Но хотя именно эффект присутствия сделает виртуальную реальность привлекательной, настоящие ее преимущества состоят в интерактивности. Пока неясно, насколько удобным или неудобным окажется снаряжение для виртуальной реальности. Даже элегантные очки Google Glass (которые я тоже примерил) и весьма небольшой дисплей в первом варианте показались большинству людей слишком обременительными. Эффект присутствия послужит приманкой, но именно интерактивный фактор виртуальной реальности станет основой успеха. Взаимодействие во всех проявлениях распространится и на остальные высокие технологии.
* * *
Около десяти лет назад игра Second Life была весьма модной в интернете. Там, в симулированном мире, словно зеркало отражавшем «первую жизнь», пользователи создавали себе аватары в полный рост. Они тратили массу времени, чтобы сделать эти аватары привлекательными людьми в красивой одежде, а потом общаться с такими же ослепительно прекрасными аватарами других пользователей. Вся жизнь уходила на то, чтобы построить отличные дома, элегантные бары и клубы. Обстановка и аватары создавались в полноценной 3D-проекции, но из-за технологических ограничений пользователи могли видеть этот мир как плоское двухмерное изображение на своих дисплеях. (В 2017 году Second Life собирается перезапуститься под кодовым названием Project Sansar.) Аватары общались с помощью «пузырей» с текстом, который набирали пользователи. Это было похоже на прогулку по комиксам. Громоздкий интерфейс мешал настоящему эффекту присутствия.
Главным, что привлекало в Second Life, была возможность без ограничений создавать среду в подобии 3D. Ваш аватар мог выйти на пустую равнину и приступить к строительству самых невероятных, крутейших зданий, помещений или структур в дикой природе. Физические законы не играли роли, материалы были бесплатными, возможности не ограничивались. Но чтобы овладеть запутанными инструментами для работы с 3D, требовалось много часов. В 2009 году шведский разработчик игр Minecraft запустил похожий строительный мир в квази-3D, но использовал абсолютно примитивные блоки, которые можно собирать как гигантский конструктор Lego. Никакого обучения для этого не требуется. Многие желающие что-нибудь построить мигрировали в Minecraft.
Second Life оказалась успешной, потому что там могли общаться близкие по духу творческие натуры. Но когда социальные взаимодействия переместились в мир мобильных устройств, у телефонов еще не было вычислительных мощностей, чтобы справиться с изощренными 3D-изображениями из Second Life. Поэтому основная часть аудитории ее покинула, и еще больше людей переключилось на Minecraft, которая хорошо идет на мобильных телефонах благодаря грубому изображению в низком разрешении. Однако миллионы пользователей по-прежнему хранят верность Second Life, и ежечасно около 50 000 аватаров одновременно бродят по воображаемым трехмерным мирам, построенным пользователями
{255}. Половина приходит туда за виртуальным сексом
{256}, который в большей степени полагается на социальный компонент, чем на реализм происходящего. Несколько лет назад основатель Second Life Фил Роздейл создал еще одну компанию, имеющую отношение к виртуальной реальности, чтобы использовать возможности открытого имитированного мира для социального взаимодействия и создать более убедительный виртуальный мир.
Недавно я посетил офис одного из стартапов Роздейла под названием High Fidelity. Как следует из этого названия («Высокая достоверность»), цель проекта – сделать более реалистичными виртуальные миры, населенные тысячами, а может, и десятками тысяч аватаров. То есть создать правдоподобный город. Первая виртуальная реальность Джарона Ланье могла вместить двух пользователей за раз, и уже тогда я (и все, кто побывал в его лаборатории) заметил, что другие люди в ней гораздо интереснее всего остального. Когда я снова экспериментировал с виртуальной реальностью в 2015 году, то обнаружил, что лучшие образцы синтезированных миров – те, которые создают эффект присутствия не благодаря самому высокому разрешению, но благодаря самому активному взаимодействию с другими людьми. С этой точки зрения High Fidelity правильно выбрала свою «фишку». Сегодня можно с помощью дешевых сенсоров следить за вашим взглядом и направлять его в виртуальной реальности туда же, куда он направлен в действительности. При этом сенсоры реагируют не только на поворот головы, но и на движения глаз. Камеры наномасштабов, размещенные внутри шлема, смотрят на ваши настоящие глаза и переносят точное направление взгляда на аватара. Значит, если кто-то разговаривает с вашим аватаром, то вы с этим человеком по-настоящему смотрите друг другу в глаза. Даже если вы двигаетесь и собеседнику приходится вращать головой, он не сводит с вас взгляда. Это завораживающее ощущение. Оно создает эффект близкого общения и настоящего присутствия.
Николас Негропонте, глава медиалаборатории Массачусетского технологического института, в 1990-е годы сострил, что писсуар в мужском туалете умнее его компьютера
{257}. Писсуар знал, когда перед ним стоял человек, и смывал воду, когда он уходил, в то время как компьютер не имел представления, что человек просидел перед ним весь день. Это в известной степени справедливо и сегодня. Ноутбуки, планшеты и телефоны в целом не знают, как именно ими пользуются. Но ситуация начинает меняться благодаря дешевым механизмам слежения за взглядом, похожим на те, что используются в шлемах для виртуальной реальности. В последней модели телефона Samsung Galaxy присутствует такая технология, а значит, он точно знает, в какую часть экрана вы смотрите. Отслеживание движений глаз можно использовать с самыми разными целями. Можно ускорить навигацию по экрану, поскольку сначала вы часто смотрите на какой-то элемент, а потом уже подтверждаете свое намерение прикосновением пальца или мышки. Кроме того, измерив, как долго тысячи людей смотрели на экран, можно с помощью специального программного обеспечения сделать карты, на которых будут помечены области, притягивающие максимальное и минимальное внимание. Затем владельцы сайтов смогут определить, на какие участки их домашней страницы действительно смотрят пользователи, и учесть эту информацию для улучшения дизайна. Создатель приложения может использовать такую информацию, чтобы узнать, какие элементы интерфейса требуют слишком много внимания, предположительно потому, что они вызывают трудности, с которыми необходимо разобраться. Та же технология, использованная в видеорегистраторе на приборной доске, поможет определить, не засыпает ли водитель и не отвлекается ли он.
Маленькие глазки камер, которые сегодня таращатся на нас с любого экрана, могут освоить дополнительные навыки. Во-первых, их натренировали видеть лица в целом, чтобы помочь цифровой камере сфокусироваться. Во-вторых, их научили определять конкретные лица, например ваше, чтобы использовать как пароль. Ноутбук смотрит вам в лицо, глубоко заглядывая в глаза, чтобы убедиться в вашей подлинности и только потом открыть домашнюю страницу. Недавно исследователи из Массачусетского технологического института научили компьютерные камеры определять человеческие эмоции. Пока мы смотрим на происходящее на экране, экран наблюдает за нами: куда мы глядим и как реагируем. Розалинд Пикард и Рана эль-Калиуби из медиалаборатории Массачусетского технологического института разработали программное обеспечение, настолько хорошо различающее тонкие человеческие эмоции, что, по их словам, оно может определить, нет ли у человека депрессии. Программа различает более двух десятков различных эмоций. У меня была возможность попробовать бета-версию этой «аффективной технологии», как называет ее Пикард, на ее собственном ноутбуке. Смотревший на меня крошечный глазок на крышке ее ноутбука смог правильно определить, испытывал ли я замешательство или был погружен в трудный текст. Он заметил, когда я отвлекся во время просмотра длинного видео. Поскольку этот процесс происходит в реальном времени, умная программа может сразу адаптироваться к тому, на что я смотрю. Например, я читаю книгу, хмурюсь, и это предполагает, что мне встретилось незнакомое слово, и тогда в тексте может появиться определение. Или, если устройство понимает, что я вновь и вновь читаю одну страницу, оно может предложить комментарий к этому отрывку. Подобным образом, если оно знает, что мне наскучил какой-то эпизод в фильме, то может перескочить вперед или ускорить воспроизведение.
