Как работает геометрическая память в интерфейсе

Обновлено: 03.07.2024

Хороший интерфейс никогда не получится без знаний психологии. Это аксиома, подтвержденная тысячами неудобных программ и непродуманных сайтов. Но вот какие знания позволят нам делать отличные интерфейсы, максимально удобные для пользователей?

Мы бы рекомендовали ознакомиться с основами психофизиологии. Почему? А потому, что у большинства пользователей основной канал получения информации – зрительный. И все графические интерфейсы оцениваются в первую очередь визуально.

Мы рассмотрим физиологические аспекты поведения пользователей при взаимодействии с ними.

Начнем с того, всем нам для решения задач визуально комфортно воспринимать определенное число объектов.

По мнению ученого-психолога Джорджа Миллера, человеческая кратковременная память просто не может запомнить и повторить более 7 +/- 2 объектов. Если их больше – все, вы будете стремиться избежать решения такой задачи. Либо сведете его к более простым действиям.

Пользователи стараются решить вопрос самым экономичным способом, потому что мозг всегда стремится к экономии энергии. Поэтому, если существует более легкое решение – наш мозг будет искать его.

Кстати, лучше всего мы запоминаем:

Цифры
Цвета
Текст
Геометрические формы
Абстрактные формы

Именно в такой иерархии.

Интересный факт. Все мы имеем так называемую геометрическую память. При взаимодействии с объектами в реальной и виртуальной области в нашем мозгу загораются одни и те же нейроны. И при взаимодействии с интерфейсами, у нас срабатывает наша геометрическая память (способность определять и запоминать местонахождение и ориентироваться в нем), также, как когда мы взаимодействуем с физическими объектами.

То есть, выстраивая в интерфейсах объекты согласно определенным геометрическим законам, мы упрощаем пользователям задачу. Им нет нужды активировать другие зоны мозга для распознавания объектов по цвету или форме.

Кстати, переключения между экранами – тоже способ геометрической навигации, ведь мы запоминаем, какие приложения на каком экране (может, поэтому разработчики iPad оставили то же количество иконок на экране, что и в iPhone, лишь увеличив расстояние между ними).

Еще немного данных

Пользователь визуально легко группирует геометрические объекты с сильной группировкой. Например, мы всегда воспринимаем картинку и подпись к ней как единое целое, если расстояние между ними небольшое.

При слабой группировке мы группируем объекты по косвенным признакам, при этом отмечая, что, вероятно, съехала верстка или дизайнер схалтурил.

При работе с текстами действуют те же принципы – элементы текста (строки, слова и буквы) надо формировать так, чтобы пользователь легко распознавал группы.

Сложные объекты

Это те объекты, которые выделяются, занимают много пространства. На них мы фокусируемся в первую очередь. Наш мозг автоматические отличает объект от фона и фокусировка происходит неосознанно. Например, глядя на это фото, наш мозг автоматически фокусируется на человеке, хотя по цвету он особо не выделяется.

Как это использовать?

Направьте внимание пользователя на более сложную форму, убрав менее сложные объекты на задний план. То есть ваш пользователь вначале сфокусируется на сложном объекте, а затем, если ему потребуются уточнения – переключится на «подсказки».

Эффективные способы выделить сложный объект – расфокус заднего плана, а также затемнение – с его помощью дальние объекты выглядят более туманными, придавая контраста переднему объекту.

И еще, старайтесь следовать правилу: один экран – одно основное действие. Не распыляйте внимание пользователя и не сбивайте его с толку. Вы всегда можете добавить второстепенные действия – но они должны иметь меньший визуальный вес или показываться после достижения основного действия.

Лицо человека всегда привлекает внимание

Взгляните на постеры фильмов/сериалов – там почти всегда сделан акцент на лица актеров. Вы можете не помнить их имена-фамилии и даже название картины, но лицо – это как знак, сигнализирующий нам – стоит смотреть или нет.

Цветовые контрасты

Контраст цвета очень хорошо привлекает внимание, так как «раздражает» сетчатку.

Используйте контрастный цвет в интерфейсе, когда хотите выделить основное действие.

Но! Не играйте с обратным контрастом (когда среди контрастных элементов используется один «бледный», не контрастный). Яркие цвета – сильный раздражитель для глаз, долго смотреть на них попросту неприятно.

Контрастный размер

Контраст размера обычно используют, чтобы обратить на объект внимание или подчеркнуть его важность. Мы как бы управляем вниманием пользователя – делаем большую кнопку «Заказать» и поменьше – «хочу получить консультацию…».

Но! Не применяйте законы психофизиологии во вред пользователю. Например, предложение подписаться на рассылку во всплывающем окне. Кнопка «Подписаться» большая и яркая, а вот кнопочку «Нет, спасибо» еще надо поискать. Серая и невыделенная, она незаметна пользователю и ему приходится напрячься для ее поиска. Конечно, метод рабочий, но он направлен на коммерческую выгоду, а не на удобство пользователя. И использовать его или нет – моральный выбор дизайнера.

Немного о типографике

Также контраст размера используется в типографике для создания иерархии.

С помощью контрастных размеров шрифта вы позволяете пользователю легко идентифицировать заголовки разных уровней и ориентироваться в тексте в любой точке экрана.

Поэтому не бойтесь выделять заголовки, делая их максимально контрастными.

Кстати, по поводу оптимальной длины строки и интерлиньяжа мы уже писали, и это тоже относится к психологии восприятия разных графических элементов.

Как правильно подать материал?

используйте изображения с лицом – оно работает как идентификатор;
выделяйте заголовок с помощью шрифта и размера;
делайте понятное описание.

Если вы хотите 100% донести информацию до пользователей, используйте журналистский прием – самую важную информацию подавайте вначале – в заголовке и в лиде, а совсем уж детали описывайте в теле текста.

И главное, помните, хороший интерфейс незаметен, и в первую очередь он существует для того, чтобы им пользовались, а уже потом – восхищались креативной реализацией.

Со времён изобретения манипулятора "мышь" прошло полвека, и это по-прежнему один из основных способов взаимодействия человека с компьютером. Я поехал на конференцию в Институт когнитивных нейронаук ВШЭ, чтобы узнать о последних достижениях в области BCI, которая находится за горизонтом, и поэтому так интересна.

Отчет о конференции я переработал в статью для связанного повествования. Какие-то моменты упрощаю и опускаю, а какие-то дополняю из своих наблюдений и отчетов с других мероприятий. Прочитав ее, я надеюсь, у вас появятся общие понимания подходов к BCI и текущего состояния в этой области. За оригинальными трактовками лучше обращаться к оригинальным статьям, к счастью, почти все в открытом доступе.

История

История BCI началась в 1973 году с публикации Toward direct brain-computer communication [1], где Jacques Vidal изложил идеи в коммуникации между человеком и машиной и описал лабораторию по анализу EEG сигнала для таких целей. Спустя десятилетие Wolpaw сфокусировал применение BCI на помощи парализованным людям и описал принципиальную схему BCI [2]:

Основные реализации BCI давали возможность вводить текст людям c синдромом изоляции. Это были сложные в использовании системы, потому что пользователь должен проходить долгую тренировку [3], в противовес, появились "спеллеры" на основе распознавания P300 — компонента, который возникает в момент, когда человек совершает выбор, которые снизили требования к пользователю [4].

В 90-е тема все более становится известной, особенно с появлением техник машинного обучения [5]. С увеличением надежности BCI люди интересуются расширением применения в новые области.

Thorsten Zander предложил следующую классификацию BCI [6]:

Активные BCI – пользователь инициирует команду безусловно
Реактивные BCI – пользователь инициирует команду в ответ на воздействие системы
Пассивные BCI – пользователь не дает команду, но система считывает и анализирует его состояние

Отдельно стоит рассмотреть вопрос стимуляции мозга, эта тема, хоть и не относится напрямую к BCI, но представляет собой связанную технологию, которая расширяет возможности BCI для контроля.

Также BCI можно классифицировать по способу получения сигнала:

Инвазивные (вживленные электроды, ECoG и другие)
Неинвазивные (EEG, NIRS и другие)

EEG самый распространённый способ получения сигнала, поэтому, если не указано обратное, я имею его в виду по умолчанию.

Активные BCI

Basketparadigm

Это условное обозначение возможности контроля путем активации воображаемых движений. Дело в том, что моторная кора компактно расположена в центре головы, поэтому воображаемые движения разных частей тела хорошо классифицируются и используются для построения BCI. Пользователю, для работы с такими BCI, необходимо мысленно представлять как он совершает движения разными частями тела.

Для облегчения проведения экспериментов ученые разрабатывают собственные фреймворки, например, BCILAB. С его помощью провели эксперимент, чтобы продемонстрировать скептику возможность управления c помощью воображаемых движений. Результат составил 80% – так себе результат в условиях, когда у человека есть привычные альтернативы, но заслуживает высокой оценки, особенно, для неподготовленного респондента [7].

Этот же подход применили для управления горизонтом для авиасимулятора. Результаты неоднозначные, для 3-х респондентов удалось добиться результата в 94%, еще для 4-х 64% и меньше 60% еще для троих. Успех заключается в том, что первая троица управляла самолетам так же, как это делается штурвалом. Остальные пилоты недостаточно сосредоточились на внутреннем состоянии и совершали мускульные движения, что вносило негативный вклад в управление.

Системы реабилитации

BCI, которые распознают моторные команды, хорошо изучены и уже используются для реабилитации пациентов переживших инсульт: для восстановления разорванных связей необходимых для управления парализованными конечностями. Павел Бобров продемонстрировал результаты клинических испытаний реабилитационного комплекса для восстановления моторных функций рук, которые доказали эффективность использования. Причем, есть значимая разница для пациентов, кто начал реабилитацию спустя месяц и спустя 6 месяцев после инсульта, чем раньше начинается реабилитация, тем лучше эффект. [11]

Глава g.tec Gunter Edlinger рассказал о работе специальных тренажерных залов для реабилитации, интересный момент, что в процесс реабилитации добавлена электростимуляция конечностей, и если выше использовалась электро-механическая установка, то здесь стимуляция током, что снижает стоимость комплекса.

Если добавить в процесс элементы игры и соревнования, вовлечение будет выше, а значит пациент лучше пройдет через реабилитацию. В центре биоэлектрических интерфейсов ВШЭ под руководством Алексея Осадчего разработали прототипы для улучшения процесса реабилитации. На видео демонстрируется прототип системы для двух человек, где они управляют сосудом, выполняя воображаемые моторные команды, пытаясь склонить сосуд в свою сторону:

Или, например, алгоритм распознавания почерка по мышечной активности с помощью компактного массива электродов позволяет реконструировать написанное: [12]

Вершина в их работе – это работа над BCI в проекте ExoAtlet, который позволяет людям с ограниченными возможностями передвигаться самостоятельно или использовать его для реабилитации.

Инвазивные BCI – это более сложная тема, и сейчас эксперименты проводятся на животных или на людях, которым электроды установлены по медицинским показаниям. Была освещена серия исследований, которая показала, что возможно определять не только единичные компоненты (имеются ввиду все те же вымышленные движения), но и разделять движение, внимание, направление взгляда между собой. Доступна запись аналогичного доклада с конференции в Самаре.

Реактивные BCI

Классический пример реактивного BCI это "спеллер" на эффекте P300, это "волна", которая появляется в ответ на выбор показанного стимула, ну а в "спеллере", таким стимулом служит определенным образом кодированные символы алфавита или команды. Пользователь должен мысленно взаимодействовать со стимулами, которые показывает система – считать количество вспышек выбранного символа.

Нельзя не упомянуть о проекте Нейрочат, который позволяет общаться людям с ограниченными возможностями:

Пассивные BCI

Базовая идея пассивных BCI – это оценка состояния человека, например, оценка когнитивной нагрузки (workload), она может быть применена в системах обучения, было проведено исследование, чтобы решить эту задачу.

Классификатор тренировали на следующих задачах:

Для высокой нагрузки — респондент вычитал из 3-4 значных чисел 1-2 значные исключая простые варианты с десятками.
Для легкой нагрузки — просили сосредоточится респондента на приятном воспоминании.

Точность алгоритма составила 70%. Классификатор протестировали на других задачах (умножение, игра в скрембл), и получили аналогичную точность, тем самым подтвердили факт, что можно сделать независимым классификатор от человека и задач. [13]
Эту идею можно применить для контроля хирурга во время операции [14]. Решалась задача определения нагрузки на хирурга во время выполнения разных по сложности манипуляций на тренажере. Система научилась определять каким способом хирург выполняет операцию с высокой точностью.

Еще один вариант – это измерение степени расслабления. На основе состояния посетителя интерактивной инсталляции в "Музее молчания" создавалась живая картина, которая отражала его внутреннее состояние. [15]

Пассивные BCI можно использовать и для задач управления, довольно оригинальный подход предоставить человеку не непосредственный контроль за курсором, а лишь право судить о том, движется ли курсор по правильному пути к цели. Эксперимент был проведен на небольших матрицах размером 4х4 и 6х6 точек. Сначала систему тренировали на произвольном движении точки, и задача человека была определять в правильную ли сторону движется точка, далее тестировали в живом режиме и получили, что результат близок к оптимальному пути. [16] Можно посмотреть демонстрацию.

Midas touch problem и E-BCI интерфейсы

Управление курсором с помощью направления взгляда – простая задача, которая решается с помощью eye-tracker'инга (он же видеоокулография). Но в этих интерфейсах есть проблемы, например, непроизвольные движения глаз и проблема выбора, к слову, весьма символично ее называют проблемой прикосновения Мидаса – фригийского царя, любое прикосновение которого, обращало предмет в золото. Применений пассивных BCI позволяет решать эти проблемы.

Подход, где активный BCI использовался для совершения выбора при управлении с помощью eye-tracker'а, известен давно, но не отличается быстродействием. Исследование, где респонденты оценивали разные способы выбора по шкале NASA TLX, показало, что вариант с BCI не быстрее по времени, чем вариант с долгой фиксацией для выбора объекта, но при этом BCI вызывает меньшую степень фрустрации [10].

Дальнейшая работа команды Торстена Цандера показала, что можно отличать сознательную фиксацию на объекте от бессознательной с точностью 90%[17]. Для эксперимента использовалась парадигма "Oddball" – респондент просматривал серию из фигур, содержащих фигуру, которую он хочет выбрать в сочетании с отвлекающими фигурами.

Сергей Шишкин рассказал о улучшении вышеописанного подхода [8]. Существенный плюс их решения – это снижение скорости выбора до 300мс-500мс, что требует очень быстрой классификации, для этого использовали EEGNet [9].

Механизмы внимания – это отдельная тема, которая может расширить области применения BCI и создавать системы для реабилитации пациентов с СДВГ, о базовой идее рассказывает Mehdi Ordikhani в своем Tedtalk

Стимуляция

Вопрос этики проведения экспериментов весьма остро стоит для нейроисследований, и животные принимают основной удар для исследований находящихся за гранью. Что если мы хотим воздействовать на какой-то определенный участок в глубине мозга? Сейчас это возможно только с помощью вживленных электродов. Но, например, в природе есть существа, которые чувствительны к магнитному полю, команда Galit Pelled из Мичиганского университета выделили этот ген у рыб, внедрили крысам и научились контролировать их поведение действием магнитного поля [18]. Таким образом, возможно оказывать адресное воздействие на нужные участки, например, останавливать эпилептические припадки.

И целая группа исследований инвазивных интерфейсов от Михаила Лебедева на макаках-резус: был построен интерфейс мозг-компьютер-мозг, который позволял, управляя виртуальными конечностями, получать тактильную обратную связь. Можно подробнее посмотреть отрывок из лекции "Интерфейс между мозгом и компьютером".

Царство Deep Learning

Кроме того, что алгоритмы "глубокого обучения" позволяют добить и так уже высокую точность "машинного обучения", можно отметить то, что люди работают над "обратной задачей". Основываясь на быстрых данных EEG и MEG можно попытаться восстановить реальную активацию нейронов в мозге, которую сейчас показывает, например, метод fMRI, но с очень низким временным разрешением. Можно только порадоваться оптимизму и верить в скорый успех этой работы.

Еще одна проблема BCI на основе EEG или MEG – это то что результаты активности в разных областях мозга для одних и тех же компонент различаются среди пользователей, приходится учить нейросеть для каждого пользователя и задачи, что усложняет работу с системой и делает ее дороже. Тем не менее, здесь возможны изменения с "переносом обучения", когда нейросеть использует данные разных пользователей/в разных задачах и дообучивается онлайн, в результате этап калибровки может быть пропущен. [19]

Hardware

Наконец-то, мы добрались до железок!

Тут важно сказать про 2 момента, с одной стороны, оборудование для BCI довольно громоздкое, человек в нем привлекает внимание, в одном из выступлений были продемонстрированы миниатюрные электроды, такие что человек в них ничем не выделяется. [20]

К сожалению, вставить фото большего размера возможности нет, но вы можете посмотреть через гугл фото.

Несмотря на всю миниатюрность, устанавливать эти электроды не удобно, придется приклеивать каждый отдельный электрод. Для ускорения используют различные приспособления:

EEG шапочки, в которых размечены отверстия под электроды
Обручи и шлемы различной конструкции, где в основном положение электродов фиксированное, только OpenBCI выделяется Ultracortex'ом, в котором электроды можно переставлять в зависимости от задач.

Относительно свежая идея – это массивы из электродов CeeGrid, для крепления в области уха, которые одновременно и невидимы, и легко устанавливаются, но существенный минус это ограниченность применения, хотя есть работы, которые показывают, что использовать этот вариант для ERP BCI реально [21].

И вторая проблема – это необходимость в токопроводящем геле для качественного сигнала, тут показано, что различия допустимые, и использование сухих электродов оправдано [22], но все зависит от количества волос. Над этим вопросом так же работают, например, недавно Florida Research Instruments начала продавать удлинненный сухой электрод (на картинке ниже он слева), который отличается от первоначальной версии большей округлостью пинов и, как вы понимаете, вызывает меньше негативных ощущений у пользователей. Еще более продвинутые варианты – когда сами пины на электродах снабжены амортизацией, благодаря материалу или с помощью пружин (на картинке ниже они в центре и справа).

Заключение

Распространение BCI в массы не будет быстрым и легким, сейчас открыты весьма ограниченные возможности по пониманию состояний мозга, но прогресс в этой области нельзя игнорировать. Главное, что есть правильная тенденция на снижение стоимости устройств/предоставление устройств по подписке и появление проектов, которые ориентированы на энтузиастов.

Лично меня очень радует то, что среди раскрученных Emotive, MUSE, OpenBCI начинают появляться и российские проекты. На недавнем Нейрофоруме, который прошел в Петербурге, были продемонстрированы:

Расширение доступных устройств делает область интерфейсов привлекательной для изучения и экспериментов. Порог вхождения низкий, всегда можно найти адекватную задачу, а улучшать алгоритмы можно до упора, приобретая новые знания и навыки. Чего я вам и желаю.

Такой я увидел область BCI, посмотрим, что интересного будет в следующем году.

UPD исправлено описание EBCI интерфейсов, по ошибки они были отнесены к активным BCI, что не соответствует действительности

Один из величайших инструментов для обработки информации мы используем каждый день, но не можем увидеть его или потрогать. Его нельзя продать, купить или получить от других людей, однако, его можно развивать и усиливать многими способами. Его непросто описать, но он принадлежит к самым ценным аспектам жизни человека и определяет каждый наш шаг и каждое наше решение. Мы редко думаем о том, какое же это чудо. Это человеческая память.

Очевидно, этот аспект нужно изучать и принимать во внимание в сфере UX-дизайна и во всех интерфейсах. Зная принципы работы памяти, дизайнеры могут создавать ориентированные на человека интерфейсы, которые отвечают естественным возможностям пользователя, берегут их силы и удобны в использовании.

UX-дизайн и базовые знания о памяти

Психологи выделяют три типа памяти:

сенсорная память хранит информацию в короткие моменты времени, когда мы воспринимаем что-либо своими органами чувств, зрением, слухом или осязанием;
кратковременная память (рабочая память) позволяет человеку запомнить информацию на короткий период времени без повторений;
долговременная память хранит большое количество разнообразных данных, которые могут храниться долгое время, потенциально до конца жизни.

Создавая поток взаимодействий на веб-сайте или в мобильном приложении, UX-дизайнеры должны учитывать этот фактор. Конечно, они должны стремиться к долговременной памяти, которая сохранит данные о приложении и позволит пользователю легче использовать интерфейс со временем. Знание этих шагов поможет дизайнерам составить эффективную стратегию восприятия данных и необходимых повторений, а также правильно организовать данные на экране и усилить архитектуру информации продукта.

Базовые законы памяти

Три ключевых аспекта запоминания очень просты:

Концентрация. Чтобы запомнить вещь или какое-то количество информации, человек должен сконцентрироваться на этом. Иначе высок шанс того, что данные останутся на уровне кратковременной памяти.
Ассоциации. Память представляет собой огромную сеть связей между различными данными. Если человек создает ассоциацию, которая связывает новые данные или объект с чем-то известным ему, шанс запоминания такой информации повышается.
Повторение. Если вызвать информацию в рабочей памяти несколько раз, то она переместится в долговременную.

Организация интерфейса, основанная на этих трех пунктах, должна быть совмещена с визуальной иерархией и восприятием, которое позволит выделить важные элементы экрана, которые нужно запомнить, и сделать взаимодействие проще.

Экспертное исследование памяти

Существует несколько законов, которые были получены из различных исследований, экспериментов и тестов. Мы хотели бы рассказать о законе Миллера и законе Хика.

Закон Миллера: в среднем человек может удержать в кратковременной памяти около семи объектов.

Этот закон был получен в исследовании Джорджа Миллера в 1956 году, которое было опубликовано под названием “ Волшебное число семь плюс-минус два: пределы нашей способности обработки информации ”. Миллер утверждает, что кратковременная память человека может удерживать и обрабатывать около 5-9 объектов или частей информации за раз. Очевидно, это обобщенная формулировка, которая зависит от множества факторов, включая природу информации.

Более поздние исследования Ричарда Шиффрина и Роберт Нософски более глубоко исследовали кратковременную память. Авторы обнаружили, что количество объектов, которое может запомнить человек, зависит от их природы. В среднем, это число составляет семь для цифр, шесть для букв и около пяти для слов. Так мозг может быстро обрабатывать информацию, определять её характер и связь с объектами, находящимися в долговременной памяти.

С точки зрения дизайна, эта информация играет ключевую роль в создании понятного макета. Когда в интерфейсе присутствует слишком много деталей, это можем создать напряжение и разозлить пользователя, даже если он не понимает причину этого раздражения.

Закон Хика: чем больше элементов есть у человека, тем сложнее ему выбрать.

UX-дизайн: создание дружественного интерфейса

На основании вышеуказанных факторов давайте рассмотрим советы, которые помогут применить эти знания для удобства интерфейса.

1. Не заставляйте пользователей запоминать много предметов за раз.

Этот совет также можно применить для текста в интерфейсах. Мы упоминали несколько исследований: согласно медиаплатформе Buffer, идеальной длиной заголовка является шесть слов; а Джейкоб Нильсен обнаружил , что эффективно работают заголовки из 5-6 слов, как и заголовки, представляющие собой целое предложение. Это связано со способностью кратковременной памяти обрабатывать такие порции информации быстрее и эффективнее.

2. Не представляйте слишком много элементов для выбора вместе

3. Создайте запоминающиеся модели и символы

Более того, многие пользователи ожидают увидеть логотип бренда и ссылки в ключевых секциях веб-сайта, а контакты, политику работы с информацией и условия использования в подвале сайта. Зная эти и другие модели поведения пользователя, дизайнеры могут сделать выполнение этих простых операций для пользователей простым и интуитивным. Таким образом проще сконцентрировать внимание пользователя на новых данных.

4. Применяйте постоянные указатели в навигации

5. Не прячьте ключевые элементы навигации

Дискуссии о различных меню, показывающих или скрывающих блоки контента, по-прежнему популярны. Очень важно помнить, что ключевая цель интерфейса должна заключаться в том, чтобы пользователь четко понимал, что происходит. Итак, решение о гамбургер-меню, слайдерах, скрытых слоях навигации и контента должно основываться на тщательном анализе целевой аудитории. В большинстве случаев, особенно для сложных интерфейсов, используемых разнообразной целевой аудиторией, скрытие основных навигационных элементов может плохо работать: пользователям необходимо найти их и запомнить, как они их нашли. Некоторые пользователи могут оценить методы, экономящие пространство для других элементов, в то время как другие будут раздражены необходимостью запоминать, как найти необходимый раздел. Опять же, приоритизация играет большую роль: скрывая вторичные элементы и оставляя первичные видимыми, UX-дизайн обращает внимание пользователей на то, что для них является главным. Пользовательское тестирование помогает оценить эффективность навигации и её влияние на коэффициент конверсии.

6. Стимулируйте разные виды памяти

7. Помните об эмоциях

Мы живем в довольно интересное время, когда технологии, которые еще вчера казались научной фантастикой, сегодня постепенно входят в нашу жизнь. Или как минимум они делают первые робкие шаги к этому. Одним из примеров являются технологии нейрокомпьютерных интерфейсов. С одной стороны, это всего лишь еще один способ взаимодействия человека и машины, а с другой — нечто более революционное.

Современные способы управления компьютером — это мышка, клавиатура, сенсорный экран. Постепенно в жизнь входит управление через жесты, голосом. Компьютер уже умеет следить за нашими зрачками, за направлением нашего взгляда. Следующий этап взаимодействия человека и машины — это прямое считывание сигналов нервной системы, то есть нейрокомпьютерные интерфейсы.

С чего все началось?

Теоретические работы в этом направлении базируются на фундаментальных трудах И.М. Сеченова и И.П. Павлова — авторов теории условных рефлексов. В России активная разработка теории, лежащей в основе работы подобных устройств, началась еще в середине XX века, практические исследования велись уже в 70-х годах XX века как в России, так и за рубежом.

Ученые вживляли мартышкам датчики и заставляли силой мысли управлять клешнями роботов, чтобы есть бананы

В те далекие годы ученые развлекались тем, что вживляли мартышкам разные датчики и заставляли силой мысли управлять клешнями роботов, чтобы есть бананы. Что самое интересное, у обезьян это получалось.

Как говорится, есть захочешь — и не так извернешься. Основной проблемой было, что в нагрузку к роботу и датчику прилагался небольшой шкафчик с электроникой, который занимал целую комнату.

Сейчас в этом смысле стало проще, миниатюризация сделала свое дело. И теперь каждый уважающий себя гик может почувствовать себя в роли мартышки. Я уже не говорю о реальной пользе, которую эти устройства могут и должны принести инвалидам и парализованным. Но обо всем по порядку.

Как это работает?

Для этих целей можно использовать разные способы, которые имеют свои достоинства и недостатки. Например, можно снимать сигналы при помощи магнитно-резонансной томографии (МРТ), но приборы слишком громоздкие.

Можно постоянно вводить специальные вещества-маркеры, но тем самым можно навредить организму. Наконец, можно накладывать или вживлять небольшие датчики в определенные части тела. Именно использование таких датчиков и образует так называемые нейрокомпьютерные интерфейсы.

В повседневной жизни подобное устройство мы можем встретить в кабинете невропатолога. Оно представляет собой резиновую шапочку с большим количеством проводов и датчиков. Это диагностическое устройство, но никто не мешает приспособить его для других нужд.

Непогружные — электроды находятся на поверхности кожи или даже несколько удалены от нее, как в медицинской шапочке.
Частично погружные — датчики находятся на поверхности мозга или рядом с нервами.
Погружные датчики — это непосредственное вживление в мозг или в нервы и сращивание с ними. У этого варианта есть много негативных побочных эффектов — можно случайно что-то задеть, вызвать реакцию отторжения организма, да и вообще страшно. Но он тоже используется.

Где можно использовать?

Самое первое, что приходит в голову, — научные исследования. Если обратиться к ранним работам, то в основном это эксперименты на животных. Собственно, с этого все и началось, как уже говорилось выше: мышам и обезьянам вживляли небольшие электроды и смотрели за активностью тех или иных областей мозга и частей нервной системы. Полученная информация давала возможность глубокого изучения протекающих в мозге процессов.

Далее — медицинские цели. Подобные интерфейсы уже нашли применение в медицине в виде диагностических медицинских приборов для невропатологов. Если результат выдается непосредственно испытуемому, то может включиться в работу так называемая биологическая обратная связь.

Включается дополнительный канал саморегуляции организма, когда физиологическая информация предоставляется пользователю в доступном виде, а он учится управлять своим состоянием на ее основе. Подобные приборы уже существуют и используются.

Сенсорное протезирование. Уже обыденным примером можно считать кохлеарный имплант, который позволяет восстановить слух людям. Также уже сейчас существуют нейроимпланты сетчатки глаза, позволяющие частично восстановить зрение.

Широкий простор для воображения дают игры. И не только с использованием виртуальной реальности, но и, например, вполне обыденное управление радиоигрушками при помощи такого рода устройств.

А если к возможности считывать сигналы добавить возможность посылать их обратно, стимулируя определенные части нервной системы, то (пока лишь в теории) это открывает невероятные перспективы для индустрии развлечений.

Можно ли читать или записывать мысли?

На текущем уровне развития технологий — и да, и нет. Считываемые сигналы не являются мыслями в прямом смысле этого слова, и прочитать с помощью такого устройства, что конкретно думает тот или иной человек, нельзя.

С записью мыслей все еще сложнее. Открытых исследований на эту тему нет. Но можно дать предостережение, опираясь на соседние области знаний. Если отвлеченно посмотреть на электросудорожную терапию, то при ее помощи можно довольно неплохо стирать память у людей и негативно влиять на их познавательные способности. С другой стороны, глубокая стимуляция головного мозга успешно используется для компенсации болезни Паркинсона.

Какое отношение это имеет к информационной безопасности?

Как ни странно, самое непосредственное. Не будем касаться этических вопросов использования нейроинтерфейсов — время расставит все по местам. Но важно понимать, что подобные устройства, как и любая сложная электроника, нуждаются в защите.

Сейчас все принято подключать к Интернету, очевидно, что нейроустройства также не минует данная участь: как минимум велик соблазн использовать Всемирную сеть для того, чтобы отсылать диагностическую информацию о состоянии владельца или самого устройства. И через подключение устройство может быть взломано.

Нейрокомпьютерные интерфейсы — что это и как работает?
Tweet

И это не говоря уже о недалеком будущем, в котором нейроинтерфейсы, вероятно, будут использоваться повсеместно. Представьте, вы вживили себе импланты, улучшающие зрение и слух, а через них вам транслируют рекламу или вовсе передают ложную информацию.

Еще более пугающе выглядит чтение мыслей, не говоря уже о записи мыслей. Если уже сейчас есть возможность считывать видеообразы (пусть и с большими помехами), то что будет, когда технология усовершенствуется?

Возможно, пока подобные опасения напоминают сценарии фантастических боевиков. Однако при тех темпах, которые в наши дни свойственны развитию и внедрению новых технологий, нейроустройства и сопутствующие их использованию проблемы могут войти в повседневную жизнь людей гораздо стремительнее, чем кажется сейчас.

Читайте также: