«Мы строим фитнес-трекер для чтения»: Статьи общества ➕1, 11.10.2021


«Мы строим фитнес-трекер для чтения»: Статьи общества ➕1, 11.10.2021


Фото: iStock

«По движениям глаз можно сделать много выводов о работе мозга читателя»

Два с лишним года назад мы с моими партнерами Арсеном Ревазовым и Максимом Райхрудом обдумывали сервис так называемого сокращенного чтения. Мы прикидывали, стоит ли делать тематические выжимки из длинных текстов, чтобы читатель без лишних подробностей получал только то, что ему действительно важно.

Но после ряда тестов мы поняли, что вручную такие дайджесты делать слишком дорого, а ИИ с этой задачей справляется еще недостаточно хорошо. Тогда мы попытались разобраться, как в целом сделать чтение более качественным и продуктивным. Случайно наткнулись на несколько статей по нейрофизиологии, из которых узнали, что по движениям глаз можно судить о том, как мозг читателя обрабатывает входящую информацию. Оказывается, когда мы читаем, наши глаза двигаются не ровно, а своего рода рывками и остановками. По длительности, скорости, сменяемости этих рывков и остановок, а также по паттерну морганий можно оценивать когнитивное состояние человека.

Копнув немного глубже, мы обнаружили, что это хорошо изученная область нейрофизиологии, по которой за последние десятилетия вышли тысячи работ. И тогда мы пригласили в нашу команду ученых, чтобы вместе с ними придумать, как можно на практике применить накопленный пласт академических исследований. Представьте, что вы читаете учебник, а система вам подсказывает — вот эту главу вы поняли замечательно, а вот эту надо бы перечитать еще раз, потому что вы отвлеклись и потеряли нить повествования, или сейчас лучше вообще отложить учебник в сторону, потому что вы устали и продолжать просто бессмысленно.



Как это работает

До недавнего времени ...изировать чтение можно было только в лабораторных условиях и на очень дорогом оборудовании. ...из проводился вручную и был весьма трудоемким. Но если использовать нейросети и специальные ML-модели (модели машинного обучения — это класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счет применения решений множества сходных задач. — Прим. Plus-one.ru), которые обрабатывают данные о движении глаз, то этот процесс можно ускорить даже не в разы, а на многие порядки. Именно этим мы и занялись.

Сейчас мы уже готовы предложить пользователям прототип нашей системы. При помощи нейросетей по движению глаз во время чтения мы измеряем целый ряд параметров — внимание, понимание текста, интерес, усталость, стресс и так далее.

Все это стало возможным еще и потому, что в почти во всех современных смартфонах есть встроенные фронтальные камеры. Но конкретно у гаджетов Apple к этой камере прилагается функция распознавания лица и движений глаз. У нас есть приложение-читалка, которую через наш сайт oken.tech можно поставить на любой iPhone с функцией распознавания лица. В это приложение можно загрузить любую книгу и читать ее в нем, а нейросеть будет получать данные о движении глаз и ...изировать качество чтения.

Пока что приложение оценивает внимание и понимание в виде сухих цифр. Но мы движемся к тому, чтобы система выдавала пользователю практические рекомендации, которые помогут ему читать эффективнее. Иными словами, мы сейчас строим своего рода фитнес-трекер для чтения, который помогает справляться со сложными текстами, выстраивать индивидуальные графики чтения, учиться лучше, полнее воспринимать информацию.

Трекер для преподавателей, редакторов и сотрудников опасных производств

Такой трекер полезен не только для обычных читателей, но и для преподавателей. Он позволяет видеть как прогресс отдельного ученика, так и прогресс всей группы. И не только в школах или вузах — мы живем в мире, где учиться приходится всем и постоянно. Поэтому такая система подойдет во всех ситуациях, где есть процесс обучения. Если вся группа усвоила материал плохо, то для преподавателя это знак, что нужно по-другому подавать материал. Если все справились хорошо и лишь несколько человек оказались в числе отстающих, это означает, что им нужно уделить дополнительное внимание.



Для корпораций, в составе которых есть сложные или опасные производства, такой трекер будет особенно актуальным. Важно на 100% убедиться, что конкретный текст, например инструкция по технике безопасности или распоряжение об изменении технологического процесса, будет правильно понят сотрудниками.

Еще одна категория потенциальных пользователей такого трекера — авторы и редакторы книг. Самый очевидный пример: если система показывает, что в учебнике биологии на пятой главе все спотыкаются и не могут понять ее смысл, то эту главу лучше переписать.

Сейчас наше приложение можно установить только на iPhone и iPad, но мы уже готовим решение и для смартфонов на Android, а также для ноутбуков с фронтальной камерой.

Мы делаем ставку не столько на B2C-рынок, сколько на интеграцию в B2B-сегмент. Наши потенциальные клиенты — вузы, образовательные платформы, магазины электронных книг, издательства, средние и крупные компании, которые используют системы электронного документооборота, но и, конечно, просто люди, которые на работе, во время учебы или просто для саморазвития хотят читать эффективнее.

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен.

Автор

Беседовала Наталья Горова

Поделиться с другом

Комментарии 0/0