Sistem AI avansat învață utilizatorii mișcări complexe prin activarea mușchilor

Sistem AI avansat învață utilizatorii mișcări complexe prin activarea mușchilor

Un nou sistem dezvoltat de Yun Ho, Romain Nith și Pedro Lopes combină inteligența artificială cu stimularea electrică a mușchilor pentru a ghida fizic utilizatorii în realizarea unor sarcini necunoscute, reprezentând un salt semnificativ către asistența fizică generalizată și conștientă de context.

Imaginați-vă că călătoriți într-o țară străină, încercând să deschideți o fereastră pe care nu ați mai văzut-o înainte. În loc să vă chinuiți, simțiți cum mușchii dumneavoastră vă ghidează ușor prin mișcare, ca și cum un profesor invizibil v-ar împărtăși cunoștințele sale. Același tip de senzație ar putea să vă ajute să deschideți o sticlă de pastile cu capac de siguranță, să folosiți o cameră foto sau să efectuați sarcini pe care nu le-ați mai practicat anterior.

Aceasta nu este o ficțiune științifică. Este viziunea realizată de studenții la doctorat Yun Ho și Romain Nith, sub îndrumarea profesorului asociat Pedro Lopes, din cadrul Departamentului de Informatică de la Universitatea din Chicago. Lucrările lor, recent recompensate cu Premiul pentru cea mai bună lucrare la conferința ACM CHI 2026, atrag atenția comunității de interacțiune om-computer.

Stimularea electrică a mușchilor (EMS) nu este o noutate; de ani de zile, cercetătorii aplică electrozi pe corpuri, livrând curenți controlați pentru a învăța secvențe de pian, pentru a demonstra limbajul semnelor sau pentru a sprijini recuperarea după accidente vasculare. Problema este că aceste sisteme au fost întotdeauna mai mult ca niște roți de antrenament, utile doar pentru un set restrâns de sarcini programate, incapabile să se adapteze în timp real la lumea imprevizibilă.

După cum afirmă echipa de cercetare, asistența EMS de până acum a fost „foarte specializată… fixă și non-contextuală”. Cu alte cuvinte, instrucțiunile pentru mușchi se potrivesc doar situațiilor anticipate de un designer. De exemplu, dacă cereți EMS să ajute la agitatul unui spray de vopsea, sistemul funcționează. Dar dacă ridicați un spray de ulei de gătit, dispozitivul nu știe că nu trebuie să-l agitați.

Acest nou sistem, pe care autorii l-au denumit „AI încorporați”, marchează însă o schimbare. Prin valorificarea puterii inteligenței artificiale multimodale moderne (gândiți-vă la modele de viziune precum CLIP și raționament de nivel GPT-4 cu viziune computerizată), acesta combină ceea ce vedeți, unde vă aflați și chiar postura corpului dumneavoastră pentru a genera îndrumări de mișcare adaptate momentului. EMS nu mai urmează o rețetă; improvizează alături de dumneavoastră.

„Sunt curios în legătură cu modul în care oamenii înțeleg și construiesc relații cu dispozitive care comunică prin mișcările corpului (mai degrabă decât prin audio/visual). În ‘AI încorporați’, am putut explora această întrebare în domeniul asistenței fizice. A fost deosebit de interesant să am participanții care ‘gândesc cu voce tare’ în timp ce folosesc sistemul nostru și să învăț cum interpretează mișcările induse de mașină.”

Magia constă în cunoștințele procedurale – acel sentiment încorporat, greu de descris, de a ști cum să faci ceva: strângerea corectă a capacului unei borcane pentru a-l deschide sau combinarea mișcărilor de încheietură și umăr pentru a desfăcea o fereastră europeană. Timp de decenii, cercetătorii s-au concentrat pe furnizarea de informații factuale; această abordare transmite „știința cum” direct către mușchi.

Ce schimbă EMS-ul generativ, conștient de context? Pentru prima dată, utilizatorii sunt ghidați fizic prin sarcini fizice complexe și necunoscute, chiar și atunci când nu pot explica ce au nevoie. Lucrarea relatează un studiu de utilizator în care participanții au reușit să deschidă sticle de pastile cu mecanisme de blocare, să facă fotografii cu o cameră de unică folosință sau să folosească un instrument pentru avocado, ghidați de indicii de mișcare generate dinamic. În cazurile în care AI-ul a făcut greșeli (intenționat, în scopul testării), oamenii au observat, s-au adaptat și au găsit soluții prin re-promptingul sistemului sau corectându-și erorile.

Această abordare iterativă, în care intuiția corpului se întâlnește cu propunerile AI-ului, este semnificativă. Așa cum a descris un participant: „intuițiile corpului ajută la observarea imediată a erorilor”, oferind un avantaj față de citirea unor instrucțiuni pas cu pas sau vizionarea unui videoclip.

„Acest lucru ar putea fi un factor de schimbare, nu doar pentru sarcini care sunt extrem de fizice (cum ar fi învățarea abilităților fizice necesare în domeniul producției și materialelor sau învățarea instrumentelor muzicale), ci și în situații în care utilizatorii ar putea fi afectați de context (de exemplu, multitasking și realizarea mai multor gesturi deodată sau incapacitatea de a vedea în întuneric)”, a spus Lopes.

Viziunea pentru această tehnologie se extinde mult dincolo de demonstrațiile de laborator. Gândiți-vă la sectoare unde cunoștințele procedurale sunt esențiale și greșelile sunt costisitoare:

• Îngrijire medicală și recuperare: Imaginați-vă un pacient în terapie fizică care practică mișcări necunoscute acasă sau o persoană în vârstă care folosește un dispozitiv de asistență. În loc să urmeze un manual sau un videoclip, mușchii lor ar putea să-i ghideze prin biomecanica sigură.
• Industrie și muncă calificată: Lucrătorii care se reorientează pentru echipamente noi ar putea fi ghidați fizic prin mișcările musculare, reducând riscul de accidentare și scurtând timpii de instruire.
• Accesibilitate: Utilizatorii cu deficiențe de vedere beneficiază deja de sistemele AI care descriu scene, dar EMS-ul conștient de context ar putea oferi îndrumare directă prin corp: transformând un mediu obișnuit într-unul accesibil, învățând gesturi și sarcini noi prin intermediul experienței practice.
• Viața de zi cu zi: De la călători care se confruntă cu aparate „străine” la amatori care asamblează gadgeturi necunoscute, acest sistem oferă suport adaptabil la locul și sarcina în cauză.

Lopes și cercetătorii sunt sinceri cu privire la limitările actuale: calibrarea electrozilor, senzația de furnicături a EMS-ului și faptul că finețea și „memoria musculară” nu pot fi întotdeauna implementate doar prin stimulare. Dar, după cum notează echipa, progresele în AI și în hardware-ul EMS sunt rapide. Tendința este clară: în viitorul apropiat, AI-ul purtat pe corp ar putea deveni la fel de comun ca brățările de sănătate purtabile.

„Deși suntem foarte entuziasmați de sistemul nostru, este evident că acesta este doar primul pas, mai sunt multe de realizat”, a