Twórcy mówią wręcz o tym, że tego typu rozwiązania mogłyby uszczęśliwić osoby z nich korzystające. Wróćmy jednak do podstaw: na czym to wszystko polega? InnerEye to izraelski startup wykorzystujący głębokie uczenie do klasyfikacji sygnałów mózgowych, które wskazują “cele” i “nie-cele”. Do tej pierwszej grupy może zaliczać się wszystko, co ludzki mózg jest w stanie rozpoznać. W toku analiz okazało się, że ten organ potrafi identyfikować nawet 10 obrazów na sekundę.
Czytaj też: Komisja Europejska chce skanować nasze wiadomości. Ochrona dzieci jako pretekst do inwigilacji?
Oczywiście nie musimy sobie z tego zdawać sprawy, bo w dużej mierze dzieje się to podświadomie. Gdybyśmy natomiast mieli ręcznie dopasowywać rozpoznane obrazy, to tempo byłoby znacznie niższe. Z tego względu InnerEye stosuje sygnały mózgowe, by pójść na skróty i znacznie przyspieszyć cały proces. Jest też pewien wymóg: aby rozpoznawanie przebiegało szybko i sprawnie, dana osoba musi być ekspertem w wybranej dziedzinie. Ma także za zadanie uważnie przyglądać się wyświetlanym obiektom – nie wystarczy na nie spoglądać bez żadnego zaangażowania.
Kiedy sprawdzono tę metodę w praktyce, wspierany przez maszynę człowiek osiągnął tempo wynoszące trzy obrazy na sekundę. System od InnerEye wymaga też znacznie mniejszej liczby ludzi do obsługi danych. Jak na razie technologia z Izraela jest testowana na kilku lotniskach, gdzie wykorzystuje się ją do przestrzegania zasad bezpieczeństwa, choćby w zakresie kontrolowania tego, co pasażerowie próbują przenieść przez bramki.
Z kolei Emotiv ze Stanów Zjednoczonych twierdzi, że jej technologia ma stać na straży produktywności i dobrego samopoczucia w miejscu pracy. Oprogramowanie wykorzystuje słuchawki bezprzewodowe wyposażone w czujniki zajmujące się skanowaniem mózgu. W obecnej formie narzędzie służy do śledzenia reakcji pracowników na nowe narzędzia współpracy i różne konfiguracje. Ostatecznie pracodawcy mogliby na przykład ocenić produktywność pracowników biurowych i zdalnych, by zobaczyć, która forma pracy zapewnia wyższą wydajność.
Wielofunkcyjne wkładki douszne pozwalają także na słuchanie muzyki i odbieranie telefonów. W czasie testów ich uczestnicy mieli jednocześnie nosić słuchawki i 14-kanałowy zestaw słuchawkowy. Rejestrując dane z obu tych urządzeń naukowcy wyszkolili algorytm uczenia maszynowego, aby zidentyfikować sygnatury uwagi i stresu poznawczego widoczne w zbieranych danych. Oprogramowanie jest nawet w stanie odfiltrować inne sygnały, związane na przykład z mówieniem bądź przemieszczaniem się.
Aplikacja przetwarza zebrane dane, a następnie generuje dwa wskaźniki odnoszące się do wydajności użytkowników. Jedna linia pokazuje wzrost i spadek skupienia pracowników na ich zadaniach, natomiast druga odnosi się do ich stresu poznawczego. Ten w niewielkich ilościach może działać korzystanie, lecz w dłuższej perspektywie ma zdecydowanie negatywny wpływ. Co istotne, pracodawca nie ma dostępu do indywidualnych informacji dotyczących pracowników. Może jednak zobaczyć ogólne wnioski obejmujące na przykład dany dział. Gdyby natomiast grupa była mała, to system nie przekaże takich danych pracodawcy.
Czytaj też: Pomyśl słowo. Ten implant pomoże je odczytać bezpośrednio z twojego mózgu
Nawet jeśli powyższe rozwiązania miałyby poprawić komfort pracy, to trudno mi wyobrazić sobie, by zostały one powszechnie zaakceptowane przez społeczeństwo. Szczególnie w czasach rosnącej inwigilacji i coraz większych obaw o wolność jednostki. Jakby wątpliwości było mało, to nietrudno wyobrazić sobie scenariusz, w którym zabezpieczenia zostają złamane, a dane trafiają w niepowołane ręce – bądź zakres ich gromadzenia staje się znacznie większy niż obiecywano.
