Предвосхищая действия: Мозг как интерфейс для смешанной реальности

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как активность мозга, предшествующая стимулам, может быть использована для точного определения намерений пользователя в интерактивных смешанных реальностях.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
В ходе исследования было выявлено, что устойчивая негативная активность в затылочно-теменных областях мозга, предшествующая стимулу, усиливается как при намерении совершить выбор, так и при наличии обратной связи, причем наиболее выраженная негативная активность наблюдается в условиях наблюдения без обратной связи, что указывает на сложную взаимосвязь между предвкушением, намерением и обработкой информации.
В ходе исследования было выявлено, что устойчивая негативная активность в затылочно-теменных областях мозга, предшествующая стимулу, усиливается как при намерении совершить выбор, так и при наличии обратной связи, причем наиболее выраженная негативная активность наблюдается в условиях наблюдения без обратной связи, что указывает на сложную взаимосвязь между предвкушением, намерением и обработкой информации.

Оценка потенциала стимул-предшествующей негативности (SPN) как неявного триггера для адаптивных интерфейсов смешанной реальности с использованием электроэнцефалографии.

В контексте развития смешанной реальности (MR) взаимодействие посредством взгляда часто страдает от проблемы «прикосновения Мидаса», когда случайное направление взгляда интерпретируется как намеренное действие. В исследовании ‘Anticipation in Action: Evaluating Stimulus-Preceding Negativity as an Implicit Trigger for Adaptive Mixed Reality’ была изучена возможность использования мозговой активности, предшествующей стимулу (SPN), для точной идентификации намерения пользователя. Полученные данные показали, что амплитуда SPN чувствительна к намерению выбора и ожиданию обратной связи, отражая, вероятно, степень неопределенности, а не подготовку к движению. Может ли SPN стать надежным маркером намерения для создания адаптивных MR-интерфейсов, способных предвосхищать действия пользователя?

Иллюзия Намерения: Взгляд и Проблема «Прикосновения Мидаса»

Взаимодействие взглядом, несмотря на свою кажущуюся естественность, подвержено проблеме, получившей название «Прикосновение Мидаса» — нежелательному выбору элементов из-за ошибочной интерпретации мимолетных взглядов. Суть явления заключается в том, что система может ошибочно воспринимать случайное направление взгляда как намерение пользователя совершить действие, что приводит к нежелательным активациям и ошибкам. Эта сложность возникает из-за того, что краткие, непроизвольные взгляды могут быть неотличимы от осознанных намерений, особенно в динамичной среде, где пользователь постоянно сканирует пространство. Таким образом, для эффективного использования управления взглядом необходимо разработать методы, способные надежно отличать намеренные действия от случайных.

Существенная сложность в интерпретации данных взгляда заключается в их неоднозначности и трудностях точного определения намерений пользователя в режиме реального времени. Взгляд — это не просто указатель, а сложный паттерн, зависящий от множества факторов, включая когнитивную нагрузку, усталость и даже эмоциональное состояние. Разграничение между намеренным выбором объекта взгляда и случайным его пересечением представляет собой серьезную проблему для современных интерфейсов. Быстрая обработка и корректная интерпретация этих нюансов требует сложных алгоритмов, способных учитывать контекст, длительность фиксации взгляда и другие параметры, чтобы избежать ложных срабатываний и обеспечить действительно интуитивное взаимодействие с системой. Неспособность точно определить намерение пользователя приводит к ошибкам и разочарованию, снижая эффективность и удобство использования подобных технологий.

Современные интерфейсы, использующие отслеживание взгляда, зачастую не способны провести чёткое различие между намеренным и случайным направлением внимания пользователя. Это приводит к ситуации, когда кратковременный взгляд на объект, не подразумевающий выбора, ошибочно интерпретируется системой как команда. В результате возникают нежелательные действия, требующие от пользователя дополнительных усилий для исправления ошибок и приводящие к ощущению раздражения и неудобства. Проблема усугубляется сложностью точной интерпретации данных о направлении взгляда в реальном времени, что делает создание действительно интуитивно понятных и безошибочных систем управления взглядом сложной задачей.

Экспериментальные сценарии с использованием MR-интерфейсов демонстрируют взаимодействие пользователей с нейтральными геометрическими фигурами на этапе обучения и с повседневными приложениями (редактирование текста, запуск приложений, просмотр файлов, управление видео) посредством взгляда, с немедленной обратной связью после выбора.
Экспериментальные сценарии с использованием MR-интерфейсов демонстрируют взаимодействие пользователей с нейтральными геометрическими фигурами на этапе обучения и с повседневными приложениями (редактирование текста, запуск приложений, просмотр файлов, управление видео) посредством взгляда, с немедленной обратной связью после выбора.

Предвосхищение Действий: Сигналы Мозга как Ключ к Пониманию

Мозг активно прогнозирует будущие события, что проявляется в измеримых сигналах, таких как Стимул-Предшествующая Негативность (SPN). SPN представляет собой компонент электроэнцефалограммы (ЭЭГ), возникающий за несколько сотен миллисекунд до появления стимула и отражает процессы предсказательного кодирования и оценку неопределенности. Выраженность SPN обратно пропорциональна вероятности наступления события; более высокие амплитуды наблюдаются при низкой предсказуемости или высокой неопределенности, указывая на повышенные когнитивные усилия, необходимые для обработки потенциального события. Таким образом, SPN служит нейронным маркером, отражающим активное участие мозга в построении и обновлении внутренних моделей мира.

Электроэнцефалография (ЭЭГ) представляет собой неинвазивный метод регистрации электрической активности мозга, позволяющий фиксировать предвосхищающие сигналы, отражающие намерения пользователя до совершения явных действий. ЭЭГ использует электроды, размещенные на коже головы, для измерения колебаний потенциалов, вызванных активностью нейронов. Полученные данные позволяют анализировать паттерны мозговой активности, связанные с предсказанием будущих событий и уровнем неопределенности, что делает ЭЭГ ценным инструментом для изучения когнитивных процессов и разработки интерфейсов «мозг-компьютер», способных интерпретировать намерения пользователя до их физической реализации.

В ходе исследований было продемонстрировано, что предсказуемые сигналы ЭЭГ, а именно потенциал, предшествующий стимулу (SPN), могут быть декодированы с точностью до 97% в персонализированной (person-dependent) конфигурации. Это указывает на то, что SPN представляет собой надежный нейронный маркер, отражающий предвосхищение и степень неопределенности, испытываемую субъектом перед совершением действия. Высокая точность декодирования подтверждает возможность использования SPN для оценки намерений пользователя на основе активности мозга до фактического выполнения действия.

Классификация предсказуемых сигналов ЭЭГ, выполненная без предварительной адаптации к конкретному пользователю, достигла точности в 69%. Это демонстрирует возможность обобщения разработанного алгоритма и его применимость к новым, ранее не встречавшимся субъектам, что существенно расширяет область применения данной технологии для анализа намерений и предсказания действий.

Анализ усредненных вызванных потенциалов (ВП) и топографических карт активности мозга показал, что отсутствие обратной связи вызывает наиболее выраженную предвосхищающую негативную реакцию, в то время как намерение выбора и наличие обратной связи снижают амплитуду спонтанных потенциалов (SPN).
Анализ усредненных вызванных потенциалов (ВП) и топографических карт активности мозга показал, что отсутствие обратной связи вызывает наиболее выраженную предвосхищающую негативную реакцию, в то время как намерение выбора и наличие обратной связи снижают амплитуду спонтанных потенциалов (SPN).

Адаптивные Интерфейсы: Проактивность и Реакция на Сигналы Мозга

Адаптивные интерфейсы используют обнаружение намерений пользователя для динамической настройки в соответствии с текущими потребностями и контекстом, что позволяет повысить удобство использования и эффективность работы. Данный подход предполагает анализ действий и предсказание следующих шагов пользователя, что позволяет системе проактивно предоставлять необходимые инструменты или информацию. В результате снижается когнитивная нагрузка, уменьшается количество ошибок и повышается общая производительность взаимодействия пользователя с системой. Динамическая адаптация интерфейса к намерениям пользователя обеспечивает более интуитивный и персонализированный опыт, оптимизируя процесс достижения поставленных задач.

Для точной классификации намерений пользователя и предвосхищения его действий, в системе используются модели глубокого обучения, обученные на данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Эти модели анализируют паттерны мозговой активности, позволяя системе динамически адаптироваться к текущему контексту и предоставлять проактивную поддержку. Обучение на данных ЭЭГ позволяет выявлять специфические нейронные корреляты, связанные с различными намерениями пользователя, что обеспечивает высокую точность классификации и позволяет системе предвидеть необходимые действия до их фактического выполнения.

Модели, используемые в системе, демонстрируют высокую стабильность, что подтверждается значением H-статистики, равным 0.99. Данный показатель свидетельствует о последовательной и надежной зависимости от активности задних областей сенсомоторной коры (posterior SPN — Sensorimotor Potential). Высокое значение H-статистики указывает на то, что классификация намерений пользователя основана на устойчивых нейронных паттернах, а не на случайных колебаниях активности мозга. Это обеспечивает предсказуемость и точность работы системы адаптивного интерфейса.

Минимальная межпопытная вариативность, зафиксированная на уровне стандартного отклонения менее 0.001, подтверждает высокую надежность регистрируемых нейронных сигналов. Данный показатель свидетельствует о стабильности процесса распознавания намерений пользователя, поскольку незначительные колебания в данных свидетельствуют о высокой степени воспроизводимости результатов и устойчивости модели к случайным помехам. Низкое стандартное отклонение указывает на то, что система последовательно и точно идентифицирует нейронные паттерны, связанные с определенными действиями или намерениями, обеспечивая предсказуемость и стабильность работы адаптивного интерфейса.

Интеграция обнаружения намерений позволяет интерфейсам минимизировать проблему «прикосновения Мидаса» (Midas Touch Problem), заключающуюся в нежелательных действиях, вызванных случайными или неполными командами. Системы, способные предвидеть намерения пользователя, могут фильтровать ложные срабатывания и активировать функции только при уверенном распознавании намерения. Это приводит к снижению количества ошибок при взаимодействии, повышению точности управления и, как следствие, улучшению общего пользовательского опыта за счет уменьшения когнитивной нагрузки и повышения эффективности работы с интерфейсом.

Анализ значимости признаков на основе LIME для EEGInceptionERP выявил характерное парието-затылочное кольцо с латеральными расширениями, пик значимости которого приходится на PO7/PO8, PO3/PO4, P5/P6, O1/O2 и Iz, что указывает на высокую временную разрешающую способность модели и устойчивую препаритарную активность в задних отделах коры головного мозга, подтвержденное высокой концентрацией энтропии (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">H > .99</span>) и стабильностью объяснений (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">SD < .001</span>) у <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N = 28</span> испытуемых.
Анализ значимости признаков на основе LIME для EEGInceptionERP выявил характерное парието-затылочное кольцо с латеральными расширениями, пик значимости которого приходится на PO7/PO8, PO3/PO4, P5/P6, O1/O2 и Iz, что указывает на высокую временную разрешающую способность модели и устойчивую препаритарную активность в задних отделах коры головного мозга, подтвержденное высокой концентрацией энтропии (H > .99) и стабильностью объяснений (SD < .001) у N = 28 испытуемых.

Завершение Цикла: Обратная Связь и Подтверждение в Адаптивных Системах

Эффективные сигналы обратной связи и подтверждения играют первостепенную роль в формировании доверия и прозрачности адаптивных интерфейсов. Системы, предоставляющие чёткие визуальные или звуковые индикаторы, демонстрируют пользователю признание его действий и подтверждают успешный выбор, что существенно снижает ощущение неопределённости и повышает уверенность в корректности взаимодействия. Отсутствие такой обратной связи может приводить к ошибкам, повторным попыткам и, как следствие, к разочарованию пользователя. Именно поэтому продуманная система подтверждений не просто сообщает об успешном выполнении операции, но и формирует ощущение контроля над интерфейсом, что является ключевым фактором для комфортного и эффективного взаимодействия с адаптивными технологиями.

Система, предоставляющая чёткие визуальные или звуковые сигналы, подтверждает действия пользователя и удостоверяет успешный выбор, что существенно снижает уровень неопределённости. Такие сигналы не просто информируют о завершении операции, но и формируют у пользователя уверенность в корректности взаимодействия. Например, изменение цвета выделенного объекта или короткий звуковой отклик после жеста позволяют мгновенно понять, что команда была принята к исполнению. Данный подход особенно важен в сложных интерфейсах, где отсутствие немедленной обратной связи может привести к ошибкам и фрустрации. Чёткая и своевременная подтверждающая информация, таким образом, является ключевым элементом для создания интуитивно понятного и эффективного взаимодействия.

Взаимодействие, основанное на последовательном цикле предвидения, действия и обратной связи, формирует более естественный и интуитивно понятный опыт для пользователя, особенно в контексте пространственных вычислений и смешанной реальности. Пользователь формирует ожидание, совершает действие, а система, в свою очередь, предоставляет немедленный и понятный отклик, подтверждающий успешность операции или указывающий на необходимость корректировки. Этот непрерывный процесс позволяет интерфейсу «адаптироваться» к намерениям пользователя, создавая ощущение непосредственной связи и контроля. В смешанной реальности, где виртуальные объекты интегрированы в физическое пространство, своевременная и точная обратная связь становится критически важной для преодоления разрыва между цифровым и реальным мирами, обеспечивая плавное и бесшовное взаимодействие.

Экспериментальная процедура включала последовательные фазы выбора или наблюдения элемента интерфейса с или без обратной связи, начинающиеся с инструкции и фиксации взгляда, после чего в фазе выбора следовало взаимодействие продолжительностью 3 секунды, а в фазе наблюдения - пауза, при этом обратная связь, если она была включена, отображалась сразу после удержания взгляда на элементе в течение 500 мс перед фазой интерфейса.
Экспериментальная процедура включала последовательные фазы выбора или наблюдения элемента интерфейса с или без обратной связи, начинающиеся с инструкции и фиксации взгляда, после чего в фазе выбора следовало взаимодействие продолжительностью 3 секунды, а в фазе наблюдения — пауза, при этом обратная связь, если она была включена, отображалась сразу после удержания взгляда на элементе в течение 500 мс перед фазой интерфейса.

Исследование предвосхищения намерений пользователя, представленное в данной работе, невольно вызывает в памяти слова Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство открывать закономерности в кажущемся хаосе». Подобно тому, как математик ищет скрытые связи, авторы работы стремятся выявить предвестники действий пользователя, зафиксированные в мозговой активности. Особенно примечательно, что обнаружение SPN (Stimulus-Preceding Negativity) позволяет предсказать намерение еще до совершения самого действия, открывая путь к созданию действительно адаптивных систем смешанной реальности. Это не просто улучшение интерфейса, а, скорее, попытка создать экосистему, реагирующую на невысказанные потребности пользователя, где каждый взгляд и каждое предвосхищение формируют будущее взаимодействие.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность регистрации предвкушения действия в контексте смешанной реальности. Однако, говорить о “намерении”, как о чем-то однозначно декодируемом из паттернов SPN, — преждевременно. Система не ломается — она эволюционирует в неожиданные формы, и предсказуемость “намерения” — это иллюзия, дающая временное ощущение контроля. Реальная проблема не в обнаружении “чего” пользователь хочет, а в предсказании, когда это желание изменится, и как система может плавно адаптироваться к этой непостоянству.

Устойчивость интерфейса, основанного на предвкушении, — это не показатель его совершенства, а признак скрытой катастрофы. Долговременная стабильность — это залог того, что система не учитывает истинную сложность человеческого мозга, его способность к импровизации и непредсказуемости. Будущие исследования должны сместить фокус с поиска “верного” ответа на изучение динамики неопределенности, на создание систем, которые учатся вместе с пользователем, а не пытаются его предугадать.

В конечном счете, истинный прогресс в области интерфейсов “мозг-компьютер” заключается не в увеличении точности декодирования, а в создании систем, которые способны не просто реагировать на сигналы мозга, но и формировать с ним симбиотические отношения. Это не вопрос технологии, а вопрос философии — признания того, что система — это не инструмент, а экосистема, и её успех зависит от способности к постоянной адаптации и эволюции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.18750.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-27 15:16