cookieOptions = {...}; .可穿戴技術:讓人感到可怕卻又沈迷 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網
2018年10月26日 星期五

Poppy Crum on experience and interaction enhancing technologies | ApplySci @ MIT






由於麻省理工學院和杜比實驗室的研究人員,和其他同仁的努力,不久的將來可以透過可穿戴設備,分析閱讀和情緒。


可穿戴技术:如罂粟般可怕又迷人



如果你想像一下,當你家大哥帶著Alexa、Watson,或者其他尚未開發的未來派可穿戴設備,觀察分析你的情緒,或者健康狀況時,是不是還是覺得有點可怕?

一位神經科學的學者認為,我們離我們的設備,或者那些安裝在我們身邊的設備,開始收集我們的資訊的時刻已經不遠了。

杜比實驗室的首席科學家Poppy Crum說,我們身體發出了各種信號,都是可以透過先進的電腦系統,進行掃描和分析的。你有沒有被嚇到啊?

Crum在最近的一次演講中表示,與已有的可穿戴設備類似,未來的設備可以設置在整個公共空間,收集這些有價值的生物數據。因為他們是我們周圍環境的一部分,我們將無法選擇退出或者放棄監控,因為技術和新法規也將應運而生。


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使用熱成像攝影機,「心智」腦電圖(EEG)帽,心率檢測器和皮膚反應傳感器,都可以將志願觀測者的身體和思想,反饋到螢幕上。


Crum在她最近的TED 2018溫哥華主題演講中表示,「我們喜歡相信,我們從他人那裡看到或者聽到的,也以為瞭解我們自身內部狀態的認知控制,比如我們的情緒、不安全感、虛張聲勢、考驗或者磨難,」「但是可穿戴技術已經可以區分,一個真正的微笑和假的微笑了。一個充滿激情的動態簽名,可能會讓你感覺到,改變我們的大腦是如何努力工作的,我們是如何參與其中或者表現興奮的,甚至是看到火焰的照片時,臉頰上的發熱表現。」


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在其他應用中,EEG可穿戴技術已經被用於創建一個機器設備,它可以解讀來自大腦腦電波的單詞,而根本不需要說話,就可以讓電腦使用者,使用思想的力量來打開應用程式。


Crum說你的設備會比你更瞭解你,我們需要考慮,如何使用這些數據。


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心靈閱讀耳機
麻省理工學院的一個團隊,一直在研究一種耳機,可以閱讀你的想法。AlterEgo是一種頭戴式,或者更合適叫做下頜安裝式設備,可以透過內置電極來讀取神經肌肉信號。


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一名學生Arnav Kapur說「我們的想法是:我們可以擁有一個更內在的計算平台,它以某種方式融合了人和電腦,感覺就像是一個我們自己的認知的內部擴展。這個動機是建立在一個IA設備,即智慧增強設備之上的」。

麻省理工學院的研究小組表示,它能夠讓10人的命令實現92%左右的準確率。該團隊還增加了骨傳導音頻播放,以及保持系統完全靜音,這是一種可能使其對特殊操作有用的元素。

音樂匹配你的心情
很快就會有一款應用,可以根據你的思維模式,來辨識一段音樂了。


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2014年,研究員Brian Pasley,和加州大學伯克萊分校的同事們,使用深度學習算法和大腦活動,進行用電極將人的思想,轉化為數位合成語音,來進行測量。這是透過分析一個人在講話時的腦波,來解碼語音和大腦活動之間的聯繫來實現的。

早期癌症檢測
有種設備是隱藏在皮膚之下的,科學家已經發明瞭一種植入物,能夠檢測到人體內的癌症,並且早期會在皮膚上出現人造痣來警示你。

小貼片位於皮膚下面,由細胞網路組成,不斷檢測體內的鈣的水平。癌症會導致鈣急速流失,當流失太多時,植入物會觸發黑色素生成,它是身體的鞣制色素,從而就形成了小黑痣。


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蘇黎世聯邦理工學院生物系統科學,與工程系教授Martin Fussenegger表示,該植入物可以存在十年。

蘇黎世大學ETH的瑞士科學家說,該設備「可以辨識四種最常見的癌症類型---前列腺癌、肺癌、結腸癌和乳腺癌,都是可以在腫瘤發展的早期階段辨識。現在,人們一般只有在腫瘤開始出現問題時,才去看醫生。不幸的是,那個時候經常是已經太晚了。早期發現顯然會提高生存的機會。」

「痣」在癌症透過常規診斷,可以被檢測出現之前就已經出現,作為一種早期預警系統,可以告訴人們該去尋求治療了。英國癌症研究中心的Catherine Pickworth博士說:「可穿戴技術有一天可能成為,癌症預警信號的想法令人興奮,但這項研究還處於初級階段。早期發現癌症,是改善生存率的最有效方法之一,因此尋找檢測高風險人群,或者緩解人群的最佳方法,是一項重大挑戰」。

這個團隊現在已經改進了此前的研究,並將其應用於音樂。他們能夠預測出鋼琴家的大腦活動想法,比原來的研究準確提高50%。當演奏者在電子琴鍵上演奏時,該團隊錄製了演奏者的大腦活動。

透過這樣,他們能夠比對大腦模式和演奏的音符。然後,他們再次進行實驗,但是這次關閉了鍵盤的聲音,並要求演奏者在演奏時想像音符,這種訓練使得他們能夠創建,自己的音樂預測算法。


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Pasley說「我們研究的長期目標,是開發講話設備的算法,以讓無法說話的患者可以進行交流」。

「我們距離實現這一目標還很遙遠,但這項研究代表了向前邁出的重要一步。它表明聽覺圖像的神經信號,足夠穩定和精確,可用於機器學習算法,該算法可以根據測量大腦活動,預測聲音信號」。



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