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しかし、眉間にしわを寄せたり、身振り手ぶりをしたり、晴れやかな笑顔はすべてコンピューター上では失われます。現在、MIT とタフツ大学の研究者は、コンピューターが私たちの内なる世界について少し洞察を得る方法を実験しています。
Brainput と呼ばれる彼らのシステムは、人の作業負荷が過剰であることを認識し、それを容易にするためにコンピュータのインターフェイスを自動的に変更するように設計されています。研究者らは、機能的近赤外分光法（fNIRS）と呼ばれる軽量でポータブルな脳モニタリング技術を使用し、人がいつマルチタスクを行っているかを判断した。脳スキャンデータの分析は、その時点でのユーザーの作業負荷を調整するシステムに入力されました。 Brainput を備えたコンピューティング システムは、言い換えれば、休憩を与える方法を学習できる可能性があります。
人間の精神的負荷が過大になりつつあることをコンピューターが検出できる方法は他にもあります。たとえば、入力エラーやキーストロークの速度をログに記録できます。コンピュータビジョンを利用して顔の表情を検出することもできる。 「ブレインプットは、脳の活動を直接観察することで、その情報源に近づこうとします」と氏は言う。エリン・トレイシー・ソロヴィー、MITの博士研究員。彼女は先週の水曜日、テキサス州オースティンで開催されたコンピューター・ヒューマン・インタラクション・カンファレンスでその結果を発表した。
実験のために、Treacy Solovey と彼女のチームは、人間のコントローラーの精神状態に適応するように設計された仮想ロボットに Brainput を組み込みました。主な目標は、fNIRS ヘッドギアをかぶった各オペレーターが 2 台の異なるロボットを迷路内で誘導し、メッセージを送信するのに十分な Wi-Fi 信号が強い場所を見つけることでした。しかし、ここが大変な点でした。ドライバーは 2 台のロボットを常に切り替えながら、両方の位置を把握し、壁に衝突しないようにしなければなりませんでした。
研究対象者が最も強い Wi-Fi 信号に向かってロボットを運転すると、fNIRS センサーが被験者の精神状態に関する情報をロボットに送信しました。ロボットは、人間が注意を必要とする 2 つの目標に同時に取り組んでいる、分岐と呼ばれる精神状態に焦点を当てるようにプログラムされています。 （これまでの研究では、特定の fNIRS 信号がこの種の精神状態と相関していることがわかっています。）ドライバーが分岐していることをロボットが感知すると、ロボット自身がより多くのナビゲーションを引き受けるようになりました。
研究者らは、ロボットの自律モードが作動すると、人間とロボットのチームの全体的なパフォーマンスが向上することを発見しました。ドライバーは、マルチタスクを行っているときのロボットの自律的な動作に気づいたりイライラしたりする様子はありませんでした。
「最近のコンピューターと人間とコンピューティングのインタラクション研究の大部分は、コンピューターにより良い感覚を与え、暗黙的または明示的に人間の知性を強化し、人間のタスクを支援できるようにすることに重点を置いています」と、マイクロソフト リサーチの研究者デスニー タン氏は述べています。 「この研究は、私たちの変化する精神状態を理解し、人間とコンピューターのシステムが可能な限り効果的になるように動的に調整するインターフェイスを設計するための素晴らしい第一歩です。」