Poppy Crum on experience and interaction enhancing technologies | ApplySci @ MIT
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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。
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。
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。」
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。」
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。
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。
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。
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。
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。
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」。193181026
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