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] 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».
Мы начали эту главу, цитируя основоположника спокойных технологий Марка Вайзера; давайте закончим другой его цитатой: «Ограниченным ресурсом XXI века будет не технология, а внимание». По мере того, как мы продолжаем расширять нашу среду, тела и разум новыми технологиями, внимание к тому, что действительно важно для нас, будет ключевым, и я надеюсь, что технологии помогут постепенно достичь этого, а не отвлекать или подавлять нас. Мы разрабатываем наши технологии, и, в свою очередь, наши технологии изменяют нас. Это наша реальность для проектирования, согласования с нашими человеческими ценностями. Теперь, как никогда ранее, становится актуальным вопрос, как мы видим свое будущее в этом новом дополненном мире?
Глава 9. Расширение возможностей
Для первой волны дополненной реальности (AR) был актуален вопрос «Можем ли мы это сделать?». Основное внимание уделялось технологии, а не содержанию или процессу разработки.
Вторая волна AR характеризуется поиском ответа на следующий вопрос: «Теперь, когда мы знаем, что можем это сделать, что мы будем делать с этой технологией?» Акцент сместился на применение технологии для создания полезного для пользователя контента.
По мере того, как дополненная реальность эволюционировала, возникло применение технологии, демонстрирующее потенциал AR. Некоторые из примеров в этой главе будут новыми, другие мы уже рассмотрели в предыдущих главах. В этой главе я описываю классификацию AR-технологий на несколько типов, которые я определила с точки зрения их использования на сегодняшний день, а также рассматриваю вопрос того, как художники и стремление к открытиям могут помочь направить развитие возможностей AR как новой завораживающей среды.
1. AR как визуализация
AR применяется для визуализации, делая возможным преобразование из состояния «до» в состояние «после», которое имеет визуальные отличия. При использовании технологии AR такого типа обычно придается большее значение трансформации за счет помещения в контекст.
С помощью технологии этого типа часто создается образ будущего. Тем не менее прошлое также может быть воссоздано с помощью AR, например с ее помощью могут создаваться проекты в области культурного наследия, такие как Archeoguide
[213] – археологическая реконструкция древнегреческой Олимпии. С Archeoguide исторические памятники визуализируются, чтобы показать, как исторически значимые места выглядели раньше. Также с ее помощью можно изобразить будущее состояние, например предлагаемую или планируемую визуализацию архитектуры строений, обеспечивая возможность оценить, как будут выглядеть здания, построенные в том или ином месте.
Визуализация с помощью AR также применима в сфере розничной торговли. Предварительный просмотр будущей мебели в пространстве вашей комнаты, когда вы создаете интерьер своего дома, используя AR-приложение компании Pottery Barn 3-D Room Designer
[214] на телефоне с поддержкой платформы Tango. Поэкспериментируйте с различными вариантами макияжа и посмотрите на получившийся результат с приложением Sephora’s Virtual Artist от Modiface
[215], используя специальный киоск в магазине или свой смартфон. И вы даже сможете увидеть, как может выглядеть татуировка на вашем теле, используя AR-приложение InkHunter
[216] на своем смартфоне. Эти примеры визуализации с помощью AR полезны, поскольку они потенциально могут помочь предотвратить негативную реакцию покупателя, т.к. позволяют «попробовать, прежде чем покупать».
