Всяка година се регистрират 9,9 милиона наранявания, свързани с падания. Рано или късно всеки се препъва; пропускаме плитка вдлъбнатина на пешеходна пътека, стъпваме извън ръба на стъпало или не забелязваме нещо, което се намира точно пред нас.
Въпреки това бързо забелязваме фините изражения на лицето, несъответстващите потрепвания или напрежението в тона на някого. Разликата между това, което мислим, че виждаме, и това, което действително забелязваме, е мястото, където се намира визуалната интелигентност.
Визуалната интелигентност се отнася до способността ни да разпознаваме, интерпретираме и осмисляме визуалната информация. Тя е в основата на ежедневната безопасност, способността да забележим бързо приближаващ се автомобил и сложната професионална преценка.
При технологиите компютрите се доближават до тази способност чрез камери, сензори и алгоритми, които интерпретират сцени, класифицират модели и извличат детайли.
Така че основният въпрос е: колко добре виждаме света около нас и как може да се усъвършенства това умение?
Защо изкуството подобрява точността на диагностиката
Проучване от 2019 г., което разглежда обучение, базирано на изкуството, в медицински училища, установява, че структурираното наблюдение на произведения на изкуството изостря способността на студентите да идентифицират и анализират фини детайли, без да правят прибързани заключения.
Студентите съобщават, че забелязват елементи, които преди са пренебрегвали, и подчертават значението на това да се забави темпото и да се разгледа визуалният материал по-внимателно.
Един студент отбелязва, че тази дисциплина би се пренесла директно в медицинската практика – обръщане на по-голямо внимание на състоянието на пациента, без да се пренебрегват фините знаци, които на пръв поглед изглеждат незначителни. Друг посочва, че дори начинът, по който пациентът влиза в стаята, предава значима информация.
Проучване от 2020 г. потвърждава това, като показва, че включването на изкуството в медицинското обучение подобрява както визуалното възприятие, така и емпатията, въпреки някои ограничения.
Същият принцип важи и извън медицината: инженерите разчитат много на наблюдението, за да концептуализират, проектират, отстраняват проблеми и усъвършенстват идеи. Проучване от 2021 г. изследва образователни модели, които интегрират артистични и хуманистични дисциплини с научни и технически предмети – насочени директно към тази умение.
Цената на лошото наблюдение
Ейми Е. Херман, основателка и президент на The Art of Perception, Inc., е прилагала своя опит в организации като ФБР и ЦРУ. В книгата си „Визуална интелигентност“ тя илюстрира как невниманието води до скъпоструващи грешки, от пропускане на очевидни детайли до пренебрегване на важни такива, докато се фокусираме върху нещо незначително.
Тя изтъква примера на Дерек Кайонго, основател на Global Soap Project, който създава своята благотворителна организация, като забелязва нещо, което повечето гости на хотели пренебрегват: огромни количества отворени, но неизползвани сапуни, които се изхвърлят.
Лошото наблюдение има и преки финансови последствия. Както отбелязва Херман, една сбъркана поръчка на напитка на ден в Starbucks (например клиентът иска лате, а получава капучино) води до загуби от над 8 милиона долара годишно.
Според Херман, всеки човек може да подобри зрителната си острота чрез практика, упражнения и разбиране на ценността на многобройните перспективи. Тя обяснява, че след като изострим способността си да наблюдаваме, възприемаме и общуваме, остротата ни в други области може да се подобри. Например, слушаме по-внимателно, задаваме по-конкретни въпроси и се стремим към по-голяма емпатия.
„Една от целите на моята работа е да накарам хората да осъзнаят как визуалната им интелигентност може да подобри ангажираността им с работата им. Не съм проучвала как изкуственият интелект може да подобри или да подкопае визуалната интелигентност. Смятам, че прекомерното разчитане на технологиите намалява критичните умения за разследване, като предоставя информация в отговор на неточни запитвания“, казва Херман.
Къде технологията помага и къде не
Технологията играе централна роля в днешните визуално изискващи среди. Изкуственият интелект и машинно обучение помагат за интерпретирането на сложни набори от данни. Допълнената и виртуалната реалност осигуряват потапящи среди за визуално решаване на проблеми. Допълнената реалност подпомага хирурзите при визуализирането на анатомични структури, докато архитектите и дизайнерите я използват за моделиране на пространствени промени.
Компютърното зрение, което позволява на машините да анализират и разбират изображения или видео, дава възможност за задачи като разпознаване на изображения, откриване на модели, сегментиране и разпознаване на лица. Приложенията му обхващат медицината, транспорта, производството и сигурността.
Както обяснява проф. д-р Бехчет Угур Тьорейин от Катедрата по приложна информатика в Техническия университет в Истанбул, съвременните системи за компютърно зрение разчитат в голяма степен на невронни мрежи, обучени на базата на големи масиви от данни.
След като бъдат обучени с достатъчно данни, те стават изключително мощни в „забелязването“ на сложни детайли. Възниква обаче въпросът как можем да избегнем риска от прекомерна зависимост от технологията, когато става въпрос за визуална интелигентност?
„Ние започваме да разчитаме на технологии, когато те се впишат естествено в ежедневието ни. Щом технологията за визуална интелигентност докаже, че е достигнала това ниво на надеждност, неизбежно ще станем зависими от нея“, казва той.
Най-трудният проблем в анализа на изображения
Според Тьорейин най-голямото предизвикателство е разширяването на високопроизводителните системи за анализ на изображения извън контролираните условия.
„Да накараме тези алгоритми да работят на съпоставими нива на производителност в реални условия, където има минимален контрол върху осветлението, фоновите настройки и други ефекти на околната среда, е едно от най-големите предизвикателства в анализа на изображения. Разработването на системи, работещи в реална среда при променящи се условия, е много труден проблем“, казва той.
С други думи, най-голямото предизвикателство е прилагането на същите алгоритми в реалния свят. Фактори като променящо се осветление, метеорологични условия и други фактори на околната среда могат значително да повлияят на качеството на анализа на изображенията.
Защо визуалната интелигентност все още зависи от хората
От забелязването на малка нередност на пешеходна пътека до разпознаването на фини промени в поведението на пациент, визуалната интелигентност ни защитава и ни помага да решаваме проблеми. Технологиите разширяват тази способност, но не заместват човешката способност за преценка, контекст и емпатия.
Подобряването на визуалната интелигентност може да бъде включено в ежедневните рутинни дейности, като забелязване на малки детайли по време на срещи, наблюдение на промени в позната среда или практикуване на съзнателно внимание у дома или по време на ежедневни задачи.
Дори прости навици, като откриването на пет незабелязани детайла на ден, укрепват възприятието, без да се губи поглед върху по-широкия контекст.
Технологията подобрява начина, по който виждаме, но качеството на наблюдението, интерпретацията и критичното мислене все още идва от човешкото око и ум.
Източник: InterestingEngineering
