Як сьогодні пов'язані енцефалографія і нейротехнологии
Технологія проведення досліджень мозку
У нашому випадку важливо нове застосування давноіснуючої технології. 10-15 років тому люди зробили якісний стрибок, і енцефалографія стала застосовуватися в побуті. З'явилися нейроінтерфейси - прилади, які ми використовуємо в наших проектах для зчитування мозкової активності.
Зовсім недавно стався прорив у розумінні того,як використовувати цю технологію для бізнесу, розвитку команд та окремої особи. Створюються платформи потокової обробки даних, які на основі машинного навчання інтерпретують ЕЕГ у конкретні стани людини та виявляють взаємозв'язки між станами та продуктивною діяльністю.
На основі даних, отриманих черезнейроінтерфейси, складаються звіти про стан окремої людини чи групи людей у прив'язці до конкретної діяльності чи контексту. Наприклад, нейроінтерфейси використовують як інструмент, що допомагає краще медитувати. Або для вирішення завдання щодо виявлення у кандидатів метакомпетенцій (soft skills).
Однак існують і перешкоди для широкоговикористання енцефалографії. Основне з них - низький рівень обізнаності компаній і людей про те, яку конкретну користь можуть принести знання про мозок і нейротехнологии для регулярної діяльності людей і компаній. Страхи, пов'язані з чіпування і небезпечним впливом 5G, також стримують практичне застосування технології в бізнесі.
Часто люди не хочуть, щоб хто б там не було«заглядав» у їхні голови. Впоратися із ситуацією допоможуть клієнти-новатори, які готові виводити на перший план конкретні проблеми та завдання бізнесу, а отримані результати використати для їх вирішення.
Як нейротехнологии допомагають з'ясувати, чи не вигорів людина
Основний фокус поточної роботи - це побудова«містка» між науковими дослідницькими розробками та конкретними завданнями. Для цього досліджується ринок, проводиться пошук компаній та ситуацій, де можна застосувати нейротехнології.
Після кожного проекту впровадження нейротехнологійз'являється кілька варіацій продовження співробітництва. На основі перших результатів приймається рішення, як ще покращити та вплинути на вимірювані метрики. Для кожної ситуації розробляється окрема методика і участь провайдера зводиться до надання замовнику технічних потужностей з обробки інформації.
Схожа робота ведеться у галузі управління.При взаємодії команд, які працюють над одним або декількома продуктами, проявляється ефект, коли результат залежить не тільки від одного співробітника, а й від багатьох людей. І варто враховувати, що всі люди мають різну продуктивність праці в різний час доби. Вони по-різному вирішують завдання та реагують на появу нових.
За допомогою нейротехнологій визначається, наскількидобре член команди зрозумів завдання. Можна виявити момент непорозуміння, навіть якщо людина каже, що все розуміє. У результаті у керівника з'являється можливість планувати роботу команди, виходячи зі стану співробітника - чи не «згорів» він на попередньому завданні і чи готовий виконати нову за той же час. Це забезпечує екологічність підходу до управління людьми і при цьому ставить високий темп виконання завдань.
Додатково вирішуються завдання по навчаннюспівробітників. Наприклад, мінімізація ризиків, коли людина проходить випробувальний термін і приступає до серйозних завдань. Для деяких компаній це критично важливо. Так, на металургійному підприємстві не можна допускати стажиста до виконання небезпечних робіт, якщо він насправді не отримав усіх необхідних знань або неправильно зрозумів інструкції і не готовий до роботи. Тому що його помилка може призвести до зупинки виробничого процесу і людських жертв.
Навчання з використанням нейротехнологіймінімізує ситуації випадкового проходження тестування для отримання допуску на роботу. Якщо в компанію приходить новий співробітник, то в процесі навчання вимірюється коефіцієнт засвоюваності інформації і даються рекомендації про те, що з цією людиною робити далі: продовжити навчати або зовсім не брати на роботу.
Подібні нейропродукти також вирішують великий пластзадач по особовому планування, особистої ефективності, спостереження за своїм станом або його тренуванні. Наприклад, для цілей публічних виступів можна натренувати оптимальний стан, яке дозволить ефектно виступати. Те ж справедливо для оптимальних станів спортсменів на змаганнях, продавців у відділах продажів.
Звичайно, людина може дійти такого стануметодом проб та помилок. Але на спеціальному тренуванні він бачить потрібний стан на екрані комп'ютера і швидше наближається до результату. Цей процес можна порівняти зі стріляниною по мішені із закритими та відкритими очима. Імовірність попадання в ціль наосліп очевидно низька, і потрібно вистрілити багато разів, щоб хоча б одна куля потрапила в ціль.
Як впроваджуються нейротехнологии
Платформа NeuroAngel складається з кількохкомпонент. Ядро платформи - система на базі ІІ, яка вміє інтерпретувати ЕЕГ в різні психоемоційні стани, знаходити зв'язки між цими станами та виробничою діяльністю. А також вміє навчатися виявляти нові стани (наприклад, стан чемпіона з продажу або найкращий власник продукту).
Ядро системи оточують бізнес-додатки дляконкретних практичних завдань та інтеграційна шина, що забезпечує взаємодію з різними моделями нейроінтерфейсів та різними бізнес-системами: CRM системи (Amo, Bitrix24), баг-трекери (Jira, Github), LMS-платформи (Moodle, Ispring). Самі нейроінтерфейси використовують ті, які вже є на ринку.
Щоб навчитися визначати стан людини(Наприклад, рівень його втоми), потрібно пред'явити штучного інтелекту зразки енцефалограм людей, про яких ми заздалегідь знаємо, що вони втомилися або, навпаки, сповнені сил. Чим більше таких зразків ми покажемо штучного інтелекту, тим краще він навчиться відрізняти їх один від одного.
Так можна навчити платформу різним завданням.Вона може за завантаженням мозку дізнаватися, чи списує школяр контрольну чи вирішує сам. Або може визначати, скільки годин може ще проїхати водій, перш ніж втратить пильність та допустить аварійну ситуацію.
У кожному такому випадку знадобиться вимірятивелика кількість людей, що списують і не списують школярі або водії різного ступеня втоми. На сьогоднішній день накопичена велика база різних станів та на конкретних проектах виконується адаптація базових моделей під специфіку діяльності конкретної компанії.
Система може одночасно обробляти дані,пов'язані з різними типами завдань. Одним компаніям вона може допомагати управляти проектами, а іншим у той же момент часу - стежити за бадьорістю диспетчерів на відповідальних ділянках виробництв.
Кожне з таких прикладних завдань потребує різнихспособів представлення даних Для одних замовників система малюватиме солідні таблиці, для інших – красиві графіки, що біжать, третім буде надсилати рекомендації електронною поштою або відображати їх у мобільному додатку.
Реальний кейс: нейроісследованіе про реакції мозку на перегляд освітніх відеороликів різної тривалості
Один із замовників подібних нейроісследованія -«Нетологія» - вирішила з'ясувати, як люди взаємодіють з їх освітнім відеоконтентом. Нейродіагностіка дозволила зрозуміти, як мозок людини реагує на навчання, незалежно від того, в якому він зараз настрої або як суб'єктивно відноситься до викладається контенту або спікеру. Для експерименту обрали наболілу з гіпотез: чи впливає тривалість відео на ефективність навчання. З наявних на ринку джерел думки про оптимальну тривалості відеоконтенту істотно розходилися.
По вертикалі - джерело інформації про оптимальну тривалості відео, по горизонталі - тимчасові відрізки від 0 до 30 хвилин
Дослідження включало моніторинг ресурсного стану слухачів у розрізі чотирьох станів:
- стрес (рівень негативного емоційного фону);
- захопленість (ступінь інтересу до виконуваного завдання);
- концентрація (рівень витрат нейронних ресурсів для виконання завдання);
- когнітивне навантаження (навантаження на короткочасну пам'ять).
Ключова мета дослідження - виявити оптимальнітимчасові параметри освітнього відеоконтенту. Усього в експерименті брали участь три групи по сім осіб, які дивилися два відеоуроки з різною тривалістю: короткі (5 хвилин), середні (10 хвилин) або довгі (20 хвилин).
Зібрані дані по кожному студенту і переглянутого їм відео об'єднувалися в загальні графіки.
Далі по кожному з них виводилося медіанне значення, яке показало наступні результати:
- Захопленість.У середньому найцікавішими виявилисякороткий відео. У відео середньої довжини більше моментів із високим рівнем залучення. Учасники, які дивилися тривалі відео, в середньому найменш захоплені, рідше за інших відчувають моменти високої захопленості і менше за інших демонструють мінімальну захопленість.
- Стрес.Найбільший середній рівень стресу - уучасників, які дивилися короткі відео. Для довгих відео характерні як ситуації підвищеного стресу (мобілізація), і ситуації низького стресу (розслабленість), тоді як нейтральні ситуації зустрічаються рідше. Найменший стрес виявився у тих, хто дивився відео середньої довжини.
- Концентрація.Найбільш концентрованими були учасники,дивилися середні відео, причому досить рівномірно протягом відеоуроків. При коротких відео учасники не встигають включитися в роботу, тому їхня концентрація мінімальна порівняно з іншими групами. На тривалих відео спостерігається найбільший розкид – є багато ділянок із високою та низькою концентрацією.
- Когнітивна навантаження.Навантаження на пам'ять при короткому відеорядінадмірна - учасники намагаються «проковтнути все за раз». Оптимальне завантаження пам'яті відзначається під час перегляду відео середньої тривалості. Спостерігається низький і середній рівень зі стрибками - моментами запам'ятовування окремих важливих фактів.
Короткі відео з точки зору емоційноїзахопленості, здобуття рівня стресу та навантаження на пам'ять мають максимальний ефект. Але люди дивляться їх цілком, не надто осмислюючи. Короткі відео раціонально використовувати як вступні теми, щоб мотивувати на подальше навчання. Або використовувати для промоматеріалів про навчання, де емоційний момент важливіший за освітній.
Оптимальний варіант для вивчення нескладних професійних навичок - відео середньої тривалості. Люди встигають сконцентруватися, вони досить захоплені і напружують пам'ять.
Тривалі відео мають перевагу, коли длянавчання потрібна максимальна концентрація. Дослідження показало, що вона виявлялася у людей саме під час перегляду 20-хвилинних відеороликів. Виходить, що складні теми, які не вийде пояснити просто або розбити на ділянки, краще роз'яснювати в форматі довгих відео. Причому так, щоб найскладніший момент припадав на час пікової концентрації учня.
Читати далі:
Гігантський айсберг A74 зіткнувся з узбережжям Антарктиди
На Землі вже відбувався різке зростання температур під час глобального потепління
У Китаї виявлені два нових види динозаврів