Movimenti oculari: aiuta a sapere come leggere la mente delle persone
Per gran parte della storia umana, se volevamo sapere cosa stava succedendo alle nostre spalle, dovevamo tirare a indovinare. La capacità di origliare nei dettagli i sogni a occhi aperti e i monologhi interiori di qualcuno è ancora materia di fantascienza, ma la ricerca ci sta aiutando a scoprire di più sulla relazione tra i nostri occhi e i nostri stati mentali.
Immagina di essere un pilota che sta tentando una manovra complessa che richiede la massima concentrazione. Nel frattempo, ti perdi l'allarme lampeggiante che richiede attenzione. La tecnologia sarà utile solo se sarà in linea con il modo in cui gli esseri umani pensano e si comportano nel mondo reale.
La capacità di tracciare i processi di pensiero può evitare situazioni pericolose per la vita tra esseri umani e computer. Se la ricerca psicologica sull'eye tracking venisse combinata con l'intelligenza artificiale (IA), i risultati potrebbero rivoluzionare le interfacce dei computer e apportare benefici alle persone con disabilità di apprendimento.
Da allora, le telecamere a infrarossi e i programmi per computer hanno reso più semplice il tracciamento oculare. Negli ultimi anni, la ricerca ha dimostrato che l'eye tracking può rivelare in quale fase del pensiero si trova una persona.
Ad esempio, se sta cercando un oggetto rosso, i suoi occhi si sposteranno prima su tutti gli oggetti rossi presenti nella scena. Ciò significa che i movimenti oculari di una persona rivelano il contenuto della sua memoria a breve termine.
Uno studio condotto in Germania nel 2022 ha rivelato che l'eye tracking può distinguere due fasi del pensiero. La modalità ambientale comporta l'acquisizione di informazioni, mentre l'elaborazione focalizzata avviene nelle fasi finali della risoluzione dei problemi.
In modalità ambiente, l'occhio si muove rapidamente su una distanza per vedere una debole impressione di un bersaglio di interesse. Viene utilizzato per l'orientamento spaziale. Poi ci concentriamo sulle informazioni per un periodo di tempo più lungo, elaborandole più a fondo.
In precedenza, i cambiamenti nei modelli di sguardo erano stati studiati nel contesto dei cambiamenti negli stimoli visivi. Tuttavia, lo studio tedesco è uno dei primi a scoprire che i nostri occhi cambiano schema di movimento in risposta ai processi di pensiero.
Ai soggetti sottoposti al test è stato chiesto di assemblare un cubo di Rubik seguendo il modello. Gli stimoli visivi non cambiavano, ma i movimenti oculari dei partecipanti indicavano che si trovavano in modalità ambiente mentre recuperavano le informazioni. I modelli di movimento degli occhi dei partecipanti cambiavano mentre si spostavano verso parti diverse del compito, come ad esempio quando selezionavano i pezzi del puzzle.
Utilizzando l'intelligenza artificiale per generare frecce ed evidenziazioni sullo schermo, il nostro programma traccia i movimenti degli occhi delle persone per identificare quali informazioni stanno guardando e guidarli nella direzione in cui dovrebbero guardare. L'applicazione di metodi di intelligenza artificiale ai dati di eye tracking potrebbe anche aiutare a determinare se una persona si sente stanca o ha un disturbo dell'apprendimento, come la dislessia.
Anche i movimenti oculari possono essere un indizio sullo stato emotivo di una persona. Ad esempio, uno studio ha scoperto che le persone di cattivo umore erano più propense a spostare lo sguardo su parole negative come "fallimento". Uno studio che ha analizzato i risultati di numerosi esperimenti ha scoperto che le persone depresse evitano di guardare stimoli positivi (come volti felici) mentre quelle ansiose si fissano sui segnali di minaccia.
Monitorare i movimenti oculari può anche aiutare le persone ad apprendere, monitorando il punto in cui si bloccano in un compito. Uno studio, condotto su cardiologi che stavano imparando a leggere gli elettrocardiogrammi, ha utilizzato l'intelligenza artificiale in base ai movimenti oculari per decidere se avessero bisogno di ulteriore assistenza.
In futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di combinare l'eye tracking con altre misure, come la frequenza cardiaca o i cambiamenti nell'attività cerebrale, per ottenere una stima più accurata del pensiero di una persona quando risolve un problema. La domanda allora è: vogliamo che i computer sappiano cosa stiamo pensando?