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Attualità

Queste macchine ti insegneranno a disegnare, che ti piaccia o no

Le creazioni di Saurabh Datta potrebbero aiutarti a imparare più velocemente a suonare il piano sfruttando la memoria muscolare.
20 gennaio 2015, 9:30pm
Saurabh Datta's finger-forcing machine replicates the motion of striking piano keys. Images courtesy the artist, via

Ne Il Nuovo Mondo, i bambini che vivono a Londra nell’anno 2540 sono educati tramite l’ipnopedia, un processo per cui le informazioni sono convogliate nelle loro orecchie mentre dormono. A causa di limitazioni biologiche e tecnologiche, l’idea di spararci nel cervello tutto il corso di judo rimane ancora un po’ fantascienza. Per uno studente laureando del Copenhagen Institute of Interaction Design, ad ogni modo, la scienza dei feedback neurologici prepara il campo per una serie di macchine che potrebbero accelerare processi come disegnare e suonare uno strumento, forzando le parti del tuo corpo a interpretare i movimenti richiesti per imparare.

Ispirato da progetti come Haptic forestry di Amid Moradganjeh e Blind Self Portrait di Kyle McDonald, così come dalla robotica DIY e indossabile, Saurabh Datta si è messo a creare una serie di macchine che applicano feedback di forza e sistemi di risposta aptica per un apprendimento umano accelerato. “Mi ricordo che quando cominciai a imparare l’alfabeto i miei insegnanti mi tenevano la mano con la penna e tracciavano le lettere sulla carta un sacco di volte,” ha detto Datta a The Creators Project. “Dopo che mi lasciavano andare, io riprovavo e riprovavo, e finalmente la memoria muscolare si formava e io potevo farcela da solo. Conservo questa metafora dell’importanza di tenersi per mano quando si sta imparando una cosa nuova.”

Teacher è stato allacciato ai polsi dei partecipanti, per forzarli attraverso i movimenti necessari per disegnare un rettangolo.

Il primo prodotto della sua ricerca era semplice, una soluzione tecnologica progettata per insegnare a chi la indossava come toccare un tasto del pianoforte: un aggeggio a servomotore che si attaccava al polso e manipolava un dito con una leva. Dopo che lo spettro di risposte a questo strumento andò dall’esaltazione per il suo potenziale al disgusto per essere “forzati” a compiere manovre fisiche, Datta consolidò l’idea in una sintesi per il suo progetto di tesi: “Voglio esplorare come possiamo usare sfumature di sistemi di feedback di forza per imparare nuove cose, aiutati dallo sviluppo della memoria muscolare durante il percorso. Come si può usare la tecnologia per supportare e migliorare un’esperienza di memoria muscolare, ammesso che sia possibile. Più precisamente, vorrei vedere se è appropriato usare o se è possibile usare un sistema di feedback di forza per migliorare le capacità della memoria muscolare nei movimenti delicati.”

Una GIF che mostra Teacher da diversi angoli

Il risultato finale è Teacher, una macchina che costringe il tuo braccio a seguire i movimenti di processi semplici, incluso disegnare forme base come rettangoli e cerchi. “Volevo costruire una macchina semplice, che potesse funzionare come un prototipo per esperimenti. [...] Ci sono un sacco di inconvenienti nella macchina stessa, come il fatto che quando le persone ci mettono la loro mano, il braccio resta sospeso e non appoggiato, il che crea un po’ di tensione.” Descrivendosi come uno che “pensa costantemente,” Datta ha creato e programmato tre prototipi che impiegano parti di una stampante 3D hackerata, così come nodi EMG (per monitorare la resistenza dell’utente) in sette buoni giorni.

Quando si è arrivati alla interazione uomo/macchina, non era una faccenda semplice. Durante i momenti difficili, le persone preferivano assumere il controllo della macchina, spiega Datta. Per gli strumenti di apprendimento del futuro, suggerisce che “l’assegnazione e la condivisione del controllo tra uomo e macchina deve essere versatile così che il senso di padronanza e affidabilità non siano artificiosi.”

I prodotti finali, ad ogni modo, mostrano che c’è davvero un forte potenziale nelle macchine che ci insegnano ad essere abili in qualcosa con maggiore efficenza. “Il risultato è una tecnologia che può fornire più che una scelta binaria del tipo ‘o questo… o niente’” dice Datta, suggerendo che una mediazione serena tra robot a cui noi insegniamo e robot da cui impariamo deve essere ancora trovata. “Possiamo progettare meglio un sistema di abilitazione, piuttosto che solo robot di servizio, sistemi che ci permettano di fare meglio le cose da soli, o ci migliorino in certe cose piuttosto che farle per noi tutto il tempo.” Ma con Teacher selezionata per il TEI 2015 Student Design Challenge alla Stanford University, stiamo già accogliendo un futuro di muscoli manipolati a forza a braccia aperte.

Uno dei design di Datta impiega una vecchia stampante hackerata per forzare il braccio avanti e indietro

Le parti che creano Teacher

per imparare di più su Teacher, visita il sito di Saurabh Datta.