Afshin Mehin, Fundador da Card79 – Série de Entrevistas

Afshin Mehin é o fundador da Card79 (anteriormente conhecida como WOKE), um estúdio de criação especializado em experiências de produto que borram as fronteiras entre nossas vidas digitais e físicas. A Card79 teve o privilégio de se associar a Elon Musk para projetar o Neuralink – o primeiro dispositivo wearable de interface cérebro-máquina do mundo. O estúdio projetou o Link, que fazia parte do sistema que uma pessoa usaria diariamente.

Você começou seus estudos como Engenheiro, como você mudou sua carreira para design de tecnologia futurista?

Design sempre esteve no meu radar. Como adolescente, descobri o campo do design industrial como uma carreira possível e pensei que poderia ser um bom ajuste para mim, pois eu amava criar novos produtos e soluções para problemas do dia a dia. Mas, como é o caso de muitas famílias de imigrantes de primeira geração, design não era uma carreira familiar. Então, fiz a melhor coisa seguinte e completei meu bacharelado em Engenharia Mecânica na Universidade de Colúmbia Britânica, em Vancouver. Essa educação acabou sendo uma das melhores coisas que eu fiz, pois me deu uma apreciação dos problemas difíceis que precisam ser resolvidos para que novos avanços técnicos sejam trazidos para o mundo. Depois de completar meus estudos de engenharia, reorientei-me de volta para minha paixão pelo design e comecei a buscar mais educação em Interação Humano-Computador e Engenharia de Design Industrial, completando um mestrado no Royal College of Art, em Londres, e um estágio no M.I.T. Media Lab Europe, em Dublin. Depois que minha educação foi concluída, mudei-me para San Francisco e comecei a trabalhar para diferentes empresas de design, como IDEO e Whipsaw.

Você foi abordado pela equipe do Neuralink em 2019 para apresentar um design para sua interface cérebro-máquina, pode discutir esse engajamento inicial?

Recebemos um telefonema do Presidente do Neuralink. Nós havíamos trabalhado em dispositivos wearables para a cabeça antes, então estávamos confortáveis com os desafios de projetar algo que pudesse ser usado na cabeça. O que não esperávamos era que também estaríamos projetando algo que iria dentro da cabeça. Essa foi a primeira vez que trabalhamos em um projeto onde estaríamos sentados em uma sala com um engenheiro elétrico, engenheiros mecânicos, junto com neurocirurgiões e engenheiros neurológicos que poderiam explicar como operar e se comunicar com o cérebro. Nós não apenas trabalhamos na definição do fator de forma – algo discreto para não atrair atenção indesejada – mas também discutimos possíveis locais do wearable e do implantável com a equipe do Neuralink. Eventualmente, projetamos um dispositivo wearable que seria usado atrás da orelha e transferiria dados e energia para um receptor sem fio que seria implantado sob a pele atrás da orelha. O wearable foi projetado para ser facilmente trocado, pois a vida útil da bateria para a primeira geração era estimada em não mais de algumas horas. Nosso segundo engajamento foi para ajudar a desenvolver o design da estrutura externa (o Design Industrial) para o robô cirúrgico que o prepararia para uso em testes clínicos. Depois desses dois engajamentos, nossa curiosidade foi despertada sobre o que poderia ser a experiência do usuário de uma interface cérebro-máquina. A ideia de usar nossos pensamentos para controlar coisas era um conceito novo e emocionante que queríamos explorar mais.

Quais são os diferentes componentes do Neuralink projetados pela Card79?

Em nosso núcleo, somos um estúdio de design e nossa especialização e valor estão em entender como criar algo desejável e atraente. Isso é alcançado às vezes tornando um produto mais visualmente atraente, outras vezes tornando um produto mais fácil de usar e outras vezes expor mais capacidades. Com nosso trabalho para o Neuralink, viemos para ajudar com dois dos principais dispositivos, o wearable Link de primeira geração e o robô cirúrgico R1 Neuralink. Nossa contribuição em ambos os projetos foi entender como tornar o produto mais adequado para seu contexto humano. Para o Link, era importante resolver problemas de ergonomia para garantir que o dispositivo se encaixasse em diferentes cabeças e fosse confortável e discreto de usar. Para o robô R1, era crítico que o robô fosse capaz de ser facilmente mantido na sala de operação e fosse seguro para a equipe e os cirurgiões trabalharem com ele.

Pode descrever a abordagem de design de uma experiência de usuário para uma interface cérebro-máquina?

Há duas experiências de usuário que serão importantes para considerar. Primeiro, há a experiência de usuário física – como facilmente a tecnologia pode ser mantida, recarregada, atualizada como uma extensão de nossos corpos.

Depois, há a experiência de usuário digital e a dividimos em dois campos diferentes.

O primeiro campo é a experiência de usuário impulsionada pelo estado atual da arte. Isso envolve entender as capacidades técnicas da tecnologia de sensoriamento, treinamento de modelos, variação na neuroanatomia e psicologia que impacta a robustez da experiência de interface cérebro-máquina e o caso de uso pretendido. Dependendo de se a experiência de usuário é para fins de pesquisa ou para um produto de envio, as prioridades mudariam. Além disso, se for uma interface cérebro-máquina invasiva, o nível de complexidade da cirurgia e o acesso a esses pacientes se torna mais difícil para realizar testes de usuário para validar a experiência de usuário proposta.

O segundo campo de design de experiências de usuário é para interfaces cérebro-máquina que ainda não são tecnicamente possíveis, mas que poderiam ter grandes implicações sociais se alcançadas. Tentamos seguir a ciência até onde estamos e, em seguida, começar a fazer suposições educadas sobre o que parece ser potencialmente incrível ou desastroso se esse cenário de alta velocidade/alta largura de banda se tornar realidade. Esperamos que, continuando a trabalhar nesses cenários de experiência de usuário futurista, estaremos armados com propostas de design se e quando esse futuro chegar.

Quais são alguns dos desafios técnicos por trás do design de uma interface cérebro-máquina?

Então, há muitos desafios. Obter um sinal bom é uma das coisas mais difíceis. Para obter um sinal de baixo ruído, é necessário ser invasivo com as tecnologias de sensoriamento. Há muitas tecnologias não invasivas ótimas que são mais seguras e menos arriscadas para usar, mas sofrem da mesma falta de sinal de qualidade. Sem um bom sinal, é como falar com Alexa por meio de um microfone abafado ou tentar usar um mouse com um laser quebrado que pula erraticamente quando você está tentando usá-lo, simplesmente não está lendo no nível de detalhe que você deseja.

O outro desafio do ponto de vista da experiência de usuário é a variação neuroanatômica e psicológica ao longo do tempo dentro de um indivíduo e entre indivíduos. Isso basicamente significa que, a cada vez que o mesmo usuário ou um novo usuário deseja começar a usar uma interface cérebro-máquina, eles precisam passar por uma sessão de calibração, que, por si só, é frequentemente frustrante e desmotivadora para os usuários. Há oportunidades de experiência de usuário para simplificar e agilizar o processo de calibração, mas a esperança de longo prazo é que a quantidade e frequência de precisar calibrar um sistema possam ser reduzidas.

Além disso, com sistemas de interface cérebro-máquina impulsionados pela imaginação motora intencional (MI) do usuário, a maneira como você pode promover um usuário a imaginar o movimento pode impactar a capacidade do modelo de aprendizado de máquina de decifrar efetivamente o movimento pretendido. Uma grande pesquisa publicada em 2021 por Frank Willets et al. promoveu pacientes com paralisia a imaginar que estavam escrevendo à mão (em vez de mover um cursor ou digitar teclas em um teclado). Essa técnica de entrada foi capaz de superar outras técnicas testadas anteriormente, parcialmente porque a tarefa de escrever à mão era fácil para os usuários imaginarem e parcialmente porque o ML podia decifrar efetivamente entre diferentes caracteres escritos à mão – muito como quando o Palm Pilot introduziu sua linguagem de escrita “graffiti” no início dos anos 2000.

Pode descrever como as interfaces cérebro-máquina serão capazes de usar modalidades de pensamento visual ou outros tipos fora de simplesmente pensar em palavras?

Como designers de experiência de usuário trabalhando nesse campo em rápida evolução, estamos tentando seguir a ciência de perto para ver para onde ela nos leva. Quando visualizamos alguns de nossos cenários futuristas, tentamos nos apoiar em pesquisas que são tanto de curto quanto de longo prazo. No curto prazo, houve muitos progressos no desenvolvimento de interfaces cérebro-máquina que aproveitam a imaginação motora intencional, onde alguém imagina que está movendo um objeto para manipular alguma forma de tecnologia. Essa modalidade permite a manipulação direta de objetos com pensamentos.

Em um nível mais ambicioso, a capacidade de controlar a voz e criar palavras que simbolizam um objeto é um nível de controle mais avançado. Essa pesquisa tem sido realizada no laboratório de Edward Chang, na UCSF, e começou a inspirar muitos dos tipos de interações que estávamos imaginando, seja uma pessoa sendo capaz de pedir algo ao seu assistente de IA por meio de seus pensamentos ou duas pessoas sendo capazes de conversar de volta e forth com seus pensamentos.

O córtex visual é um sistema mais avançado do que a voz ou o movimento. Pesquisas iniciais indicam que há um alto nível de consistência na maneira como o córtex visual funciona entre indivíduos. Um artigo publicado em 2004 indica que, quando os pesquisadores mostram a mesma entrada visual para diferentes pessoas, há uma “nível surpreendente de sincronização voxel-a-voxel entre indivíduos”. Também houve outro projeto publicado por pesquisadores da Universidade de Kyoto, onde os pesquisadores descobriram que a atividade em regiões cerebrais de ordem superior poderia prever com precisão o conteúdo dos sonhos dos participantes. Apoiar o pensamento visual tem um potencial enorme, permitindo que as pessoas aumentem o poder de sua imaginação.

Ao final do dia, muito disso dependerá de qual desses novos inputs ter sucesso, dependendo da facilidade com que podem ser aprendidos, como funcionam de forma robusta e como beneficiam o usuário final, seja permitindo que as pessoas façam coisas que nunca foram capazes de fazer antes ou façam coisas mais rápido do que nunca foram capazes de fazer.

Pode discutir como as interfaces cérebro-máquina serão capazes de entender o estado emocional de uma pessoa?

Emoções podem ser capturadas com EEGs em um nível macroscópico e categorizadas em grandes categorias emocionais, como raiva, tristeza, felicidade, nojo e medo. Há duas maneiras pelas quais podemos ver o estado emocional de uma pessoa impactando interfaces cérebro-máquina futuristas. Eles poderiam, primeiro, inspirar recursos reais, informando um aplicativo de meditação ou informando um terapeuta sobre a história emocional do cliente desde sua última consulta. Alternativamente, porque essa informação é mais macroscópica e qualitativa do que outros controles de interface cérebro-máquina que capturam movimento, linguagem ou visuais, faria sentido usar esses dados para alterar o “sabor” de uma interface, ajustando uma interface cérebro-máquina específica para levar em conta as emoções da pessoa, semelhante à forma como o “Modo Noturno” pode ajustar o brilho da tela dependendo do horário do dia.

Quais são alguns dos casos de uso para interfaces cérebro-máquina que mais o entusiasmam?

Em primeiro lugar e acima de tudo, estou fascinado em aprender mais sobre como o cérebro realmente funciona. Parece que temos muitos esforços para tentar entender os mecanismos internos do cérebro, mas nenhum modelo holístico. É por isso que aplicar princípios de experiência de usuário a esse tópico é tão emocionante para mim! O que sai disso idealmente será algo que realmente melhorará a vida das pessoas. A ideia de acelerar o que fazemos como espécie soa incrível e é o que me deixa super entusiasmado com esse tópico. Por outro lado, ter nossa humanidade e nossa independência desafiadas é assustador e precisa ser abordado com a máxima vigilância.

Qual é sua visão para o futuro das interfaces cérebro-máquina?

Uma em que as pessoas se beneficiam da tecnologia, estão no controle dela, mas, ao mesmo tempo, são capazes de se conectar com os outros e com as informações de maneiras que, atualmente, não podemos imaginar. A ideia de estar conectados de uma forma que coloca nossa humanidade em primeiro lugar. Um dos riscos que todos estamos cientes é que tememos que nossos pensamentos não sejam mais privados ou que todos nos tornaremos zumbis com controle mental. Com a forma como a Web 2.0 teve que fazer concessões sobre a privacidade das pessoas para se sustentar, não é de se estranhar que as pessoas sejam céticas! Apesar de a ciência estar muito longe de fazer com que isso se torne realidade, quero desempenhar um papel ativo para garantir que nunca vá nessa direção. Sabendo que há muitos stakeholders, desde governos até capitalistas de risco, não há garantia de que não vá em uma direção sombria. É por isso que, como designer de experiência de usuário, sinto que é tão crítico entrar cedo e começar a estabelecer alguns marcos em torno do que está no melhor interesse das pessoas que realmente usarão essa tecnologia.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Card79 ou Neuralink.