АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Энактивные интерфейсы

Энактивные интерфейсы (англ. enactive interfaces) — это интерактивные системы, позволяющие организовывать и передавать знания, полученные посредством действия. Примеры включают интерфейсы, объединяющие человека и машину для выполнения задач, обычно выполняемых без помощи техники, например моделирование трёхмерного объекта через многомодальный ввод с базой данных, или использование интерактивного видео для визуального погружения студента в математические концепции. Проектирование энактивного интерфейса может осуществляться с учётом оптимизации осведомленности о возможностях, то есть максимизации осознания доступных действий для пользователя энактивного интерфейса. Такая оптимизация включает видимость, аффорданс (возможность действия) и обратная связь[1].

Изображённый на рисунке энактивный интерфейс преобразует ручной ввод пользователя и предоставляет отклик, воспринимаемый оператором в виде изображений, звуков и тактильной (гаптической) обратной связи. Система называется энактивной благодаря замкнутой петле: реакция интерфейса определяется жалобой пользователя, а действия пользователя подстраиваются под воспринятую реакцию системы.

Энактивные интерфейсы представляют новый тип человеко-компьютерных интерфейсов, реализующих передачу энактивных знаний за счёт интеграции различных сенсорных модальностей. Ключевая идея заключается в фундаментальной роли моторных (двигательных) действий при хранении и усвоении знания (интерфейсы, управляемые действием). Энактивные интерфейсы способны воспринимать и интерпретировать жесты пользователя, чтобы дать адекватную перцептивную (восприятие) реакцию. Их можно считать новым шагом в эволюции человеко-компьютерного взаимодействия, поскольку они построены на замкнутой петле между естественными жестами пользователя (эфферентный компонент системы) и активируемыми сенсорными модальностями (афферентный компонент). Дизайн таких интерфейсов подразумевает использование этой прямой обратной связи и распознавание сложных жестов.

Разработка энактивных интерфейсов требует создания единой исследовательской платформы, объединяющей области компьютерного зрения, гаптики и обработки звука, с особым вниманием к двигательной стороне взаимодействия. Примеры таких прототипов включают реактивных роботов, постоянно контактирующих с рукой пользователя (например, современные контроллеры игровых консолей, джойстики типа Wii Remote), способных интерпретировать человеческие движения и помогать человеку в выполнении манипуляционных задач.

Современный научный консенсус определяет энактивные интерфейсы как системы совместного конструирования (enactment), основанные на теории энактивизма. В таких системах знание возникает через действие и динамическое взаимодействие с окружающей средой, а не путём пассивного потребления информации. Важную роль играет мультимодальная сенсомоторная обратная связь, позволяющая пользователю и интерфейсу совместно формировать развивающуюся во времени динамику взаимодействия[2].

Развитие нейротехнологий и интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI) расширяет концепцию энактивного взаимодействия. Эти технологии создают принципиально новые каналы для действия, позволяя преобразовывать нейронные сигналы напрямую в команды для внешних устройств. В результате формируются новые технологически опосредованные сенсомоторные контуры, где прямое нейронное управление и получаемая от него обратная связь реализуют энактивный принцип познания через действие[3].

Энактивные знания

Энактивные знания — это информация, полученная через взаимодействие восприятия и действия в окружающей среде. Во многих аспектах такой вид знаний более интуитивен по сравнению с другими как в плане процесса обучения, так и по способу применения. Энактивные знания по своей природе мультимодальны, поскольку требуют координации различных сенсорных каналов. Две ключевые характеристики энактивных знаний: они экспериментальны (зависят от практического опыта пользователя) и культурны (способ действия обусловлен социальными аспектами, ценностями, практиками и историческим контекстом).

Энактивные интерфейсы основаны на фундаментальном принципе взаимодействия, который редко применяется в современных человеко-компьютерных интерфейсах. Как отмечал когнитивный психолог Джером Брунер (англ. Jerome Bruner), традиционное взаимодействие с информацией, опосредованной компьютером, преимущественно основано на символических или иконических формах знания, а не на энактивных знаниях. Символический способ обучения подразумевает хранение знаний в виде слов, математических символов либо иных систем знаков, а на иконической стадии — в виде визуальных образов (схем, иллюстраций), часто сопровождающих вербальную информацию. В отличие от них, энактивное знание приобретено через активное участие, знание через действие, через опыт, а не только размышление.

«Любая предметная область (или любая задача в рамках этой области) может быть представлена тремя способами: через набор действий, необходимых для достижения результата (энактивное представление); через набор изображений или графических элементов, обозначающих понятие без его полного определения (иконическое представление); и через набор символических или логических утверждений, выведенных из системы правил или законов формализованного преобразования (символическое представление)».

Особый вид знания — это навык; примером может служить жонглирование, где приобретение навыка ярко демонстрирует природу энактивных знаний. Сенсомоторные и когнитивные процессы, необходимые для освоения навыков, систематизированы в рамках европейского исследовательского проекта SKILLS FP6.

Современное проектирование интерфейсов опирается на концепцию 4E-познания (англ. Embodied, Embedded, Enactive, Extended). В рамках этого подхода взаимодействие рассматривается как целостная когнитивная система, распределённая между мозгом, телом и технологической средой, а интерфейсы выступают когнитивными расширениями человека[4][5].

Мультимодальные интерфейсы

Мультимодальные интерфейсы являются перспективной основой для создания энактивных интерфейсов благодаря скоординированному использованию гаптических, звуковых и визуальных компонентов. Исследования в этой области лежат в основе деятельности ENACTIVE Сети центра передовых исследований — европейского консорциума, объединяющего более 20 исследовательских лабораторий для определения, разработки и внедрения энактивных интерфейсов.

Помимо традиционных визуальных, звуковых и гаптических каналов, в современных интерфейсах активно исследуются и внедряются новые модальности для повышения иммерсивности[6]:

  • вестибулярная стимуляция (для ощущения движения и ускорения)[7];
  • обонятельная обратная связь (генерация запахов)[6];
  • электротактильная стимуляция (имитация текстур через электрические импульсы)[8].

ENACTIVE Network of Excellence

Изучение энактивных знаний и интерфейсов — основная цель консорциума ENACTIVE Network of Excellence. Сеть центра передовых исследований (NoE) — это исследовательский инструмент Европейского сообщества, предоставляющий финансирование для интеграции научной деятельности различных лабораторий и учреждений. Работы ENACTIVE NoE стартовали в 2004 году, объединив более 20 партнеров с целью создания много дисциплинарного сообщества, которое структурирует исследования по новому поколению человеко-компьютерных интерфейсов — энактивным интерфейсам. Помимо собственно исследований, данная сеть способствует интеграции партнеров посредством виртуальной лаборатории и расширения экспертизы участников.

С 2004 года партнёры (координируемые лабораторией PERCRO) добились прогресса как в теоретических (семинары, создание лексикона), так и в технологических аспектах, необходимых для разработки энактивных интерфейсов. Ежегодно текущие результаты ENACTIVE NoE представляются на международных конференциях.

Применение

Образование и тренажеры

Энактивный подход, основанный на принципе «обучения через действие», применяется в интерактивных симуляциях и виртуальных лабораториях[9]. Такие системы обеспечивают безопасность и высокую иммерсивность за счёт замкнутого цикла обратной связи[10].

Примеры использования энактивных систем в обучении:

  • промышленные VR- и AR-тренажёры для отработки действий в нештатных ситуациях (например, в нефтегазовой отрасли)[11];
  • медицинские симуляторы для изучения анатомии в смешанной реальности[12].

Промышленный дизайн и робототехника

В промышленном дизайне энактивные интерфейсы способствуют переходу от традиционных систем автоматизированного проектирования к средам совместного творчества. В рамках концепции «энактивного дизайна» процесс проектирования становится диалогом между человеком и компьютером. Для этого применяются материальные пользовательские интерфейсы (TUI) и технологии интерактивного прототипирования, позволяющие создавать и тестировать физические модели в режиме реального времени[13].

В робототехнике энактивный подход применяется для создания коллаборативных роботов (коботов), которые работают совместно с человеком. Взаимодействие строится на основе замкнутого контура обратной связи, где действия человека влияют на поведение робота, а ответные реакции машины направляют и взаимно корректируют действия оператора[13].

Интерфейсы «мозг-компьютер»

Интерфейсы «мозг-компьютер» (BCI) реализуют энактивный цикл «действие-восприятие» через механизмы моторного воображения и нейрообратной связи[3]. В таких системах целенаправленное волевое усилие пользователя по модуляции собственной нейронной активности выступает в роли действия, которое декодируется системой в команды для внешних устройств. Замкнутый контур нейрообратной связи позволяет пользователю адаптировать свою мозговую активность на основе воспринимаемого результата, обучаясь осознанному управлению.

Коммерческие нейроинтерфейсы, такие как разрабатываемые компаниями Neuralink и Synchron, преобразуют намерение пользователя совершить движение в команды для управления цифровыми устройствами. Они создают прямую связь между мысленным намерением и действием в цифровой среде, опираясь на визуальную обратную связь[14][15].

Современные разработки стремятся к созданию двунаправленных систем. Помимо декодирования моторных команд, активно исследуется интеграция гаптической (тактильной) обратной связи. Передача сенсорной информации обратно в мозг позволяет замкнуть сенсомоторную петлю, что улучшает естественность взаимодействия и повышает точность управления нейропротезами[16][17].

Интеграция с генеративным ИИ

Развитие энактивных систем тесно связано с концепцией генеративных пользовательских интерфейсов (Generative UI). Такие интерфейсы динамически создаются и перестраиваются в реальном времени, адаптируясь под текущие задачи и контекст пользователя[18].

Интеграция с генеративным искусственным интеллектом превращает взаимодействие с системой в совместный творческий процесс (co-creation). Подобное партнёрство усиливает фундаментальный для энактивизма цикл «действие-восприятие» за счёт предоставления мгновенной адаптивной обратной связи, открывающей новые возможности для действий пользователя[18].

Правовое регулирование и безопасность

В Европейском союзе правовое регулирование энактивных и мультимодальных систем осуществляется в рамках Закона об искусственном интеллекте (EU AI Act)[19]. Согласно этому документу, мультимодальные интерфейсы, применяемые в критически важных сферах (таких как медицина, биометрическая идентификация, управление инфраструктурой и трудоустройство), классифицируются как системы высокого риска[20].

Для подобных систем установлен ряд обязательных требований безопасности и надёжности, включающий:

  • обеспечение кибербезопасности[21];
  • устойчивость к ошибкам[21];
  • прозрачность[22];
  • высокое качество данных[22];
  • обязательный контроль со стороны человека[23].

Примечания

  1. ↑ inFORM - Interacting With a Dynamic Shape Display (англ.). Дата обращения: 29 мая 2026.
  2. ↑ Enactive interfaces for human-machine interaction. CORDIS. European Commission. Дата обращения: 29 мая 2026.
  3. ↑ 1 2 The Enactive Agent in Human-Computer Interaction: A Conceptual Framework for BCI Users. arXiv (7 сентября 2025). Дата обращения: 29 мая 2026.
  4. ↑ 4E-когнитивистика. PMC (2024). Дата обращения: 29 мая 2026.
  5. ↑ Распределенное познание и 4E-когнитивистика. Synthience. Дата обращения: 29 мая 2026.
  6. ↑ 1 2 На следующий уровень. Прочувствовать будущее, или Почему VR — не просто развлечение. Talk-on.ru. Дата обращения: 29 мая 2026.
  7. ↑ Vestibular Stimulation in Virtual Reality for Rehabilitation. ICH GCP. Дата обращения: 29 мая 2026.
  8. ↑ Как работает тактильная обратная связь в 9D VR симуляторах. SkyFun VR. Дата обращения: 29 мая 2026.
  9. ↑ Как VR-тренажёры меняют подход к обучению. Gallerix (май 2023). Дата обращения: 29 мая 2026.
  10. ↑ Тренажеры виртуальной реальности. LikeVR. Дата обращения: 29 мая 2026.
  11. ↑ VR/AR в образовании: 10 примеров. Хабр. Дата обращения: 29 мая 2026.
  12. ↑ 8 лучших примеров VR/AR в образовании. Vizzion. Дата обращения: 29 мая 2026.
  13. ↑ 1 2 Enactive Design: Creative Applications Through Concurrent Human-Machine Interaction. Harvard Graduate School of Design (2021). Дата обращения: 29 мая 2026.
  14. ↑ Нейроинтерфейсы: как Neuralink меняет мир. Хабр. Дата обращения: 29 мая 2026.
  15. ↑ Технология Synchron позволила управлять iPhone силой мысли. Inc. Russia. Дата обращения: 29 мая 2026.
  16. ↑ Microstimulation of somatosensory cortex creates stable tactile sensations. EurekAlert!. Дата обращения: 29 мая 2026.
  17. ↑ Способные осязать протезы руки вскоре запустят в производство. ФармМедПром. Дата обращения: 29 мая 2026.
  18. ↑ 1 2 Генеративные пользовательские интерфейсы (GenUI). Хабр. Дата обращения: 29 мая 2026.
  19. ↑ Regulatory framework for AI. European Commission. Дата обращения: 29 мая 2026.
  20. ↑ Annex III: High-Risk AI Systems. Artificial Intelligence Act. Дата обращения: 29 мая 2026.
  21. ↑ 1 2 Article 15: Accuracy, robustness and cybersecurity. Artificial Intelligence Act. Дата обращения: 29 мая 2026.
  22. ↑ 1 2 High-risk AI systems. AESIA. Дата обращения: 29 мая 2026.
  23. ↑ Article 14: Human oversight. Artificial Intelligence Act. Дата обращения: 29 мая 2026.

Литература

  • Guy Boy. Orchestrating Human-Centered Design : [англ.]. — Springer, 2012. — P. 118. — ISBN 9781447143383.
  • Colin T Schmidt (1997). “The systemics of dialogism: On the prevalence of the self in HCI design”. Journal of the American Society for Information Science [англ.]. 48 (11): 1073—1081. DOI:10.1002/(sici)1097-4571(199711)48:11<1073::aid-asi9>3.0.co;2-t. Дата обращения 2024-06-01.
  • Thannhuber, Markus; Mitchell M Tseng; Hans-Jörg Bullinger (2001). “An autopoietic approach for knowledge management systems in manufacturing enterprises”. Annals of the CIRP-Manufacturing Technology [англ.]. 50 (1): 313—318. DOI:10.1016/s0007-8506(07)62129-5. Дата обращения 2024-06-01.

Категории