Новая технология Google позволит компьютерам учитывать движения пользователя, чтобы принимать решения

В 2015 году Google представила Soli — сенсор, способный использовать электромагнитные волны радара, чтобы определять точные жесты и движения. Впервые эту возможность заметили у Google Pixel 4: он распознает простые жесты рук, чтобы пользователь мог отключать сигнал будильника или приостанавливать музыку, не прикасаясь к смартфону физически.

Один из последних примеров — интеллектуальный дисплей Nest Hub второго поколения. Встроенные радарные датчики позволяют ему определять картину движений и дыхания человека, спящего рядом с ним. Благодаря этому устройство может отслеживать сон человека без необходимости носить смарт-часы.

В очередном исследовании используется тот же датчик Soli. Но данные применяются не для непосредственного управления компьютером, а для распознавания наших повседневных движений и выбора действий.

Точно так же, как мама может напомнить вам захватить зонтик, прежде чем вы выйдете за дверь, ваш термостат может передать то же сообщение, когда вы проходите мимо и смотрите на него, а телевизор — уменьшить громкость, если обнаружит, что вы заснули на диване.

Джусти говорит, что большая часть исследований основана на проксемике — науке о том, как люди используют пространство вокруг как посредника в социальном взаимодействии. По мере того как вы приближаетесь к другому человеку, вы ожидаете от него большей вовлеченности и близости. Команда ATAP использует подобные социальные сигналы, чтобы создать концепции личного пространства для людей и устройств.

Радар может обнаружить, что вы приближаетесь к компьютеру, и он выполнит определенные действия, например загрузит экран, не требуя от вас нажатия кнопки. Эти возможности уже появились у современных смарт-дисплеев Google Nest, хотя для измерения расстояния они используют ультразвук. Когда Nest Hub замечает, что вы приближаетесь, он отображает текущие напоминания, события календаря или другие важные уведомления.

Фото в тексте: Bits And Splits / Shutterstock

Одной близости к устройству недостаточно. Что, если вы просто прошли мимо машины и посмотрели в другом направлении? Чтобы решить проблему, Soli может улавливать более тонкие различия в движениях и жестах: ориентацию тела, направление движения и поворот головы. Алгоритмы машинного обучения помогают дополнительно уточнить данные. 

Чтобы добиться повышенной чувствительности оборудования, исследователи, которые во время пандемии работали из дома, выполняли хореографические пируэты перед телекамерами, отслеживающими движения и передающими данные в режиме реального времени.

Лорен Бедаль, старший дизайнер по взаимодействию в ATAP, сравнивает это с танцами. Похожим образом хореографы берут мотив движения и исследуют его вариации, например, как танцор меняет свой вес или меняет положение и ориентацию тела. В итоге команда установила набор движений, основанных на невербальной коммуникации и нашем естественном взаимодействии с устройствами.

Бедаль указывает несколько примеров того, как компьютеры реагируют на эти движения.

• Если устройство почувствует, что вы приближаетесь, оно отобразить сенсорное управление; если подойти к нему, оно отобразить входящие электронные письма; покиньте комнату, а телевизор сможет запомнить момент, на котором вы прекратили просмотр, и возобновить его с нужного места, когда вы вернетесь.
• Если устройство определит, что вы просто проходите мимо, оно не будет беспокоить вас уведомлениями с низким приоритетом.
• Если вы на кухне и готовите по видеорецепту, устройство может сделать паузу, когда вы отойдете, чтобы взять ингредиенты, и возобновить воспроизведение, когда вы вернетесь.
• А если вы взглянете на интеллектуальный дисплей во время телефонного разговора, устройство может предложить возможность переключиться на видеозвонок, чтобы вы могли положить телефон.

Бедаль отмечает, что в будущем мы будем взаимодействовать с компьютерами именно так — при помощи незаметных, естественных движений, а машины как бы отойдут на задний план и будут помогать нам только в нужные моменты.

Есть и определенные трудности. Например, радар может обнаруживать нескольких людей в комнате, но если они находятся слишком близко, датчик зафиксирует лишь бесформенное скопление, что затрудняет принятие решений. Именно поэтому Бедаль подчеркивает, что пока работа находится на стадии исследования — так что не стоит ожидать таких возможностей от интеллектуального дисплея следующего поколения.

Со времнем радар может даже улучшить наши привычки. Джусти рассказывает, что это одно из направлений в дорожной карте исследований — предлагать здоровые привычки в соответствии с целями пользователя. Можно представить, как умный дисплей превращается в гигантский знак остановки, когда он понимает, что человек отправляется перекусить в полночь.

Читайте по теме: «Подслушивает ли умная колонка? Все может быть». Михаил Бурцев — о голосовых помощниках и будущем разговорного ИИ

Однако устройствам придется соблюдать некоторый баланс, выполняя то, что, по их мнению, мы от них ожидаем. Например, что если пользователь захочет, чтобы телевизор работал, пока он готовит на кухне? Радар не обнаружит никого у экрана и поставит видео на паузу.

Команда ATAP решила использовать радар, потому что это один из наиболее безопасных для конфиденциальности методов сбора обширных пространственных данных. Кроме того, он имеет действительно низкую задержку, работает в темноте, и внешние факторы, такие как звук или температура, на него не влияют. В отличие от камеры, радар не захватывает и не сохраняет различимые изображения вашего тела, вашего лица или других средств идентификации.

Soli имеет диапазон обнаружения почти в 3 м (9 футов) — меньше, чем у большинства камер, — но несколько устройств в вашем доме с датчиком Soli могут эффективно охватить ваше пространство и создать сеть, отслеживающую местонахождение в доме. Стоит отметить, что данные с датчика Soli в текущем центре Google Nest обрабатываются локально, а исходные данные никогда не отправляются в облако.

Крис Харрисон, изучающий взаимодействие человека и компьютера в Университете Карнеги-Меллона и директор Future Interfaces Group, говорит, что потребителям придется решить, хотят ли они пойти на компромисс между удобстством и конфиденциальностью. В конце концов, Google является «мировым лидером в монетизации данных». Но по его мнению, отказ от камер в целом ориентирован на пользователя и конфиденциальность. 

Поскольку устройства неизбежно оснащаются датчиками, такими как Soli, для сбора большего количества данных, они лучше нас понимают. В конечном счете, Харрисон ожидает увидеть виды улучшенного взаимодействия человека и компьютера, которые ATAP предусматривает во всех аспектах технологии.

«Люди запрограммированы на то, чтобы понимать человеческое поведение, и когда компьютеры меняют его, это приводит к такого рода дополнительным неприятностям, — говорит Харрисон. — Привлечение таких людей, как социологи и специалисты по поведению, в область вычислительной техники делает этот опыт гораздо более приятным и гуманистичным».

Источник.

Фото на обложке: Stock Rocket / Shutterstock