कीबोर्ड की जगह नए इंटरफेस कैसे आते हैं

यह लेख इंटरफेस के साथ-साथ टचस्क्रीन और वॉयस रिकग्निशन डिवाइस के बाद आने वाली तकनीकों के लिए समर्पित है।


Apple वॉच, जो आज, सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर से बहुत दूर है, हर सेकंड गीगाबाइट डेटा को संसाधित करने में सक्षम है। हमारे मस्तिष्क में दसियों अरबों न्यूरॉन्स और चार से अधिक क्वाड्रिलियन यौगिक होते हैं, जबकि हर सेकंड को संसाधित करने में सक्षम जानकारी की मात्रा इतनी बड़ी है कि हम लगभग इसका अनुमान भी नहीं लगा सकते। फिर भी, अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली मानव मस्तिष्क और उच्च प्रौद्योगिकी 0s और 1s के समान रूप से तेज़ दुनिया के बीच का पुल मामूली उपकरणों से ज्यादा कुछ नहीं है, जैसे कि कंप्यूटर कीबोर्ड और माउस, जो लंबे समय से सामान्य हो गए हैं।



एपल वॉच उस कंप्यूटर की तुलना में 250 गुना अधिक शक्तिशाली है जिसके साथ अपोलो चंद्र मॉड्यूल चंद्रमा की सतह पर उतरने में सक्षम था। जैसे-जैसे कंप्यूटर विकसित हुए, उनके आवेदन का क्षेत्र अधिक से अधिक व्यापक होता गया: संपूर्ण भवनों के कम्प्यूटरीकरण से लेकर साधारण कंप्यूटर नैनोमीटर तक। हालांकि, कीबोर्ड किसी व्यक्ति और कंप्यूटर के बीच बातचीत का सबसे विश्वसनीय और व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला साधन बना हुआ है।

पहले कंप्यूटर कीबोर्ड का विकास 50 से अधिक साल पहले शुरू हुआ था।

कीबोर्ड और माउस की जगह क्या लेगा?

पहले से ही आज हम अपने आस-पास की सभी प्रकार की वस्तुओं में कंप्यूटर को व्यापक रूप से अपनाने का अवलोकन कर सकते हैं, हालाँकि, चूंकि कीबोर्ड और माउस को ऐसी कंप्यूटरीकृत वस्तुओं से जोड़ना हमेशा सुविधाजनक नहीं होता है, इसलिए बातचीत सुनिश्चित करने के लिए अन्य तरीके खोजने होंगे। फिलहाल, सबसे प्रासंगिक समाधान स्मार्ट ऑब्जेक्ट्स या IoT - वॉयस रिकग्निशन डिवाइसेस का उपयोग करके इंटरैक्शन है। ठीक है, चलो उन इंटरैक्शन विधियों पर एक नज़र डालें जो आज डेवलपर्स और शोध कंपनियां काम कर रही हैं।

स्पर्श सहभागिता

मल्टीसेंसर प्रौद्योगिकी में प्रगति और मल्टीसेंसर इशारों के माध्यम से बातचीत ने टच स्क्रीन को इंटरफेस के बीच एक पसंदीदा बना दिया है। शोधकर्ताओं और स्टार्टअप मालिकों ने स्पर्श की मदद से बातचीत में सुधार लाने के उद्देश्य से अनुसंधान का आयोजन किया है: उदाहरण के लिए, डिवाइस यह निर्धारित करने में सक्षम होंगे कि आप स्क्रीन पर कितना टैप करते हैं, आपकी उंगली का कौन सा हिस्सा आप ऐसा कर रहे हैं, और यह भी कि डिवाइस को वास्तव में कौन छूता है।


iPhone का 3D टच उस बल को निर्धारित कर सकता है जिसके साथ आप स्क्रीन को छूते हैं।


Qeexo यह समझने में सक्षम है कि आपकी उंगली का कौन सा हिस्सा स्क्रीन को छू रहा है।


मेरी पसंदीदा में से एक कारनेगी मेलन यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर क्रिस हैरिसन द्वारा विकसित इंटरैक्शन की स्वीप फ्रीक्वेंसी कैपेसिटिव सेंसिंग (एसएफसीएस) विधि है।

आवाज बातचीत

DARPA ने इस क्षेत्र में 70 के दशक (!) के रूप में वापस वित्त पोषित किया, लेकिन हाल तक जीवन में इस तरह के शोध को लागू नहीं किया गया है। फिर भी, गहरी सीखने की तकनीक के लिए धन्यवाद, आधुनिक आवाज पहचान उपकरणों का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। फिलहाल, आवाज की पहचान के साथ सबसे बड़ी समस्या यह नहीं है, बल्कि उपकरणों द्वारा प्रेषित संदेश के अर्थ की धारणा और समझ के साथ है।


हाउंड प्रासंगिक भाषण मान्यता के साथ एक महान काम करता है।

आँख की बातचीत

आई ट्रैकिंग सिस्टम या तो आंख की दिशा या सिर के सापेक्ष आंख की गति को मापते हैं। कैमरों और सेंसर की कम लागत के कारण, और आभासी वास्तविकता के चश्मे की बढ़ती लोकप्रियता को भी ध्यान में रखते हुए, आंखों के ट्रैकिंग सिस्टम का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं और कंप्यूटरों की बातचीत पहले से कहीं अधिक प्रासंगिक हो रही है।


Google की Eyefluence तकनीक आपको अपनी आंखों के आंदोलनों के साथ आभासी वास्तविकता के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाती है।


Tobii, जिसने 2015 में अपनी आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (IPO) लॉन्च की, और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माता आंख ट्रैकिंग प्रणालियों पर संयुक्त अनुसंधान कर रहे हैं।

इशारे से बातचीत

मेरी राय में, जेस्चर ट्रैकिंग सिस्टम मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन सिस्टम के बीच सबसे अच्छे हैं। मैंने व्यक्तिगत रूप से ट्रैकिंग इशारों के विभिन्न तरीकों पर शोध किया है, और यहाँ आज इस्तेमाल की जाने वाली कुछ प्रौद्योगिकियाँ हैं:

जड़त्वीय मापन इकाई (IIU)

जेस्चर को ट्रैक करने के लिए एक्सेलेरोमीटर, जाइरोस्कोप और कम्पास (सभी एक साथ या सिर्फ उनमें से कुछ) से डेटा का उपयोग किया जाता है। आवक और सूचना प्राप्त करने के बीच पुनर्गणना की आवश्यकता और पत्राचार का काफी कम गुणांक इस पद्धति में निहित कुछ समस्याएं हैं।


CMU Future Interfaces Group द्वारा किए गए एक अध्ययन का नतीजा, उच्च नमूना दर वाले डेटा का उपयोग करके एक विशद वर्गीकरण था।

इन्फ्रारेड इल्युमिनेटर्स + कैमरा (डेप्थ सेंसर)

ऊपर दिए गए कूल जेस्चर ट्रैकिंग सिस्टम में से कई उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों, इन्फ्रारेड इलुमिनेटर और इन्फ्रारेड कैमरों के संयोजन का उपयोग करते हैं। इस तरह की प्रणालियाँ निम्नानुसार काम करती हैं: ऐसी प्रणाली किसी भी वस्तु पर हजारों छोटे बिंदुओं को प्रोजेक्ट करती है, और विकृति इस बात पर निर्भर करती है कि ऐसी वस्तु कितनी दूर स्थित है (उदाहरण के लिए TOF जैसे कई अन्य समान तरीके हैं, लेकिन मैं उनके काम के सिद्धांत में नहीं आता हूं। मैं) करूंगा। इस तकनीक के विभिन्न संस्करणों का उपयोग निम्नलिखित प्लेटफार्मों में किया जाता है: Google से Kinect, RealSense, Intel, Leap Motion, Tango।


लीप मोशन एक जेस्चर ट्रैकिंग डिवाइस है।


फेसआईडी के लिए फ्रंट कैमरा iPhone X में इसी तरह की प्रणाली शुरू करने की दिशा में Apple ने एक कदम उठाया है।

विद्युत चुम्बकीय क्षेत्र

इस विधि में, उंगली या शरीर के अन्य भाग एक प्रवाहकीय वस्तु होती है जो विद्युत चुम्बकीय क्षेत्र को विकृत करती है जो कि तब बनाई जाती है जब ट्रांसमीटर एंटेना वस्तु को स्पर्श करते हैं।


AuraSense स्मार्ट घड़ियों इशारों को ट्रैक करने के लिए 1 ट्रांसमीटर और 4 एंटेना का उपयोग करते हैं।

रडार

रडार का उपयोग लंबे समय से विभिन्न वस्तुओं के आंदोलनों को ट्रैक करने के लिए किया जाता है - विमानों से जहाजों और कारों तक। Google ATAP ने शाब्दिक रूप से गहने के काम को अंजाम दिया, माइक्रोचिप के रूप में एक रडार बनाया जिसमें 8 मिमी 10 मिमी की माप की गई। इस बहुमुखी चिपसेट को आंदोलनों को ट्रैक करने के लिए स्मार्ट घड़ियों, टीवी और अन्य उपकरणों में एकीकृत किया जा सकता है।


Google प्रोजेक्ट ATAP प्रोजेक्ट सोली।


थैलमिक लैब्स से मस्कुलर-मशीन इंटरफ़ेस।

biosignals

यदि इन आधुनिक तकनीकों ने अभी भी आपको हल्के स्तूप में डुबोया नहीं है, तो चलो वहाँ नहीं रुकें। उपरोक्त सभी विधियाँ हमारे इशारों को नापती हैं।

मांसपेशियों की नसों से सीधे सिग्नल को संसाधित करना व्यक्ति और कंप्यूटर के बीच बातचीत को बेहतर बनाने की दिशा में एक और कदम है।
सरफेस इलेक्ट्रोमोग्राफिक सिग्नल (एसईएमजी) प्रसंस्करण बाइसेप्स / ट्राइसेप्स या फोरआर्म की त्वचा पर सेंसर स्थापित करके प्रदान किया जाता है, और विभिन्न मांसपेशी समूहों से संकेत ट्रैकिंग डिवाइस को भेजे जाते हैं। इस तथ्य के कारण कि एसईएमजी संकेत काफी शोर है, कुछ आंदोलनों को निर्धारित करना संभव है।


थेलमिक लैब्स पहली कंपनियों में से एक थी जो कस्टम डिवाइस विकसित करने के लिए sEMG पर आधारित थी - मायो कंगन।

इस तरह के उपकरण को खरीदने के बाद, आप निश्चित रूप से, इसे अपनी कलाई पर पहनना चाहेंगे, हालांकि, कलाई की मांसपेशियां काफी गहरी हैं, इसलिए डिवाइस के लिए इशारों पर नज़र रखने के लिए सटीक संकेत प्राप्त करना मुश्किल होगा।

CTRL लैब्स, जो इतने लंबे समय से बाजार में है, एक sEMG जेस्चर ट्रैकिंग डिवाइस बनाया है जिसे आप अपनी कलाई पर पहन सकते हैं। CTRL लैब्स का ऐसा उपकरण sEMG सिग्नल को मापता है और एक न्यूरल ड्राइव का पता लगाता है जो आंदोलन के बाद मस्तिष्क में प्रवेश करता है। यह विधि कंप्यूटर और मानव मस्तिष्क के बीच प्रभावी संपर्क की दिशा में अगला कदम है। इस कंपनी की तकनीक के लिए धन्यवाद, आप अपनी जेब में अपने हाथों से अपने फोन पर एक संदेश टाइप कर सकते हैं।

न्यूरो कंप्यूटर इंटरफ़ेस

पिछले एक साल में बहुत कुछ हुआ है: DARPA ने तंत्रिका इंटरफेस के विकास में $ 65 मिलियन का निवेश किया; न्यूरॉन के लिए एलोन मस्क ने $ 27 मिलियन जुटाए; कर्नेल के संस्थापक ब्रायन जॉनसन ने अपनी परियोजना में $ 100 मिलियन का निवेश किया; और फेसबुक ने एक न्यूरो कंप्यूटर इंटरफेस (NCI) के विकास पर काम शुरू कर दिया है। NCI दो प्रकार के होते हैं:

गैर-आक्रामक एनसीआई

एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी डिवाइस (इलेक्ट्रोएन्सेफलोगोग्राफी) खोपड़ी पर लगे सेंसर से सिग्नल प्राप्त करता है।

एक फुटबॉल स्टेडियम के ऊपर लगे माइक्रोफोन की कल्पना करें। आप यह नहीं जान पाएंगे कि इस पर मौजूद प्रत्येक व्यक्ति किस बारे में बात कर रहा है, लेकिन जोर से अभिवादन और बैंग्स से आप समझ सकते हैं कि क्या लक्ष्य प्राप्त किया गया है।

ElectroEncephaloGraphy (EEG) पर आधारित इंटरफेस वास्तव में वास्तव में आपके दिमाग को नहीं पढ़ सकते हैं। सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला NQI प्रतिमान P300 स्पेलर है। उदाहरण के लिए, आप "R" अक्षर लिखना चाहते हैं; कंप्यूटर बेतरतीब ढंग से विभिन्न पात्रों को प्रदर्शित करता है; जैसे ही आप स्क्रीन पर "R" देखते हैं, आपका मस्तिष्क आश्चर्यचकित हो जाता है और एक विशेष संकेत देता है। यह एक बहुत ही साधनपूर्ण तरीका है, लेकिन मैं यह नहीं कहूंगा कि कंप्यूटर "आपके विचारों को पढ़ता है", क्योंकि आप यह निर्धारित नहीं कर सकते हैं कि कोई व्यक्ति "आर" अक्षर के बारे में क्या सोचता है, बल्कि यह एक जादुई चाल की तरह दिखता है, जो फिर भी काम करता है।

Emotiv, NeuroSky, Neurable जैसी कंपनियों, और कई अन्य लोगों ने एक विस्तृत उपभोक्ता बाजार के लिए EEG हेडसेट विकसित किए हैं। फ़ेसबुक की बिल्डिंग 8 ने ब्रेन टाइपिंग प्रोजेक्ट की घोषणा की, जो फ़ंक्शनल नियर इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS) नामक मस्तिष्क से संकेतों को निर्धारित करने के लिए एक अन्य विधि का उपयोग करता है, जिसका उद्देश्य प्रति मिनट 100 शब्दों को ट्रैक करना है।


न्यूरो इंटरफ़ेस Neurable।

आक्रामक एनसीआई

फिलहाल, यह मानव-मशीन इंटरफेस के क्षेत्र में सर्वोच्च कदम है। एक व्यक्ति और एक कंप्यूटर के बीच एक इनवेसिव NCI का उपयोग करके बातचीत को सीधे मानव मस्तिष्क में इलेक्ट्रोड संलग्न करके सुनिश्चित किया जाता है। हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि इस दृष्टिकोण के समर्थकों को कई अनसुलझे समस्याओं का सामना करना पड़ता है जो उन्हें अभी भी भविष्य में हल करना है।

हल किए जाने की चुनौती

शायद, इस लेख को पढ़कर, आपके दिमाग में यह विचार आया: वे कहते हैं, यदि उपरोक्त सभी प्रौद्योगिकियां पहले से मौजूद हैं, तो हम अभी भी कीबोर्ड और माउस का उपयोग क्यों करते हैं। हालांकि, एक नई तकनीक के लिए जो मानव और कंप्यूटर को बातचीत करने की अनुमति देता है, उपभोक्ता उत्पाद बन सकता है, इसमें कुछ विशेषताएं होनी चाहिए।

शुद्धता

क्या आप टच स्क्रीन का उपयोग मुख्य इंटरफ़ेस के रूप में करेंगे यदि यह आपके स्पर्श के 10 में से केवल 7 का जवाब देता है? यह बहुत महत्वपूर्ण है कि इंटरफ़ेस, जो डिवाइस और उपयोगकर्ता के बीच बातचीत के लिए पूरी तरह से जिम्मेदार होगा, में उच्चतम संभव सटीकता है।

इंतजार का समय

जरा कल्पना करें: आप कीबोर्ड पर एक संदेश टाइप करते हैं, जबकि स्क्रीन पर शब्द चाबियाँ दबाने के 2 सेकंड बाद दिखाई देते हैं। यहां तक ​​कि एक सेकंड की देरी भी उपयोगकर्ता के अनुभव को नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगी। कुछ सौ मिलीसेकंड की देरी से प्रतिक्रिया के साथ एक मानव-मशीन इंटरफ़ेस बस बेकार है।

ट्रेनिंग

नए मानव-मशीन इंटरफ़ेस का मतलब यह नहीं होना चाहिए कि उपयोगकर्ता कई विशेष इशारों को सीखते हैं। उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि आपको वर्णमाला के प्रत्येक अक्षर के लिए एक अलग इशारा सीखना होगा!

प्रतिक्रिया

कीबोर्ड के एक क्लिक की आवाज, फोन का वाइब्रेशन, वॉयस असिस्टेंट का एक छोटा सा साउंड सिग्नल - यह सब फीडबैक चक्र (या जिस कॉल को कॉल करता है) को पूरा करने के बारे में उपयोगकर्ता को एक प्रकार की चेतावनी के रूप में कार्य करता है। फीडबैक लूप किसी भी इंटरफ़ेस के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है जिसे उपयोगकर्ता अक्सर ध्यान नहीं देते हैं। हमारा मस्तिष्क इतना व्यवस्थित है कि यह पुष्टि की प्रतीक्षा कर रहा है कि कुछ कार्रवाई पूरी हो गई है और हमें कुछ परिणाम मिला है।

किसी अन्य जेस्चर ट्रैकिंग डिवाइस के साथ कीबोर्ड को प्रतिस्थापित करना बहुत मुश्किल है, इसका एक कारण ऐसे उपकरणों की क्षमता की कमी है जो स्पष्ट रूप से पूर्ण कार्रवाई के उपयोगकर्ता को सूचित करते हैं।


फिलहाल, शोधकर्ता पहले से ही टचस्क्रीन बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं जो 3 डी प्रारूप में स्पर्श प्रतिक्रिया दे सकते हैं, ताकि टच स्क्रीन के साथ बातचीत एक नए स्तर पर पहुंच जाए। इसके अलावा, Apple ने इस दिशा में वास्तव में जबरदस्त काम किया है।

भविष्य में हमें किस चीज का इंतजार है

उपरोक्त सभी की वजह से, यह आपको लग सकता है कि हमने नहीं देखा कि कुछ नया कीबोर्ड कैसे बदल जाएगा, कम से कम निकट भविष्य में। इसलिए, मैं आपके साथ अपने विचार साझा करना चाहता हूं कि भविष्य के इंटरफ़ेस में क्या विशेषताएं होनी चाहिए:

• बहुपद्धतिपरक। हम विभिन्न मामलों में विभिन्न इंटरफेस का उपयोग करेंगे। पाठ दर्ज करने के लिए, हम अभी भी कीबोर्ड का उपयोग करेंगे; टच स्क्रीन - ड्राइंग और डिजाइनिंग के लिए; आवाज पहचान डिवाइस - हमारे डिजिटल व्यक्तिगत सहायकों के साथ बातचीत के लिए; रडार का उपयोग करके इशारों पर नज़र रखने के लिए सिस्टम - ड्राइविंग करते समय; पेशी-मशीन इंटरफ़ेस सिस्टम - खेल और आभासी वास्तविकता के लिए; और न्यूरो कंप्यूटर इंटरफ़ेस - हमारे मूड के लिए सबसे उपयुक्त संगीत का चयन करने के लिए।
• प्रसंग की मान्यता। उदाहरण के लिए, आपने उत्तरी कैलिफोर्निया में जंगल की आग के बारे में अपने लैपटॉप पर एक लेख पढ़ा, और फिर आभासी आवाज सहायक से एक प्रश्न पूछने के लिए स्मार्ट हेडफ़ोन का उपयोग करें: "अभी इस क्षेत्र में हवा कितनी मजबूत है?" तो, आभासी सहायक को समझना चाहिए कि आप उस क्षेत्र के बारे में बिल्कुल पूछ रहे हैं जहां इस समय आग लग रही है।
• स्वचालितवाद । एआई के विकास के मद्देनजर, कंप्यूटर बेहतर अनुमान लगाने में सक्षम होगा कि आप क्या करने की योजना बना रहे हैं, और इस तरह आपको इसके लिए कमांड भी नहीं देनी होगी। वह जानता है कि जब आप जागते हैं तो कौन सा संगीत चालू करना है, इसलिए आपको अपने पसंदीदा ट्रैक को खोजने और खेलने के लिए किसी भी इंटरफ़ेस की आवश्यकता नहीं है।

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