Afshin Mehin, Założyciel Card79 – Seria Wywiadów

Afshin Mehin jest założycielem Card79 (wcześniej znany jako WOKE), studia kreatywnego specjalizującego się w doświadczeniach produktowych, które zacierają granice między naszym cyfrowym i fizycznym życiem. Card79 miał przywilej współpracy z Elonem Muskiem w celu zaprojektowania Neuralink – pierwszego na świecie urządzenia noszonego na mózgu. Studio zaprojektowało Link, który był częścią systemu, który osoba nosiłaby codziennie.

Zacząłeś swoje studia jako inżynier, jak zmieniłeś swoją karierę w kierunku projektowania dla przyszłej technologii?

Projektowanie było zawsze na moim radarze. Jako nastolatek odkryłem dziedzinę projektowania przemysłowego jako możliwą karierę i pomyślałem, że może to być dobra opcja dla mnie, ponieważ kochałem tworzyć nowe produkty i rozwiązywać problemy codziennego życia. Ale jak to często bywa w przypadku wielu rodzin imigrantów, projektowanie nie było znane jako ścieżka kariery. Więc zrobiłem najlepsze, co mogłem, i ukończyłem studia licencjackie na kierunku inżynierii mechanicznej na Uniwersytecie Kolumbii Brytyjskiej w Vancouver. To wykształcenie okazało się jedną z najlepszych rzeczy, które zrobiłem, ponieważ dało mi docenienie dla trudnych problemów, które muszą być rozwiązane, aby nowe postępy technologiczne mogły zostać wprowadzone na świecie. Po ukończeniu studiów inżynierskich, ponownie zwróciłem się ku mojej pasji do projektowania i rozpocząłem dalsze wykształcenie w dziedzinie interakcji człowieka z komputerem i inżynierii projektowania przemysłowego, biorąc stronę, która była bardziej zainteresowana doświadczeniem ludzkim tej technologii, ukończyłem studia magisterskie w Royal College of Art w Londynie i staż w M.I.T. Media Lab Europe w Dublinie. Po ukończeniu edukacji przeniosłem się do San Francisco i zacząłem pracować dla różnych firm projektowych, takich jak IDEO i Whipsaw.

Zostałeś podejrzany przez zespół Neuralink w 2019 roku, aby wprowadzić projekt do ich interfejsu mózg-maszyna, możesz omówić to pierwsze zaangażowanie?

Otrzymaliśmy telefon od prezydenta Neuralink. Pracowaliśmy wcześniej nad noszonymi urządzeniami, więc byliśmy komfortowi z wyzwaniami związanymi z projektowaniem czegoś, co mogłoby być noszone na głowie. Co nie spodziewaliśmy się, to to, że również będziemy projektować coś, co wejdzie do głowy. To było pierwszy raz, kiedy pracowaliśmy nad projektem, w którym będziemy siedzieć w pokoju z inżynierem elektrycznym, inżynierami mechanicznymi oraz neurochirurgami i inżynierami neuronalnymi, którzy mogliby wyjaśnić, jak działać i łączyć się z mózgiem. Nie tylko pracowaliśmy nad określeniem czynnika kształtu – czegoś dyskretnego, aby nie przyciągać niepożądanej uwagi – ale również omawialiśmy możliwe lokalizacje noszonego i implantowanego urządzenia z zespołem Neuralink. Ostatecznie zaprojektowaliśmy noszone urządzenie, które będzie noszone za uchem i będzie przenosić dane i energię do bezprzewodowego odbiornika, który będzie implantowany pod skórą za uchem. Noszone urządzenie zostało zaprojektowane, aby być łatwo wymienialne, ponieważ żywotność baterii dla pierwszej generacji była szacowana na nie więcej niż kilka godzin. Nasze drugie zaangażowanie było pomóc w rozwoju zewnętrznej obudowy (projektu przemysłowego) dla robota chirurgicznego, który będzie gotowy do użycia w badaniach klinicznych. Po tych dwóch zaangażowaniach nasza ciekawość została pobudzona wokół tego, jaki może być potencjalny użytkowy doświadczenie interfejsu mózg-maszyna. Pomysł używania naszych myśli do kontrolowania rzeczy był tak nowy i ekscytujący, że chcieliśmy go dalej badać.

Jakie są różne komponenty Neuralink, które zostały zaprojektowane przez Card79?

W naszym rdzeniu jesteśmy studiem projektowym i nasza ekspertyza i wartość tkwi w zrozumieniu, jak stworzyć pożądane i atrakcyjne rozwiązania. To czasami osiągane jest przez to, że produkt jest bardziej atrakcyjny wizualnie, innym razem jest to osiągane przez to, że produkt jest łatwiejszy w użyciu, a innym razem jest to osiągane przez to, że produkt ujawnia więcej możliwości. W naszej pracy dla Neuralink, przyszliśmy, aby pomóc w dwóch głównych urządzeniach, pierwszej generacji Link noszonego oraz robota chirurgicznego R1 Neuralink. Nasz wkład w obu projektach był taki, aby zrozumieć, jak uczynić produkt tak odpowiednim dla jego kontekstu ludzkiego, jak to tylko możliwe. Dla Linka było ważne, aby rozwiązać problemy związane z ergonomią, aby upewnić się, że urządzenie pasowało do głów różnych ludzi i było wygodne i dyskretne w noszeniu. Dla robota R1 było krytyczne, aby robot był w stanie być łatwo utrzymany w sali operacyjnej i był bezpieczny dla personelu i chirurgów do pracy.

Czy mógłbyś opisać podejście do projektowania doświadczenia użytkownika dla interfejsu mózg-maszyna?

Istnieją dwa doświadczenia użytkownika, które będą ważne do rozważenia. Po pierwsze, jest fizyczne doświadczenie użytkownika – jak łatwo technologię można utrzymać, naładować, uaktualnić jako rozszerzenie naszych ciał.

Potem jest cyfrowe doświadczenie użytkownika i dzielimy je na dwie różne grupy.

Pierwsza grupa to UX, który jest napędzany przez obecny stan sztuki. To obejmuje zrozumienie technicznych możliwości technologii sensorycznej, szkolenia modelu, zmienności w neuroanatomii i psychologii, które wpływają na solidność doświadczenia interfejsu mózg-maszyna i zamierzonego przypadku użycia, który ma być rozwiązany. W zależności od tego, czy UX jest dla celów badawczych czy dla wysyłanego produktu, priorytety będą się zmieniać. Również, jeśli jest to inwazyjny interfejs mózg-maszyna, poziom złożoności chirurgii i dostępu do tych pacjentów staje się trudniejszy do przeprowadzenia testów użytkowych w celu walidacji proponowanego UX.

Druga grupa projektowania doświadczeń użytkownika jest dla interfejsów mózg-maszyna, które nie są jeszcze technicznie możliwe, ale mogą mieć ogromne implikacje społeczne, jeśli zostaną osiągnięte. Staramy się śledzić naukę do miejsca, w którym jesteśmy, a następnie zaczynamy robić wykształcone zgadywania wokół tego, co może być potencjalnie niesamowite lub katastrofalne aplikacje, które mogą powstać, jeśli wysokoszybkie/wysokiej przepustowości przyszłe scenariusz dojdzie do skutku. Mamy nadzieję, że kontynuując pracę nad tymi przyszłymi scenariuszami UX, będziemy uzbrojeni w propozycje projektowe, jeśli i kiedy ta przyszłość nadejdzie.

Jakie są niektóre techniczne wyzwania związane z projektowaniem dla interfejsu mózg-maszyna?

Więc, istnieją wiele wyzwań. Uzyskanie dobrego sygnału jest jednym z najtrudniejszych rzeczy. Aby uzyskać naprawdę niski sygnał do szumu, trzeba być inwazyjnym z technologiami sensorycznymi. Istnieją wiele wspaniałych nieinwazyjnych technologii, które są bezpieczniejsze i mniej ryzykowne do użycia, ale cierpią z powodu braku jakości sygnału. Bez dobrego sygnału, jest to jak rozmawianie z Alexą przez zamulony mikrofon lub próbowanie użyć myszy z uszkodzonym laserem, który skacze nieprzewidywalnie, gdy próbujesz go użyć, po prostu nie czyta na poziomie szczegółu, jaki chcesz.

Inne wyzwanie z punktu widzenia UX jest neuroanatomiczna i psychologiczna zmienność w czasie wewnątrz jednostki i między jednostkami. To oznacza, że każdego razu, gdy ten sam użytkownik lub nowy użytkownik chce zacząć używać interfejsu mózg-maszyna, musi przejść przez sesję kalibracji, która sama w sobie jest często frustrująca i demotywująca dla użytkowników. Istnieją możliwości UX, aby uprościć i przyspieszyć proces kalibracji, ale długoterminowa nadzieja jest taka, że ilość i częstotliwość potrzeby kalibracji systemu mogą być zmniejszone.

Również z systemami interfejsu mózg-maszyna napędzanymi przez intencjonalne wyobrażenia ruchowe (MI) sposób, w jaki użytkownik może wyobrazić sobie ruch, może wpłynąć na zdolność modelu uczenia maszynowego do skutecznego rozróżnienia zamierzonego ruchu. Wspaniałe badania opublikowane w 2021 roku przez Franka Willetsa i innych skłoniły pacjentów z paraliżem do wyobrażenia sobie, że piszą (zamiast poruszać kursorem lub naciskać klawisze na klawiaturze). Ta technika wejścia była w stanie przewyższyć inne wcześniej przetestowane techniki częściowo dlatego, że zadanie pisania było łatwe do wyobrażenia sobie przez użytkowników, a częściowo dlatego, że model uczenia maszynowego mógł skutecznie rozróżnić między różnymi znakami pisanymi – bardzo podobnie do gdy Palm Pilot wprowadził swój język “graffiti” na początku lat 2000.

Czy mógłbyś opisać, jak interfejsy mózg-maszyna będą w stanie używać wizualnych lub innych typów modalności myślenia poza prostym myśleniem w słowach?

Jako projektanci UX pracujący w tej szybko ewoluującej dziedzinie, staramy się śledzić naukę ściśle, aby zobaczyć, dokąd nas to prowadzi. Kiedy wyobrażaliśmy sobie niektóre z naszych przyszłych scenariuszy, staraliśmy się oprzeć na badaniach, które są zarówno krótko-, jak i długoterminowe. W krótkim terminie, wiele postępów zostało dokonanych w rozwoju interfejsów mózg-maszyna, które wykorzystują intencjonalne wyobrażenia ruchowe, gdzie ktoś wyobraża sobie, że porusza obiekt, aby manipulować technologią. Ta modalność pozwala na bezpośrednią manipulację obiektami za pomocą myśli.

Na bardziej ambitnym poziomie, zdolność do kontrolowania głosu i tworzenia słów, które symbolizują obiekt, jest jednym poziomem kontroli bardziej zaawansowanym. To badanie jest prowadzone przez laboratorium Edwarda Changa na UCSF i zaczęło inspirować wiele typów interakcji, które wyobrażaliśmy sobie, czy to osoba, która może poprosić swojego asystenta AI o coś za pomocą myśli, czy dwie osoby, które mogą rozmawiać ze sobą za pomocą myśli.

korzystanie z kory wzrokowej jest bardziej zaawansowanym systemem niż głos lub ruch. Wczesne badania wskazują, że istnieje wysoki poziom spójności w sposobie, w jaki korzystanie z kory wzrokowej funkcjonuje między osobami. Jedno z badań opublikowanych w 2004 roku wskazuje, że gdy badacze pokazali ten sam wizualny sygnał różnym ludziom, było “zaskakujące poziom synchronizacji voxel-po-voxel między osobami”. Był również inny projekt opublikowany przez badaczy z Uniwersytetu w Kioto, w którym stwierdzono, że aktywność w wyższych obszarach mózgu może dokładnie przewidzieć zawartość marzeń uczestników. Wspieranie myślenia wizualnego ma ogromny potencjał, umożliwiając ludziom powiększyć swoją wyobraźnię.

Na końcu dnia wiele z tego będzie zależało od tego, które z tych nowych wejść będą się udawać, zależy to od łatwości, z jaką mogą być nauczone, jak solidnie działają i jak bardzo przynoszą korzyści końcowemu użytkownikowi, czy to przez umożliwienie ludziom robienia rzeczy, których nie mogli robić wcześniej, czy robienia rzeczy szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

Czy mógłbyś omówić, jak interfejsy mózg-maszyna będą w stanie zrozumieć stan emocjonalny osoby?

Emocje mogą być obecnie przechwytywane za pomocą EEG na poziomie makroskopowym i sklasyfikowane do dużych kategorii emocjonalnych, takich jak złość, smutek, szczęście, obrzydzenie i strach. Istnieją dwa sposoby, w jakie możemy zobaczyć, jak stan emocjonalny osoby wpłynie na przyszłe interfejsy mózg-maszyna. Mogą one zainspirować funkcje, informując aplikację medytacyjną lub informując terapeutę o historii emocjonalnej klienta od ostatniego spotkania. Alternatywnie, ponieważ ta informacja jest bardziej makroskopowa i jakościowa niż inne sterowania interfejsu mózg-maszyna, które przechwytują ruch, język lub wizualizację, będzie sensowne użyć tych danych, aby zmienić “smak” interfejsu, dostosowując konkretny interfejs mózg-maszyna, biorąc pod uwagę emocje osoby, podobnie jak tryb “Nocny” może dostosować jasność ekranu w zależności od pory dnia.

Jakie są niektóre z przypadków użycia interfejsów mózg-maszyna, które najbardziej Cię ekscytują?

Jestem przede wszystkim zafascynowany, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak działa mózg. Wydaje się, że mamy wiele różnych wysiłków, aby zrozumieć wewnętrzne mechanizmy mózgu, ale nie mamy jeszcze holistycznego modelu. Dlatego stosowanie zasad UX do tego tematu jest tak ekscytujące dla mnie! To, co wynika z tego, powinno być czymś, co będzie naprawdę poprawiać życie ludzi. Pomysł przyspieszania tego, co robimy jako gatunek, brzmi niesamowicie i to, co mnie najbardziej ekscytuje w tej dziedzinie. Z drugiej strony, mając naszą ludzką naturę i naszą niezależność podważaną, jest to przerażające i musi być podejrzane z najwyższą czujnością.

Jaka jest Twoja wizja przyszłości interfejsów mózg-maszyna?

Taka, w której ludzie korzystają z technologii, są w kontrolą, ale jednocześnie mogą łączyć się z innymi i informacjami w sposób, który teraz nie możemy sobie wyobrazić. Pomysł, aby być połączonym w sposób, który stawia naszą ludzką naturę na pierwszym miejscu. Jednym z ryzyk, których wszyscy jesteśmy świadomi, jest to, że obawiamy się, że nasze myśli nie będą już prywatne lub że wszyscy stanowiemy się chodzącymi zombie z kontrolą umysłu. Z tym, jak Web 2.0 musiał się pogodzić z prywatnością ludzi, aby utrzymać się, nie jest zaskakujące, że ludzie są sceptyczni! Pomimo faktu, że nauka jest bardzo daleko od uczynienia tego rzeczywistością, chcę odegrać aktywną rolę w upewnieniu się, że nigdy nie pójdzie w tym kierunku. Wiedząc, że istnieje wiele zainteresowanych stron, od rządów po inwestorów venture capital, nie ma gwarancji, że nie pójdzie w ciemnym kierunku. Dlatego jako projektant UX, uważam, że jest tak krytycznie ważne, aby wejść na początku i zacząć stawiać interesy ludzi, którzy będą używać tej technologii.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Card79 lub Neuralink.