Общая автономия (или общий контроль) является ключевым компонентом будущего гибридного BCI, так как она будет формировать замкнутый цикл динамики между пользователем и устройством, приводимым в действие мозгом, таким образом, что задачи могут быть выполнены как можно легче.
Как упоминалось выше, идея заключается в том, чтобы интегрировать ментальные команды пользователя с контекстной информацией, собранной интеллектуальным устройством, приводимым в действие мозгом, чтобы помочь пользователю достичь цели или отменить ментальные команды в критических ситуациях. Другими словами, фактические команды, посылаемые устройству, и обратная связь с пользователем адаптируются к контексту и предполагаемым целям. Таким образом, совместное управление может облегчить управление, ориентированное на цель, блокировать бессмысленные ментальные команды и помочь определить осмысленные последовательности движения (например, для нейропротезов). Примерами приложений общего управления являются нейропротезы, такие как роботы и инвалидные коляски, а также интеллектуальные виртуальные клавиатуры, и другие AT-программы с возможностями прогнозирования.
Проблема улучшения пользовательского интерфейса не является новой; кроме того, некоторые проблемы, такие как частота ошибок и время, необходимое для выбора, не являются новыми в общей области AT. Акцент был сделан в основном на улучшение управляемости и точности. Приложения, разработанные для BCI, должны иметь возможность использовать различные методы управления BCI, учитывать индивидуальные различия, оптимизировать пользовательский интерфейс и включать в себя методы искусственного интеллекта. Методы моделирования могут дать полезную информацию об ожидаемом удобстве использования системы. Например, Biswas и Robinson описывают симулятор, который включает в себя модели приложения, интерфейса и пользователя для прогнозирования производительности вспомогательных технологических устройств.
Наконец, до совсем недавнего времени при разработке и оценке программного обеспечения основное внимание уделялось удобству использования и функциональности в том, что называется инструментальными качествами.
Текущие тенденции подчеркивают неинструментальные аспекты проектирования и оценки интерфейсов. Их можно разделить на три категории:
- гедоники (связанные с [не]приятными ощущениями)
- эстетика
- удовольствие/развлечение
Это развитие можно рассматривать как попытку сначала установить основы, а затем уточнить детали. Тем не менее, восприятие полезности системы возрастает по мере роста визуальной эстетики системы, хотя ее реальная полезность остается неизменной.
Таким образом, уместно задать вопрос о том, может и должно ли проектирование и оценка приложений BCI следовать той же схеме разработки удобных систем, прежде чем "нацеливать" их на неинструментальные качества. С учетом нынешних ограничений BCI, сколько из существующих знаний о разработке и оценке BCI можно применить к HCI? Это зависит от цели применения и того, в какой степени требуется контроль за применением. Компьютерные приложения для BCI можно разделить на три широкие категории
- программы для коммуникации
- инструменты для функционального контроля
- развлекательные приложения
Развлекательные программы можно далее разделить на игры, инструменты для творчества и интерактивные средства.
При оценке коммуникационных и функциональных приложений основное внимание следует уделять удобству использования и функциональности, в то время как развлекательные приложения должны быть ориентированы на удовольствие и развлечения.
Психические состояния
Четвертой областью, в которой вспомогательная технология BCI может извлечь пользу из недавних исследований, является распознавание психических состояний пользователя (умственная нагрузка, уровень стресса, усталость, уровень внимания) и когнитивных процессов (осознание ошибок, допущенных BCI), которые могут облегчить взаимодействие и снизить когнитивные усилия пользователя, заставив вспомогательное устройство для BCI реагировать на пользователя.
Это еще один аспект самоадаптации: например, в случае высокой умственной нагрузки или уровня стресса, динамика и сложность взаимодействия будут упрощены или сработает переключатель, который остановит взаимодействие мозга и перейдет к мышечному взаимодействию (см. выше).
В качестве другого примера, в случае обнаружения чрезмерной усталости, мобильный робот возьмет на себя полный контроль и самостоятельно переместится на свою базовую станцию недалеко от кровати пользователя. Пионерская работа в этой области связана с распознаванием психических состояний (таких как умственная нагрузка, уровни внимания и усталость) и когнитивных процессов (таких как потенциалы, связанные с ошибками и предвидение) от ЭЭГ. В последнем случае было показано, что ошибки, сделанные BCI, могут быть надежно распознаны и исправлены, что приводит к значительному повышению производительности.
Продолжение следует...