Afshin Mehin, Fundador de Card79 – Serie de Entrevistas

Afshin Mehin es el fundador de Card79 (anteriormente conocido como WOKE), un estudio de creativos especializado en experiencias de producto que borran los límites entre nuestras vidas digitales y físicas. Card79 tuvo el privilegio de asociarse con Elon Musk para diseñar Neuralink, el primer dispositivo wearable de interfaz cerebro-máquina del mundo. El estudio diseñó el Link, que era parte del sistema que una persona usaría diariamente.

Comenzó sus estudios como ingeniero, ¿cómo cambió su carrera hacia el diseño para la tecnología del futuro?

El diseño siempre estuvo en mi radar. Como adolescente, descubrí el campo del diseño industrial como una carrera posible y pensé que podría ser una buena opción para mí, ya que me gustaba crear nuevos productos y soluciones para problemas cotidianos. Pero, como en el caso de muchas familias de inmigrantes de primera generación, el diseño no era una carrera familiar. Así que hice lo mejor que pude y completé mi licenciatura en Ingeniería Mecánica en la Universidad de Columbia Británica en Vancouver. Esa educación resultó ser una de las mejores cosas que hice, ya que me dio una apreciación de los problemas difíciles que necesitan ser resueltos para que los nuevos avances técnicos sean llevados al mundo. Después de completar mis estudios de ingeniería, me reorienté hacia mi pasión por el diseño y comencé a buscar educación adicional en Interacción Humano-Computadora y Diseño Industrial, tomando un lado de mí que estaba más interesado en la experiencia humana de esa tecnología, completando una maestría en el Royal College of Art en Londres y una pasantía en M.I.T. Media Lab Europa en Dublín. Después de que mi educación estuvo completa, me mudé a San Francisco y comencé a trabajar para diferentes empresas de diseño como IDEO y Whipsaw.

Fue contactado por el equipo de Neuralink en 2019 para presentar un diseño para su interfaz cerebro-máquina, ¿podría discutir este compromiso inicial?

Recibimos una llamada del presidente de Neuralink. Habíamos trabajado en wearables para la cabeza antes, así que estábamos cómodos con los desafíos de diseñar algo que podría ser utilizado en la cabeza. Lo que no esperábamos era que también estaríamos diseñando algo que iría dentro de la cabeza. Esta fue la primera vez que habíamos trabajado en un proyecto en el que estaríamos sentados en una habitación con un ingeniero eléctrico, ingenieros mecánicos, junto con neurocirujanos y ingenieros neurales que podrían explicar cómo operar y hacer la interfaz con el cerebro. No solo trabajamos en definir el factor de forma, algo discreto para no atraer atención no deseada, sino que también discutimos posibles ubicaciones del wearable y el implantable con el equipo de Neuralink. Finalmente, diseñamos un dispositivo wearable que se usaría detrás de la oreja y transferiría datos y energía a un receptor inalámbrico que se implantaría debajo de la piel detrás de la oreja. El wearable se diseñó para ser fácilmente intercambiable, ya que la vida útil de la batería para la primera generación se estimó en no más de un par de horas. Nuestro segundo compromiso fue ayudar a desarrollar el diseño de la carcasa exterior (el Diseño Industrial) para el robot quirúrgico que lo prepararía para su uso en ensayos clínicos. Después de estos dos compromisos, nuestra curiosidad se despertó sobre qué podría ser la experiencia del usuario de una BMI. La idea de utilizar nuestros pensamientos para controlar cosas era un concepto nuevo y emocionante que queríamos explorar más a fondo.

¿Cuáles son los diferentes componentes de Neuralink diseñados por Card79?

En nuestro núcleo, somos un estudio de diseño y nuestra experiencia y valor radican en entender cómo crear algo deseable y atractivo. Esto se logra a veces haciendo que un producto sea más visualmente atractivo, otras veces haciendo que un producto sea más fácil de usar, y otras veces exponiendo más capacidades. Con nuestro trabajo para Neuralink, vinimos a ayudar con dos de los dispositivos principales, el wearable Link de primera generación y el robot quirúrgico R1 Neuralink. Nuestra contribución en ambos proyectos fue entender cómo hacer que el producto sea lo más adecuado para su contexto humano. Para el Link, era importante resolver problemas de ergonomía para asegurarnos de que el dispositivo se ajustara a las diferentes cabezas de las personas y fuera cómodo y discreto de usar. Para el robot R1, era fundamental que el robot fuera capaz de ser mantenida fácilmente en la sala de operaciones y fuera seguro para el personal y los cirujanos que trabajaban con él.

¿Podría describir el enfoque de diseñar una experiencia de usuario para una interfaz cerebro-máquina?

Hay dos experiencias de usuario que serán importantes de considerar. Primero, está la experiencia de usuario física, cómo fácilmente la tecnología puede ser mantenida, recargada, actualizada como una extensión de nuestros cuerpos.

Luego está la experiencia de usuario digital y la dividimos en dos campos diferentes.

El primer campo es la UX que está impulsada por el estado actual de la técnica. Esto implica entender las capacidades técnicas de la tecnología de detección, el entrenamiento de modelos, la variación en la neuroanatomía y la psicología que impacta la robustez de la experiencia de BMI y el caso de uso o función prevista que se pretende abordar. Dependiendo de si la UX es para fines de investigación o para un producto que se envía, las prioridades cambiarían. También, si es una BMI invasiva, el nivel de complejidad de la cirugía y el acceso a esos pacientes se vuelve más difícil de llevar a cabo pruebas de usuario para validar la UX propuesta.

El segundo campo de diseñar experiencias de usuario es para BMIs que no son técnicamente posibles todavía, pero que podrían tener un gran impacto social si se lograran. Intentamos seguir la ciencia hasta donde estamos y luego comenzar a hacer conjeturas educadas sobre qué podría ser potencialmente asombroso o desastroso si el escenario de alta velocidad/alta banda se hace realidad. Esperamos que, al seguir trabajando en estos escenarios de UX futuros, estaremos armados con propuestas de diseño si y cuando ese futuro llegue.

¿Cuáles son algunos de los desafíos técnicos detrás del diseño para una interfaz cerebro-máquina?

Así que, hay muchos desafíos. Obtener una buena señal es una de las cosas más difíciles. Para obtener una señal de baja relación señal ruido, es necesario ser invasivo con las tecnologías de detección. Hay muchas tecnologías no invasivas excelentes que son más seguras y menos riesgosas para usar, pero sufren de la misma falta de calidad de señal. Sin una buena señal, es como hablar con Alexa a través de un micrófono amortiguado o intentar usar un ratón con un láser roto que salta erráticamente cuando se intenta usar, no está leyendo a nivel de detalle que se desea.

Otro desafío desde el punto de vista de la UX es la variación neuroanatómica y psicológica con el tiempo dentro de un individuo y entre individuos. Eso básicamente significa que cada vez que el mismo usuario o un nuevo usuario quiere comenzar a usar una BMI, necesita pasar por una sesión de calibración, que en sí misma es a menudo frustrante y desmotivadora para los usuarios. Hay oportunidades de UX para simplificar y agilizar el proceso de calibración, pero la esperanza a largo plazo es que la cantidad y frecuencia de tener que calibrar un sistema se puedan reducir.

También, con los sistemas de BCI impulsados por la imaginación motora intencional (MI) del usuario, la forma en que se puede promover a un usuario a imaginar el movimiento puede impactar la capacidad del modelo de aprendizaje automático para descifrar el movimiento previsto. Una gran investigación publicada en 2021 por Frank Willets et al. promovió a pacientes con parálisis a imaginar que estaban escribiendo a mano (en lugar de mover un cursor o teclear teclas en un teclado). Esa técnica de entrada fue capaz de superar a otras técnicas previamente probadas, en parte porque la tarea de escribir a mano era fácil para los usuarios imaginar, y en parte porque el ML podía descifrar efectivamente entre diferentes caracteres escritos a mano, muy similar a cuando Palm Pilot introdujo su lenguaje de escritura “graffiti” a principios de la década de 2000.

¿Podría describir cómo las interfaces cerebro-máquina podrán utilizar modalidades de pensamiento visuales u otras fuera de simplemente pensar en palabras?

Como diseñadores de UX que trabajan en este campo en rápida evolución, estamos tratando de seguir la ciencia de cerca para ver hacia dónde nos lleva. Cuando hemos imaginado algunos de nuestros escenarios futuros, hemos intentado basarnos en investigaciones que son tanto a corto como a largo plazo. En el corto plazo, ha habido mucho progreso en el desarrollo de BMIs que aprovechan la Imaginación Motora Intencional, donde alguien imagina que está moviendo un objeto para manipular alguna forma de tecnología. Esta modalidad permite la manipulación directa de objetos con pensamientos.

En un nivel más ambicioso, la capacidad de controlar la voz y crear palabras que simbolizan un objeto es un nivel de control más avanzado. Esta investigación ha salido del laboratorio de Edward Chang en la UCSF y ha comenzado a inspirar muchos de los tipos de interacciones que estábamos imaginando, ya sea que una persona pueda pedirle algo a su asistente de IA mediante sus pensamientos o que dos personas puedan conversar entre sí con sus pensamientos.

La corteza visual es un sistema más avanzado que la voz o el movimiento. Investigaciones tempranas indican que hay un alto nivel de consistencia en la forma en que la corteza visual funciona entre individuos. Un artículo publicado en 2004 indica que cuando los investigadores muestran la misma entrada visual a diferentes personas, hay una “sorprendente sincronización voxel por voxel entre individuos”. También hubo otro proyecto publicado por investigadores de la Universidad de Kioto donde los investigadores han encontrado que la actividad en las regiones cerebrales de alto nivel podría predecir con precisión el contenido de los sueños de los participantes. Apoyar el pensamiento visual tiene un gran potencial, permitiendo a las personas aumentar su poder de imaginación.

Al final del día, mucho de esto dependerá de cuáles de estas nuevas entradas tengan éxito, lo que dependerá de la facilidad con la que se pueden aprender, cómo funcionan de manera robusta y cuánto benefician al usuario final, ya sea permitiéndoles hacer cosas que no han podido hacer antes o hacer cosas más rápido de lo que han podido hacer antes.

¿Podría discutir cómo las interfaces cerebro-máquina podrán entender el estado emocional de una persona?

Las emociones pueden ser capturadas actualmente con EEG a nivel macroscópico y categorizadas en grandes categorías emocionales como la ira, la tristeza, la felicidad, el desagrado y el miedo. Hay dos formas en que podríamos ver que el estado emocional de una persona impacta las futuras BMIs. Podrían inspirar primero características reales, informando una aplicación de meditación o informando a un terapeuta sobre la historia emocional de su cliente desde su última cita. Alternativamente, porque esta información es más macroscópica y cualitativa que otros controles de BMI que capturan el movimiento, el lenguaje o las visualizaciones, tendría sentido utilizar esos datos para cambiar el “sabor” de una interfaz, ajustando una BMI específica para tener en cuenta las emociones de la persona, similar a cómo el “Modo Noche” puede ajustar el brillo de una pantalla según la hora del día.

¿Cuáles son algunos de los casos de uso para las interfaces cerebro-máquina que más lo emocionan?

En primer lugar y ante todo, me fascina aprender más sobre cómo funciona el cerebro en realidad. Me parece que tenemos muchos esfuerzos para tratar de entender los mecanismos internos del cerebro, pero no tenemos un modelo holístico. ¡Eso es por lo que aplicar principios de UX a este tema es tan emocionante para mí! Lo que resulte de eso idealmente será algo que mejorará la vida de las personas. La idea de acelerar lo que hacemos como especie suena increíble y es lo que me emociona mucho sobre este tema. Por otro lado, tener nuestra humanidad y nuestra independencia desafiadas es aterrador y necesita ser abordado con la máxima vigilancia.

¿Cuál es su visión para el futuro de las interfaces cerebro-máquina?

Una en la que las personas se beneficien de la tecnología, estén en control de ella, pero al mismo tiempo puedan conectarse con otros y con la información de maneras que actualmente no podemos imaginar. La idea de estar conectados de una manera que priorice nuestra humanidad. Uno de los riesgos que todos conocemos es que tememos que nuestros pensamientos ya no serán privados o que todos nos convertiremos en zombis con control mental. Con la forma en que Web 2.0 ha tenido que comprometer la privacidad de las personas para sostenerse, no es de extrañar que la gente sea escéptica. A pesar de que la ciencia está muy lejos de hacer que eso sea una realidad, quiero desempeñar un papel activo para asegurarme de que nunca se dirija en esa dirección. Sabiendo que hay muchos interesados, desde gobiernos hasta capitalistas de riesgo, no hay garantía de que no se dirija hacia una dirección oscura. Eso es por lo que, como diseñador de UX, siento que es tan crítico entrar temprano y comenzar a establecer algunos estándares sobre qué es lo mejor para las personas que realmente utilizarán esta tecnología. Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Card79 o Neuralink.