Мета-тренды в разработке интерфейсов: от нейроморфного дизайна к биоинформатике

Что такое мета-тренды

Мета-тренды в разработке интерфейсов отражают не только технологические изменения, но также социальные и культурные изменения. С одной стороны, в дизайне интерфейсов все стремятся к упрощению и минимализму, где акцент приходится на функциональность и удобство использования. С другой стороны, растёт интерес к VR и AR. А они требуют совершенно новых подходов к взаимодействию с пользователем.

Нейроморфный дизайн становится всё более популярным благодаря своей способности предлагать более персонализированный опыт. Концепт основан на изучении человеческого мозга и попытках перенести его принципы работы на ИИ.

Ещё один мета-тренд — биоинформатика, которая предлагает использовать данные о человеческом организме для создания более интуитивных и адаптивных систем. Понятие «биоинформатика» только звучит крипово, на самом деле она про изучение поведенческих паттернов и использование данных о состоянии человека для улучшения взаимодействия с устройствами.

Изучать и погружаться в мета-тренды важно в контексте понимания, что дальше будет происходить с дизайном интерфейсов. Понимание мета-трендов позволяет не только идти в ногу со временем, но также понимать потребности пользователей и предлагать им новые способы взаимодействия.

Откуда ноги растут

Благодаря активному развитию AI, ML и BigData, мир увидел появление новых мета-трендов, которые существенно улучшили взаимодействие пользователей с системами. ИИ и МО стали чуть ли не главными инструментами в разработке интерфейсов.

Искусственный интеллект автоматизирует анализ данных о поведении пользователя, выявляя его предпочтения и привычки. Кроме того, ИИ может анализировать контекст использования устройства (геолокация, тип устройства, да даже уровень заряда).

Машинное обучение позволяет разработчикам заранее учитывать возможные действия и реакции пользователей на различные изменения в интерфейсе. Это особенно актуально для игр или образовательных платформ.

BigData даёт целые массивы информации о пользователях и их взаимодействиях с системами. Анализ этих данных позволяет выявлять скрытые закономерности и тренды, которые невозможно заметить при обычных методах обработки информации. Например, адаптивные интерфейсы могут анализировать время использования приложения разными группами пользователей и оптимизировать дизайн под их конкретные нужды: так работает плашка «Включить тёмную тему?» в Яндексе в определённое время суток — так работает автоматическая смена яркости телефона.

Кроме того, с помощью BigData система может собирать обратную связь от огромного числа пользователей в реальном времени, а разработчики быстро выявляют проблемы и внедряют улучшения без долгих обновлений.

Нейроморфный дизайн

Основная идея нейроморфного дизайна заключается в том, чтобы создать интерфейсы, которые работают по аналогии с нейронами нашего мозга для более естественного и интуитивного взаимодействия.

Ключевые принципы — способность к самообучению, адаптивность, энергоэффективность. Такие интерфейсы могут анализировать поведение пользователя и приспосабливаться к его предпочтениям.

Нейроморфный дизайн уже активно используется: например, Siri, Google Assistant, Алиса используют элементы нейроморфного подхода для распознавания речи и адаптации ответа под конкретного пользователя. Они способны анализировать предыдущие запросы и предлагать более «правильные» ответы на основании предыдущих запросов. Помните, как у кого-то Алиса отвечает грубо, у кого-то шутит? Это всё — про нейроморфный дизайн в глобальном смысле.

Ещё концепция используется в системах прогнозирования потребностей пользователей в приложениях для электронной коммерции. Такие системы используют данные о предыдущих покупках и поведении клиента для персонализированных рекомендаций. Пользователь получает не просто список товаров, а именно те предложения, которые максимально соответствуют его интересам. Так работает не только e-comm, но и приложения, которыми мы пользуемся каждый день: Яндекс.Музыка, Spotify, приложения для изучения языков, карты и системы навигации.

Пользователям больше не нужно тратить время на изучение сложных инструкций, не нужно адаптироваться к новому продукту — система сама подстраивается под их привычки и предпочтения. Кроме того, такой подход повышает удовлетворённость пользователей за счёт персонализации контента. Когда интерфейс активно «учится» у пользователя, это всегда классно. А реально интересные рекомендации создают эдакий «вау»-эффект. А почему? Потому что именно так работает наш мозг — он сам учится и предлагает нам то, что нужно или чего хочется в моменте.

Биоинформатика

Биоинформатика ассоциируется с анализом биологических данных: обычно её используют не в контексте дизайна интерфейсов, а в контексте разработки умных приложений. Однако в последние годы биоинформатику применяют и в интерфейсах — смысл в том, чтобы использовать данные о пользователях для создания адаптивных и интуитивных интерфейсов, которые не просто реагируют на действия пользователя, но предугадывают их.

Биоинформатика позволяет учитывать поведение пользователя и его физическое состояние. Например, анализ сердечного ритма или уровня стресса может подсказать системе, когда пользователь нуждается в дополнительных функциях: так работают фитнес-трекеры, умные весы, некоторые программы по подбору плана питания. Есть и более простые примеры: интерфейс может предложить изменить цветовую схему и расположение элементов.

Нейроморфизм + биоинформатика

Нейроморфизм позволяет разработать системы, которые обучаются на примере поведения пользователей, а биоинформатика даёт возможность учитывать их физиологические особенности. Такой подход может привести к созданию по-настоящему интуитивных систем, которые чувствуют изменения в состоянии пользователя и адаптируются к ним без прямого вмешательства.

И это уже работает:

• Приложения для фитнеса используют комбинацию сенсоров для отслеживания физической активности и состояния здоровья. На основе этих данных они предлагают персонализированные советы по тренировкам.
• Некоторые видеоигры адаптируют сложность на основе эмоционального состояния игрока, определяемого через сенсоры.
• Современные автомобили могут анализировать уровень усталости водителя через показатели внимания или реакции, предлагая перерывы или изменяя режимы работы ассистентов. Например, если убрать руки с руля в Tesla, машина автоматически начнёт замедляться и сама припаркуется в разрешённом месте.

Вопросы этики и безопасности

Развитие современных интерфейсов неизменно приводит к поднятию вопросов этики и безопасности, потому что такие технологии одновременно завораживают и пугают. В первую очередь это касается конфиденциальности данных пользователей. В эпоху, когда данные становятся новой мировой валютой, защита личной информации особенно важна. Сбор данных о поведении пользователя, его предпочтениях, а также использование биометрии для персонализации опыта взаимодействия ставят под угрозу конфиденциальность.

Одна из проблем — риск несанкционированного доступа к собранным данным. Как гарантировать, что компании используют данные исключительно в целях улучшения пользовательского опыта? Ответственность за защиту информации лежит как на создателях технологий, так и на законодательных органах, которые должны устанавливать строгие нормы и правила. А как быстро государства адаптируются под всё новые техно-тренды? Вопрос риторический, конечно.

Биометрические данные уникальны для каждого человека, а их утечка может иметь куда более серьезные последствия по сравнению с паролями или обычными данными аккаунта. Использование таких данных должно быть прозрачным: пользователи должны иметь полное понимание того, какие данные собираются и как они будут использоваться. И если раньше мы не глядя нажимали «Ок» при возникновении плашки «Мы собираем cookie», то в будущем, вероятно, появится плашка «Мы собираем информации о том, как вы глазами просматриваете наш сайт/приложение».

Будущее: новое общество или восстание машин

И всё-таки будущее разработки интерфейсов выглядит многообещающим. Прогнозы дальнейшего развития мета-трендов указывают на ещё более тесную интеграцию технологий с человеческим опытом. Ожидается увеличение использования ИИ для предиктивной аналитики: системы смогут предугадывать желания и потребности пользователя до того, как они будут явно выражены.

В дальнейшем биоинформатика может открыть новые возможности: интерактивные системы, адаптирующиеся к эмоциональному состоянию пользователя или изменяющие свой функционал в зависимости от контекста использования. Потенциальные инновации включают развитие интерфейсов «мозг-компьютер», которые позволят управлять устройствами — буквально — с помощью мыслей. Такие технологии могут кардинально изменить нашу повседневную жизнь и все сферы деятельности: от здравоохранения до развлечений.

Хотя развитие мета-трендов вызывает серьёзные этические вопросы, оно также открывает перспективы для улучшения взаимодействия человека с технологиями: например, быстрое обучение новым технологиям, ещё более умные устройства, повышенная инклюзивность решений.

Мета-тренды дают возможность разрабатывать системы, которые не только удобны в использовании, но и способны адаптироваться к пользователю на глубоком уровне. Взаимодействие человека с машиной становится более органичным, а это открывает новые горизонты для развития.