взаимодействия с AR.

Принцип действия технологии, разрабатываемой в Neurable, это не просто «чтение мыслей». «Никто еще не понял этого», – говорит Томпсон. Разработки Neurable предоставляют вам выбор вариантов, из которых вы затем выбираете желаемый. Ваш выбор ограничен тем, что в этот момент отображается на экране. Томпсон объясняет:

Определенные мозговые волны, с которыми мы работаем, связаны со зрительными вызванными потенциалами (ЗВП). ЗВП представляют собой предоставленный пользователю экран со значками, из которых можно выбирать, – это напоминает главный экран вашего смартфона, на котором расположены иконки различных приложений. В НКИ на базе ЗВП используется визуальное стимулирование для вызова отклика от мозга. Когда иконка, которую вы хотите выбрать, стимулируется, ваш мозг производит ЗВП и направляет мозговые волны. Наша система определяет этот ответ и сопоставляет его с тем элементом, который вы хотите выбрать.

Томпсон указывает на то, что в Neurable большое внимание уделяется акценту на потребителя и аналитике прогнозов. «Это применимо к спокойным технологиям постольку, поскольку мы можем предложить варианты и информацию людям только тогда, когда, по нашему мнению, это актуально», – говорит он. Томпсон отмечает, как человек может использовать ЗВП для снижения нагрузки на мозг с помощью программного обеспечения, которое реагирует на биометрические данные и отображает только самую необходимую информацию. Исследователи из Финляндии работают над анализом мозговых волн как метода выбора ключевых компонентов из информационного массива.

Исследователи из Хельсинкского института информационных технологий (ХИИТ) продемонстрировали способность рекомендовать новую информацию, основываясь на данных мозговых сигналов. Исследователи завершили проект с использованием датчиков ЭЭГ для мониторинга сигналов мозга людей, читающих текст в статьях Википедии, в сочетании с моделями машинного обучения, способными интерпретировать данные ЭЭГ, и определять, что читатели считают интересным. Используя этот метод, команда ученых смогла создать список ключевых слов, которые были помечены как информационные маркеры. Затем информация может использоваться для предсказания других интересных статей Википедии этому человеку.

В будущем такой метод анализа ЭЭГ может быть применен для создания фильтров в социальных сетях, например для определения содержания, представляющего интерес для кого-то, использующего AR.

«Существует целая группа исследований взаимодействий по типу мозг-компьютер, но, как правило, основная область, в которой ведется работа, – это однозначные команды для компьютеров, – говорит [212] Natasha Lomas, «Researchers use machine learning to pull interest signals from readers’ brain waves», TechCrunch, 2016 год (http://tcrn. ch/2u7O479). – Прим. авт. исследователь Туукка Руотсало. – Таким образом, это означает, что, например, если вы хотите управлять светом в комнате и создаете однозначный алгоритм для этого, вы мысленно представляете, как вы что-то делаете, а затем компьютер пытается прочитать вашу мысль».

«В данном случае технология развивалась естественным образом – вы просто читаете, и мы не заставляем вас думать о том, чтобы использовать свою левую или правую руку, когда вы доходите до слова, которое вас интересует», – говорит Руотсало, – Таким образом, это чисто пассивное взаимодействие, в некотором смысле. Вы просто читаете, а компьютер может выявлять слова, которые вам интересны или актуальны в контексте того, что вы делаете».

Применение данной технологии к Neurable могло бы обеспечить возможности развития спокойной технологии в AR: когда вы будете заниматься вашими обычными делами, в фоновом режиме будет запускаться соответствующий релевантный контент. Эта технология может помочь минимизировать умственную нагрузку, особенно в решении рабочих задач, когда необходимо проанализировать большой объем информации и держать в голове одновременно несколько вещей. Такая система смогла бы помочь определить приоритетность в массиве информационно-насыщенных задач и позже напомнить вернуться к интересовавшим вас вопросам.

«Сейчас мы уже оставляем всевозможные следы в цифровом мире. Мы изучаем документы, которые видели в прошлом, и мы, возможно, оставляем какой-то цифровой контент, к которому захотим вернуться позже, – и все это мы можем записывать автоматически, – говорит Руотсало. – И при этом выражение предпочтений в различных сервисах происходит независимо от того, нажимаете ли вы «Мне нравится» или нет. Кажется, все это теперь возможно при помощи чтения ваших мыслей».

Руотсало предвидит последствия восприятия сигналов интересов человека как антиутопию, в которой маркетинговые сообщения могут быть адаптированы к вашим интересам, когда вы работаете с информацией. «Другими словами, таргетированная реклама буквально читает ваши мысли, а не просто анализирует ваши клики», – считает исследователь.

Руотсало верит в иное будущее технологий, в котором они будут оказывать положительное влияние. «Информационный поиск или рекомендации – это своего рода проблема фильтрации, не так ли? Так, мы пытаемся отфильтровать информацию, которая, в конечном счете, интересна и полезна для нас», – говорит он. – Я думаю, что это одна из самых больших проблем сейчас: использование многочисленных новых технологий не всегда приводит к ожидаемым результатам».