Аналитический доклад
“Подходы к формированию и запуску новых отраслей промышленности
в контексте Национальной технологической инициативы,
на примере сферы "Технологии и системы цифровой реальности и
перспективные "человеко-компьютерные" интерфейсы
(в части нейроэлектроники)"
Москва, 2015
1
Оглавление
1 Введение ......................................................................................................................................................... 2
1.1 Предмет исследования ........................................................................................................................... 2
1.2 О задачах доклада ................................................................................................................................... 2
1.3 Кому адресован доклад........................................................................................................................... 3
1.4 Структура доклада .................................................................................................................................. 4
1.5 Аналитика: форсайты и тренды............................................................................................................. 5
2 Тренды ............................................................................................................................................................ 7
2.1 Три куста трендов................................................................................................................................... 7
2.2 Пять типов трендов ................................................................................................................................ 7
2.3 Перечень трендов ................................................................................................................................... 8
2.3.1 Технологические тренды................................................................................................................ 8
2.3.2 Социотехнические тренды............................................................................................................ 18
2.3.3 Пользовательские / рыночные тренды ....................................................................................... 28
3 Ключевые игроки......................................................................................................................................... 38
3.1 Разработки по трендам......................................................................................................................... 38
3.2 Меры поддержки и ситуация в РФ....................................................................................................... 40
3.2.1 Формы поддержки исследований................................................................................................. 40
3.2.2 Уровни поддержки исследований ................................................................................................ 41
3.2.3 Точки роста в России..................................................................................................................... 45
4 Проект нейронета — сборочный образ проекта в контексте будущего................................................... 47
4.1 Нейронет как целое............................................................................................................................... 47
4.2 Этапы сборки Нейронета...................................................................................................................... 50
4.3 Основные этапы эволюции нейронета, подробно.............................................................................. 50
4.3.1 Первый этап. 2015-2020 гг............................................................................................................ 50
4.3.2 Второй этап. 2020-2030 гг............................................................................................................. 53
4.3.3 Третий этап. 2030-2040 гг............................................................................................................. 56
4.3.4 Четвертый этап. После 2040 г. ...................................................................................................... 57
5 Развитие рынков .......................................................................................................................................... 58
5.1 Оценка рынков...................................................................................................................................... 58
5.2 Компетенции, востребованные в ходе развития отрасли нейрокоммуникаций.............................. 64
5.3 Ключевые риски для появления новых рынков................................................................................. 65
6 Процесс реализации. Стратегии .................................................................................................................. 67
6.1 Стратегии для бизнеса.......................................................................................................................... 67
6.1.1 Крупный бизнес............................................................................................................................. 67
6.1.2 Малый и средний бизнес............................................................................................................... 68
6.2 Стратегии для образования ................................................................................................................. 69
6.3 Стратегии для государства................................................................................................................... 71
7 Итоги............................................................................................................................................................. 73
8 Приложения.................................................................................................................................................. 75
8.1 Список литературы............................................................................................................................... 75
2
1 Введение
1.1 Предмет исследования
Нейротехнологии — любые технологии, которые используют понимание или помогают понять работу
мозга, сознания и высшую нервную деятельность. Это такжетехнологии, которые усиливают или улучшают
деятельность мозга, психические процессы.
Электроника — вид техники, работающий на взаимодействии электрических частиц с электрическими
полями. Фокус данной работы находится именно в электронных устройствах, с условием других двух
фокусирующих векторов
Коммуникационные технологии — не только информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), то
есть взаимообмен данными, но и коммуникация в широком смысле: например, в группе людей,
безотносительно наличия технических средств, обеспечивающих коммуникацию. Иными словами, любой
вид коммуникации, включающий передающего, принимающего, организацию канала передачи,
пространства коммуникации и сообщения.
На пересечении этих трех сфер возникает область деятельности, которой посвящен доклад. Проследив
тренды (о них ниже), по которым развивается данная область до горизонта 2040 года, мы пришли к образу
коммуникационной сети нового типа.Она строится на интерфейсах мозг-компьютер и обеспечивает ранее
недостижимую слаженность коллективной деятельности. Полученный результат мы назвали “нейронет” и
описали его с трех позиций, каждая из которых соответствует одному из трех “кустов” трендов.
1.2 О задачах доклада
Нейроэлектроника, нейрокоммуникации и новая индустрия. Попытка первыми заметить и описать
приходящую отрасль в случае успеха дает потенциальные преимущества тем, в чьи руки она попадает. На
такой прогноз можно сделать ставку в масштабах компании, государства и мира в целом. Можно
подготовиться и сыграть на возникающем рынке, и даже ускорить его приход и закрепить ключевые
компетенции на себе. Наш доклад представляет собой такую попытку. Мы предлагаем анализ возникающей
отрасли использования биоданных в общем и нейроданных в частности в сфере коммуникаций. Ее
появление изменит суть и форму того, как устроено человеческое общение и совместная деятельность,
затронув попутно множество рынков, от медицины и развлечений до образования и науки.
Цели и характер документа. Этот анализ не уникален в ряду обзоров рынка нейротехнологий и носимых
устройств биометрии. Однако он является первым среди системных исследований индустрии
нейроэлектроники и нейрокоммуникаций. Данная работа базируется на двух годах исследований и
дискуссий с ведущими экспертами и практиками в области нейротехнологий, человеко-компьютерных
интерфейсов, архитектуры интернета, системной инженерии, коллективной деятельности и других
релевантных сфер.
Наша задача – предоставить достаточно полное видение ситуации в системе человеческих практик, из
которых на наших глазах формируется новая индустрия. Видение достаточное для того, чтобы
предоставить держателям ресурсов, руководителям, разработчикам и бизнесу основу для принятия
решений. Будь то запуск стартапов, инициирование исследований, переориентация подходов в
образовании или открытие новых направлений в сфере развлечений. В первую очередь документадресован
тем, кто определяет ставки в масштабах индустрий, от чьих действий зависит конкурентоспособность
отраслей и целых стран на десятилетия вперед.
В процессе подготовки к данной работе мы изучили ряд обзорных документов, посвященных будущему
развитию рынка нейротехнологий. Разумеется, основной акцент в таких отчетах делается на медицинские
аспекты, на сегодняшние и немного завтрашние вызовы, связанные с заболеваниями мозга, с возрастной
3
деменцией и фармакологией. В таких отчетах также обязательно встречается раздел, посвященный
“нейроустройствам” – собственно тому, что мы и называем “Нейротехнологией”.
Ключевое отличие нашего документа в том, что он посвящен индустрии, которой пока не существует.
Следовательно, мы рассматриваем те нейротехнологии, которые имеют отношение к ее возникновению.
Жанр документа – изложение результатов форсайта новой индустрии и анализ того поля, из которого
индустрия возникает. Доклад служит цели проверить наше видение, соотнести его с реально
наблюдаемыми процессами, чтобы помочь затем сделать правильную стратегическую ставку. Отрасль
нейроэлектроники и нейрокоммуникаций, которая станет, на наш взгляд, важнейшей для возникновения
новой сети, пока не осмыслена как таковая. Это всего лишь фрагменты решений, которым предстоит в
горизонте одного поколения собраться в индустрию. Она полностью изменит жизнь человека, где бы он ни
жил и чем бы он не занимался. Возможно, больше, чем это уже сделала первая глобальная сеть, Интернет.
Ключевые узлы внимания в докладе. Игрокам на поле нейроэлектроники неизбежно придется иметь дело
с особенностями рождающейся отрасли и свойствами среды, в которой она возникает. Настоящим докладом
мы ставим задачу привлечь внимание к тем ключевым вызовам, что можно предвидеть уже сегодня и на
которые предстоит ответить в процессе становления нейронета.
Во-первых, в рассматриваемой нами области развитие технологий опережает социальные практики их
использования. Зачастую проблема не в том, что первые прототипы дороги и сложны для массового
потребителя. Скорее, она заключена в отсутствии задач, которые потребитель хотел бы решить при помощи
нового инструмента. Производитель должен быть готов ответить на вопрос пользователя “что я буду
делать с интерфейсом, который позволяет печатать на десяти клавиатурах одновременно?”. Прежде всего,
это вопрос к тем, кто создает деятельности. В этом смысле развития технологий недостаточно – оно должно
сопровождаться новыми видами работы, досуга, образования и прочей активности.
Во-вторых, новая индустрия будет возникать и развиваться в условиях рыночного окружения. Следует с
самого начала полагаться на модель развития в условиях конкуренции, где есть рынки и игроки, которые
борются за клиента. При этом следует иметь в виду, что системы коллаборации начинают играть все более
важную роль, все чаще экосистемы создаются целиком. Для новых индустрий будет важным не просто
создать условия для всхода стартапов и превращения их в большие компании, но и сразу учитывать
инфраструктуру. Последняя включает в себя, в числе прочих, производство, образование, финансы:
необходимо учитывать и поддерживать смежные сферы так, чтобы снизить сопротивление среды.
В-третьих, хотя сотрудничество и системы коллективного содействия способны породить множество
других типов деятельности, не любая деятельность может быть усилена таким образом. Инфраструктура,
благоволящая сетевым сообществам – открытое общество с хорошими горизонтальными связями, высокой
мобильностью, поддержкой форматов самоорганизации. Напротив, локальная реализация артефактов
нейрокоммуникационной индустрии – например, аналог проекта по разработке нейроинтерфейса для
военных 'Silent Talk'1 от DARPA – возможна, но издержки такого подхода слишком велики.
В-четвертых, игрокам следует учитывать, что контекст, в котором с большей вероятностью возникает та
или иная индустрия – это контекст не только технологический. Даже при наличии работающего продукта
и насущных задач, решаемых через его использование, важен контекст социальный – расположенность
публики эти задачи решать и именно с помощью данного продукта. Этот контекст включает в себя
образование, просвещение и обучение потребителя. Соответственно, доклад не обходит вниманием тему
компетенций.
1.3 Кому адресован доклад
Нейроэлектроника и нейрокоммуникации – перспективная, но пока не проявленная отрасль с потенциалом
в триллионы долларов. Ее развертывание всерьез повлияет на множество связанных рынков, начиная от

1 http://www.wired.com/2009/05/pentagon-preps-soldier-telepathy-push/
4
телекома и не заканчивая образованием, и затронет буквально каждого. Поэтому читателем доклада может
быть, в широком смысле, любой человек, желающий видеть чуть дальше завтрашнего дня. В то же время мы
адресуем нашу работу, прежде всего тем, кто способен не только видеть, но и непосредственно участвовать
в приближении будущего – своими идеями, ресурсами и активными действиями. В конечном итоге их вклад
обернется выгодой: они не просто окажутся первыми на возникающем глобальном рынке, но и смогут
сформировать его согласно своим целям и возможностям.
1.4 Структура доклада
Введение. В первом разделе мы определяем предмет доклада, вводим основные понятия и системное
представление о сегодняшнем и прогнозируемом состоянии технологий, которые служат фундаментом для
появления нейрокоммуникационной сети. Также мы обосновываем основные фокусы нашей
аналитической работы, описываем парадигму классификации используемых исходных материалов для
аналитики.
Тренды. Раздел посвящен последовательному изложению основных трендов – драйверов становления
отрасли. Сначала мы вводим обоснование выбора и классификации трендов, затем последовательно
рассматриваем каждый из трех ключевых кустов трендов: с точек зрения разработчика технологий,
организатора взаимодействий и предпринимателя на рынке.
Раздел трендов важен с точки зрения обоснованности последующих разделов. В нем содержится анализ
текущих процессов, которые совместно, накладываясь друг на друга, образуют равнодействующую силу,
направленную в сторону появления нейронета. Мы рассматриваем разные типы процессов – из сферы науки
и технологий, взаимодействия и коммуникации людей, потребления смыслов и впечатлений. Иллюстрируя
выявленные тренды конкретными наблюдениями и фактами, мы пытаемся развернуть их в более
глобальную картину, продолжив в будущее и указав на их взаимосвязи с другими трендами.
Мы разделили все тенденции на пять типов для каждого куста: их можно изучать в любом порядке и по-
отдельности. Чтобы получить наиболее целостное представление о скорости, глубине и масштабах
грядущих изменений, рекомендуем познакомиться со всем разделом. Мы отдаем себе отчет, что надежность
выводов относительно того или иного тренда распределена неравномерно: будущее некоторых процессов
предсказать легче, нежели других. Наиболее надежной нам представляется оценка развития научно-
технологической сферы – ей посвящена значительная часть раздела. Помимо вопроса, куда движутся
технологии, мы рассматриваем, как меняются формы сотрудничества между людьми, а также их
потребности. Развития одних технологий недостаточно для возникновения отрасли – мы пытаемся
обрисовать драйверы, идущие от коллективов, организаций и индивидуальных пользователей.
Ключевые игроки. Отдельно производится сборка главных игроков в области предметных исследований:
каковы ключевые исследователи, ключевые проекты, и куда смещается исследовательская рамка.
Проект Нейронета. Мы рассматриваем три этапа сборки технологического пакета нейронета. До 2020 года
мы ожидаем появления первых ростков будущей сети, неравномерно возникающих в разных отраслях,
проявления отдельных эффектов и технологий, начала сборок и инсайтов основных игроков. Основные
драйверы сосредоточены и реализуются сегодня вокруг нескольких больших субъектов: медицина,
безопасность, развлечения. На втором этапе (2020-2030) возникнет пролог нейронета – “биометрический
веб”, сеть устройств, считывающих физиологические параметры человека. Произойдет насыщение
технологической линейки, начнутся крупномасштабные сборки. На третьем этапе (2030-2040) нейронет
уже будет полноценно реализован в виде отдельных очагов, и затем, после 2040 года охватит область
коммуникаций целиком. Данный сценарий будет подробно изложен в разделе “Основные этапы эволюции
нейронета”.
5
Развитие рынков. Мы предлагаем основные сценарии рыночной реализации технопакета нейронета,
включая карту существующих направлений развития. Мы опишем основные виды рыночного спроса с
точки зрения главных субъектов, включая стратегию развертывания от потребностей в первоначальные
проекты. При этом будут учтены особенности реализации нейронета, характерные для каждого из
сценариев. Стратегии в отношении конечного пользователя применимы в сфере развлечений, образования,
сервисов. Нейронет в призме глобальной экономики реализуется через координацию бизнеса и науки,
распределенное создание сложных продуктов. Для государственных структур важными становятся
качества нейронета как инструмента анализа угроз и быстрого реагирования. Сообщества и НКО
воспользуются им для координации и повышения качества доверия. В этой части доклада также
обсуждаются риски для появления новых рынков.
Стратегии.Мы обсуждаем набор стратегий по развертыванию индустрии для ключевых игроков отрасли.
В разделе содержится обзор рыночных ниш и продуктов под эти ниши, которые уже сегодня могут
рассматриваться как перспективные и реализуемые в горизонте от пяти до десяти лет. Читателям, которые
стремятся сразу переходить к практическим выводам, есть смысл сразу обратиться к этому разделу, чтобы
оценить потенциал рынка и свои интересы на нем, а также возможности своего участия в его развитии.
Затем в разделе «Тренды» читатель сможет найти обоснование предлагаемых нами выводов и
рекомендаций и при необходимости узнать, на каких основаниях мы строим наши прогнозы. Однако
согласно логике доклада мы рекомендуем последовательное чтение.
В разделе стратегий мы приводим разные стратегии, приложимые к разным субъектам. В качестве
последних мы выделяем крупный и малый бизнес, государство, сферу образования.
Выводы. В заключительной части доклада кратко суммируются обоснования реалистичности нашего
видения развертывания индустрии: базовые тренды, субъекты, потребности людей, технологии. А также
следствия, которые вытекают из всего сказанного выше.
1.5 Аналитика: форсайты и тренды
Трендом мы называем объективную тенденцию изменений, которая понимается как таковая экспертным
сообществом. Согласованное консолидированное мнение экспертного сообщества мы фиксируем
процедурой генерации трендов Rapid Foresight. Основным источником трендов выступают экспертные
сессии Российской группы нейронета. Инструментом верификации – отраслевые аналитические документы
и форсайты, являющиеся продуктом работы других групп.
Центральным пакетом документов, на которые опирается трендовая часть отчета, является набор карт
будущего, составленный по итогам трех форсайтов нейронета, проведенных Российской Группой
Нейронета (далее РГН), а также материалы семинара о нейронете, проведенного РГН при поддержке
Российской Венчурной Компании (РВК) в октябре 2014 г. Другими источниками данных о трендах и
тенденциях в предметной области являются, в частности, следующие документы:
1. Отчет 2013-14 “State of the Future”
2
, подготовленный The Millenium Project и содержащий анализ и обсуждение
основных 15 вызовов, стоящих перед человечеством в перспективе ближайших 10 лет.
2. Сборник “Human-computer Interfaces”3 под редакцией John Karat, Jean Vanderdonckt и еще боле 20
исследователей предметной отрасли
3. Отчет “Brain 2025 а scientific vision”4 от рабочей группы исследования мозга через развитие инновационных
нейротехнологий для Национального института здоровья США, визионерский документ программы The BRAIN
initiative.

2 The Millennium Project-2013-14 State of the Future
3 “Human–Computer Interaction Series» Series Editors.John (USA), Jean Vanderdonckt (Belgium)-http://www.springer.com/series/6033
4 BRAIN 2025: A scientific vision. Final report of the ACD BRAIN working group. Cornelia Bargmann, PhD. Investigator, HHMI. Torsten N. Wiesel
Professor
6
4. Отчет “Глобальная Европа 2050”5 Еврокомиссии
5. Отчет “Science and Technology Outlook 2005-2055”6 от Institute for the Future
6. Отчет “2005-2055 Science and Technology Perspectives”
7 от Institute for the Future
7. Публичный аналитический доклад по направлению ”Нейротехнологии”8
, под авторством Миронова Н.А.
8. Отчет Европейской комиссии по проекту The Human Brain Project 9
9. Отчет “The Prospects of Brain Research within Horizon 2020” от European Brain Council и European Science
Foundation 10
10. Отчет и дорожная карта проекта “Whole Brain Emulation от Future of Humanity Institute”
11 (Оксфорд)
11. Отчет “Глобальные тренды 2030”12 национального совета по разведке США
12. Отчет “Disruptive technologies” от McKinsey Global Institute13
13. Другие, менее специфичные для отрасли отчеты и материалы форсайт-исследований
14. А также разделы наиболее важных статей в области использования нейротехнологий для коммуникации,
посвященные перспективам как конкретной линии исследований, так и всей отрасли в целом.

5 https://ec.europa.eu/research/social-sciences/pdf/global-europe-2050-report_en.pdf
6 Technology Horizons Program Institute for the Future-«Science & Technology Outlook: 2005–2055»
7 http://www.iftf.org/uploads/media/TH_SR-967_S%26T_Perspectives.pdf
8 Публичный аналитический доклад по направлению «Нейротехнологии»- Миронов Н.А.
9 https://www.humanbrainproject.eu/science/publications
10 The Prospects of Brain Research within Horizon 2020:Responding efficiently to Europe’s societal needs Arturo Spinelli Building, Eu ropean
Parliament 30. May 2014
11 Whole Brain Emulation. A Roadmap. (2008) Technical Report- 2008 Anders Sandberg, Nick Bostrom
12http://globaltrends2030.files.wordpress.com/2012/11/global-trends-2030-november2012.pdf
13 The McKinsey Global Institute (MGI)- Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy
7
2 Тренды
2.1 Три куста трендов
Тренд в нашем случае – сжатое представление наблюдаемых изменений, ответ на вопрос «Какова суть
изменений и куда они направлены?». В докладе классификация трендов задается задачей документа и
следует из субъектной логики. Все тренды делятся на три типа, соответствующих различным точкам
зрения (point of view):
● технологические, заданные развитием технологий
Тренды обозначены через модели реальности, в которой первична технология коммуникации,
передача данных, устройства и протоколы. Взгляд технолога.
● социотехнические, заданные развитием социальных организаций
Тренды обозначены через модель реальности, в которой первична социальная организация,
субъектные карты, ресурсы и коллективная деятельность. Взгляд организатора.
● Пользовательские, заданные спросом существующего рынка.
Тренды обозначены через модель реальности, в которой первична модель рынка, спроса и
предложения, интересы стейкхолдеров, потребности потребителей. Взгляд предпринимателя.
Тренды в развитии технологий рассматриваются в двух ракурсах: мы анализируем исследовательские
тренды и то направление, куда в последние годы смещается исследовательская повестка в ключевых
тематических лабораториях.
Рассматривается и технологическая составляющая социотехнических трендов – каков запрос к
предметной области со стороны игроков в сфере организаций.
На материале данных стартап-акселераторов, краудсорсинговых программ и программ поддержки мы
также исследуем пользовательские (рыночные) тренды в предметной области.
2.2 Пять типов трендов
Внутри каждой точки зрения (технолога, организатора и предпринимателя) тренды делятся на несколько
типов, в соответствии с тем, к какой части схемы они относятся:
 тренды структурные
o структурные изменения в технологиях ИКТ
o структурные изменения в социотехнологиях
o структурные рыночные изменения
 тренды семантизации
o семантизация технологий
o семантизация социотехнологий
o семантизация как рыночный спрос
 тренды уровня компонентов
o изменения в технических компонентах
o изменения с элементами организационных структур
o изменения в области спроса
 тренды развития объектов управления
o тренды в технологиях объектов управления
8
o тренды в социальных системах как объектах управления
o тренды в рыночном спросе, относящиеся к управляемым системам
 “сутевые” тренды (стержневые для онтологии, картины реальности предметной сферы)
o тренды, описывающие изменения в моделях и предметности на уровне технологий
o тренды, описывающие изменения в моделях и предметности социальных систем
o тренды, описывающие изменения в принципиальной модели спроса в предметной области
2.3 Перечень трендов
2.3.1 Технологические тренды
Рассмотрим более внимательно те тренды, развитие которых задано логикой движения технологий. В
большинстве своем это тренды общего порядка, связанные с ростом пропускной способности,
вычислительной мощности, удешевлением технологий.
Технологические
Тренды структурные и
инфраструктурные
Развитие ИКТ инфраструктуры для Интернета
следующего поколения
Семантизация BigLiveData
Cемантизация Интернета
Тренды уровня компонентов и
элементов
Удешевление нейроэлектроники
Тренды развития объектов
управления
Удешевление и доработка роботов и “мехатроники”
Сутевые тренды Моделирование нейропроцессов (мозг и психика)
2.3.1.1 Тренды структурные: развитие ИКТ инфраструктуры для интернета следующего поколения
Изменения в возможностях, особенностях и ресурсах среды, в которой находится сфера
нейрокоммуникации: увеличение пропускной способности физических каналов, появление новых и более
эффективных протоколов уровня приложений, тестирование новых физических принципов передачи и
обработки данных (фотоника, квантовый компьютинг, квантовая криптография и т.д.).
Необходимо упомянуть и тренд, описывающий переход от вертикальных сетей к MESH сетям – сетям с
произвольной топологией, где каждый элемент выполняет функции и ретранслятора, и вещателя, и
приемника. Сегодня уже есть примеры устройств для энтузиастов построения mesh-сетей, например,
Pinoccio14 – платформа для экспериментов в рамках концепции “интернета вещей” включает
программируемый микроконтроллер, аккумулятор, поддержку mesh технологий через Wi-Fi. Проект собрал
$105,232 первоначальных инвестиций на Indiegogo и вышел на рынок.

14 https://pinocc.io/
9
Эти “железные”, инфраструктурные тренды повышают доступность для пользователя конечных решений
в области ИКТ, вычислительных мощностей и, в конце концов, нейро-коммуникационных технологий.
Снижение стоимости и рост динамического диапазона АЦП, удешевление блоков передачи данных низкого
потребления (bluetooth 4.0), удешевление технологий активных электродов и многое другое – все это
предвосхищает появление на рынке бытовых нейроинтерфейсов и, следовательно, стимулирует как
исследователей, так и предпринимателей на активность в сфере нейроэлектроники и
нейрокоммуникационных технологий.
Три горизонта развития структурных трендов
2020. Очевидно, что семейство проколов Bluetooth оказывается под все большим воздействием рынка
носимых устройств и его развитие во многом будет направляться требованиями растущего рынка таких
устройств. На горизонте 2020-х гг. стоит ждать значительного уменьшения энергопотребления, увеличения
количества каналов связи. Появления первых протоколов стриминга биоданных и первых стандартов
передачи и обработки биоданных.
В этой сфере существует несколько потенциальных “диких карт”, которые могут внезапно поменять всю
индустрию. Первая из них – настоящий квантовый компьютинг и квантовая передача данных. Второй –
направление в фотонике, связанное с аппаратной голографией. Скорость уменьшения пикселя фото-
матрицы при сохранении темпа миниатюризации в течение десяти лет достигнет размера, достаточного
для записи дифракционных картин, необходимых для создания голографии с цифровой матрицы. В этот
момент станет возможной передача динамических голографических образов в реальном времени. Но что
более важно, голограмма является инструментом мгновенного преобразования сигнала: “голографические
ключи” позволяют моментально произвести большое количество вычислений. Такие “ключи” пока не могут
создаваться в реальном времени, но могут быть заготовлены заранее, выполняя стандартные
преобразования сигналов. Ситуацию, в которой голографические цифровые преобразователи создаются
при помощи квантовых вычислителей, мы не рассматриваем.
По мере перехода к нательным сетям физиологических датчиков и от носимых снаружи (wearables) к
носимым внутри устройствам – например, микро-датчикам (размером в 100 микрон15), выполняющим
функции плавающих в крови электродов, можно ожидать появления новых протоколов коммуникации
распределенных сетей датчиков, находящихся на линии развития современных mesh протоколов типа
zigbee.
2030. Учитывая, что сегодняшние образцы питаются в импульсном режиме от ультразвуковых или
инфракрасных импульсов, можно ожидать и протоколов, в которых передача данных специально
синхронизирована с питающими импульсами и, возможно, ритмической активностью измеряемой
структуры (пачками импульсов нервного волокна или нейрона). Развитие оптогенетики может привести к
появлению стандартов приема и передачи данных в оптическом диапазоне, специально адаптированных к
специфике работы нейронных сетей. Возможно появление электронно-биологических стандартов работы с
данными. Эти события, скорее всего, произойдут в горизонте 2030 г. в рамках развертывания
экспериментов в области нейронета.
Дальнейшее уменьшение размера датчиков может дать стимул появлению протоколов, адаптированных к
субклеточным процессам. Устройства, манипулирующие материей по принципам транскрипции генов и
синтеза белков, например, направление Genetic Nano Robotics, потребуют соответствующих протоколов
коммуникации. Физический уровень протоколов традиционного интернета может быть расширен за счет
расширения частотного диапазона передачи данных, а также, вполне вероятно, за счет появления
стандартов передачи данных при помощи эффектов квантовой спутанности. В любом случае, механизмы
квантовой криптографии будут учтены в новых протоколах уже существующих семейств.
Скорее всего, появятся новые протоколы канального, сетевого и транспортного уровня, необходимые для
высокоскоростной синхронизации живых систем. Хотя необходимо учесть тот факт, что в последнем

15 Philippe Cinquin, Chantal Gondran et .al. “ A Glucose BioFuel Cell Implanted in Rats” PLOS One.2010
10
эксперименте по запуску симуляции оцифрованной нервной системы нематоды, использовался TCP-ip, и
“нейроны” нервной системы оцифрованного червя общались при помощи обычных сетевых протоколов
сегодняшнего дня.
2040. С очень высокой вероятностью произойдет появление новых протоколов передачи как сырых
нейроданных, так и обработанных данных смысловых пакетов на уровне приложений. Описания
семантического веба сегодняшнего дня будут расширены совместимой “био-семантикой” и разными
системами (в зависимости от базовой логики) работы с автономными агентами. Системы человеческой
коллаборации уже сегодня постепенно переходят к стандартизации API, аналогичный процесс будет
происходить и по мере появления и развития коллаборации живых и искусственных нервных систем. Эти
события на тренде развития ИКТ инфраструктуры существующей сети коммуникации стоит ждать к
моменту развертывания первых полноценных прецедентов нейросообществ – не ранее 2040 г. Аппаратная
база и база стандартов не является сдерживающим фактором этого тренда. Основным тормозом развития
является логика социальных процессов.
2.3.1.2 Тренды семантизации: семантизация интернета и метаязыки организации знания
Поскольку семантика подразумевает смыслы, то семантизация – это появление в предметной области
инструментов работы со смыслом. В первую очередь, это инструменты выделения смыслов, их
классификации и обработки. В инфраструктурных трендах, где структура элементов из иерархической
становится сетевой, семантизация проявляется в виде двух встречных тенденций.
Во-первых, каждый элемент становится “умным”: он начинает поддерживать единые правила генерации,
приема и передачи данных. Во-вторых, “умной” становится вся инфраструктура: она имеет дело уже не с
физическими данными, цифрами и уровнями напряжения, а со смыслом этих данных.
Большие данные. Сюда мы относим то, что связано с появлением BigLiveData – сверхбольших массивов
данных, обрабатываемых в реальном времени. Причем, с возможностью представления различных
практических срезов этих данных. Это и станет основой семантического Интернета, его движения к тому,
чтобы человеко-читаемые знания (смыслы) стали еще и машинно-читаемыми.
Авторы16 доклада предвидят появление технологий эффективной обработки больших объемов
информации и извлечения из них новых знаний. В обзоре17 обсуждается внедрение компьютерных систем,
способных давать ответы на вопросы, сформулированные на естественном языке. Делается вывод, что это
приведёт к автоматизации обработки сложной неструктурированной информации.
Когда говорят о BigData, обычно упоминают два условия, первым из которых является представленность
данных обо всех действиях и событиях в сети. Первое, интернет вещей позволяет зафиксировать в Сети
даже данные о перемещении стула по кухне или о пищевых привычках домашнего попугая. В реальном
времени. Но вот обработка этих данных, поиск паттернов и связей в них до сих пор казалась наиболее
сложным делом. Пока BigData – это просто массив данных, цифры, с которыми работают алгоритмы data
mining – поиска и структуризации информации. Таких алгоритмов множество, и они уже способны
обнаруживать закономерности, связи и тенденции на уровне непосильном человеку. Однако смысл этих
связей машинам пока недоступен.
Семантический перевод. Как только будет сделан следующий шаг по переносу функций работы со
смыслами в искусственные системы, а именно – доведены до ума системы эвристико-смысловой обработки
текстов типа «Ontology», а также переориентированы на работу в реальном времени системы типа “Эйдос 18
– третий необходимый для появления прототипа нейронета элемент будет создан. Этот элемент – система
семантического перевода между универсальным языком смыслов, “языком нейронета” и “языком мозга”
каждого человека в отдельности. Без такой системы интерфейс мозг-компьютер не сможет обеспечить

16 Global Trends 2030: Alternative Worlds-INSTITUTE FOR THE FUTURE.2006
17 Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy. The McKinsey Global Institute2013
18 http://lc.kubagro.ru/aidos/
11
нужных для появления нейронета возможностей.
Когда будут семантизированы разные состояния сознания, а нечеткие смыслы, эмоции и человеческое тело
и психика будут представлены в сети не единым вещателем, а множеством независимых генераторов
контента – тогда можно будет говорить о заре нейронета.
Новая сеть будет развиваться поверх старой сети – к тому моменту уже web 3.0. Сегодня не существует
единственной трактовки термина Web 3.0, но главным свойством считается соотнесение его с
семантической паутиной. Главная мысль этой концепции базируется на внедрении метаязыка,
описывающего содержание сайтов для организации автоматического обмена между серверами.
Описательные механизмы семантической паутины уже разработаны (RDF, DAML, OIL, OWL), но пока нет
технологий автоматического перехода сайтов на “семантические версии”, системы семантического
индексирования (пока вебмастера должны сами создавать описания).
Сеть охватывает реальный мир. Помимо семантичности, к свойствам будущего интернета (web 3.0)
относят, как правило, взаимодействие сети с физическим миром: через “интернет вещей”,
интеллектуальных агентов, постепенный переход к mesh-топологиям, где мобильные компьютеры
выполняют функции ретрансляторов и серверов. Семантизация Сети, а также переход на вещание
отдельными программными продуктами через IPV6 приближают появление автономных
интеллектуальных агентов, выполняющих сложную работу с данными Сети в интересах своих хозяев
(принципалов) – так же, как сегодня аналогичную простую работу выполняют антивирусный пакет или
биржевой робот.
Интересным моментом является предположение о том, что семантические переводчики 2020+ будут
трансляторами между “точками зрения” в том смысле, в котором это понятие используется в системной
инженерии (point of view). Таким образом, по своей сути это будут переводы не brain to brain, но Pov2Pov.
Проекты, работающие в рамках тренда
SYNAPSE – Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics19 (США), начатый в 2008 с планом
окончания в 2016. Заявленная цель проекта – «создание интеллектуальных компьютеров, способных к
самостоятельному усвоению новых знаний из различных источников, распознаванию образов,
продолжительному обучению, пониманию контекстуального значения многозначной информации для
решения сложных проблем в условиях реального мира на основе способностей к восприятию, действиям и
познанию».
Spaun20 – Semantic Pointer Architecture Unified Network (Канада). Несмотря на скромный бюджет, многие
называют его самой реалистичной моделью человеческого мозга. Она состоит из 2,5 млн. нейронов, которые
организованы в подсистемы, отражающие несколько регионов реального мозга (префронтальная кора,
таламус, зрительная кора и другие). Главное преимущество этой модели в том, что она связывает процессы
в мозге с поведением. SPAUN обладает глазом-камерой и рукой, предназначенной для написания цифр. С
помощью данных устройств модель способна учиться, решать задачи и даже проходить тесты на интеллект.
В дальнейшем ученые хотят усовершенствовать SPAUN, чтобы он мог самостоятельно обучаться, опираясь
на собственный опыт и умения.
The Cajal Blue Brain21 (Мадрид, Испания) является подпроектом проекта Blue Brain. Его координирует
технический университет Мадрида, используя мощности суперкомпьютеров Центра визуализации
Мадрида и своего суперкомпьютера Magerit. Институт Кахаля также участвует в этом сотрудничестве.
Суперкомпьютер Magerit создан в коллаборации Политехнического университета Мадрида и IBM.
Watson – наиболее широко известный среди неспециалистов проект, стартовавший в 2001 году,
перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный

19
http://www.darpa.mil/Our_Work/DSO/Programs/Systems_of_Neuromorphic_Adaptive_Plastic_Scalable_Electronics_%28SYNAPSE%29.asp
x
20 https://uwaterloo.ca/news/news/waterloo-researchers-create-worlds-largest-functioning-model
21 http://cajalbbp.cesvima.upm.es/
12
поиск с применением большого количества алгоритмов. IBM совместно с Nuance Communications
(производителем средств распознавания речи) планирует разработать продукт, направленный на помощь
в диагностировании и лечении пациентов. Также рассматриваются возможности использования в других
сферах, таких как оценка политик страхования или эффективности энергопотребления. Для демонстрации
работы Watson принял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своей игры» в России, где системе
удалось выиграть в обеих играх.
China Brain Project22 – китайский проект является попыткой быстро и дешево построить первый в Китае
искусственный мозг путем эволюционного развития десятков тысяч нейросетевых модулей с помощью
программируемых электронных плат графических процессоров Celoxica, загрузки этих результатов в
память суперкомпьютера типа Nvidia Tesla и соединения их в одну систему, образующую искусственный
мозг, чтобы суперкомпьютер выполнял нейронную сигнализацию всего мозга в режиме реального времени
для управления поведением сотен исполнительных устройств.
OpenCog23 – проект с открытым исходным кодом, выпускается в соответствии с условиями GPL лицензии и
направлен на обеспечение ученых и разработчиков программного обеспечения общей платформой для
создания и обменом программами искусственного интеллекта. Долгосрочной целью OpenCog является
ускорение развития взаимовыгодного AGI. OpenCogPrime является специфическим AGI дизайном, который
строится в рамках OpenCog framework. Он поставляется как довольно подробный, комплексный проект,
охватывающий все аспекты интеллекта. Гипотеза заключается в том, что если этот проект будет полностью
реализован и опробован на разумного размера распределенной сети, результат будет AGI системой с общим
интеллектом на уровне человека и, в конечном итоге за его пределами.
Авторы изначально ориентируются на использование OpenCogPrime для управления простыми
виртуальными агентами в виртуальных мирах. Команда разработчиков также экспериментирует с
использованием его для управления гуманоидным роботом. Кроме того, OpenCogPrime механизм
используется для некоторых естественно языковых приложений, как для исследовательских групп, так и
для и коммерческих корпораций.
OpenWorm24 – проект с открытым исходным кодом, целью которого является создание цифрового
организма. Модель постепенно дорабатывается до состояния полного моделирования живого червя. Ядро
проекта – международная группа, которая включает и российских разработчиков. Проект получил
поддержку в $121,076 на кикстартере в ходе краудфандинг компании. Модель червя может быть запущена
в браузере пользователя.
Три горизонта развития тренда
2020. Новые программные продукты создаются с поддержкой стандартов семантической сети, при этом
действуют первые автоматизированные сервисы по семантическому переописанию “старого” контента.
Появляются первые решения в области агрегации больших биоданных и работе с ними в реальном времени
– главным образом, на основе данных, генерируемых носимыми устройствами с функциями
биомониторинга
2030. По итогам завершения больших проектов, связанных с моделированием мозга, появляются
прецеденты описания “нервной семантики” – систем кодов описания деятельности нервных структур. Идет
работа по совмещению семантического веба и появляющегося нейронета. Аналогичные процессы
происходят в области описания категориального пространства основных искусственных агентских систем
– AI разного типа, где так же ведется работа в области создания трансляторов между системами смыслов.

22 http://academic.research.microsoft.com/Search?query=China%20Brain%20Project&start=1&end=10 http://www.irma -
international.org/viewtitle/46407/
23 http://opencog.org
24 http://www.openworm.org/
13
2040. Появление единой семантической базы, описывающей смыслы текстов, коллективной и
индивидуальной деятельности, операций и действий, а также семантические аналоги деятельности
биосистем, в первую очередь, нервной системы человека и животных.
2.3.1.3 Тренды развития объектов управления: удешевление робототехники и мехатроники
Снижение стоимости приводов, контроллеров и систем управления позволяет производить намного более
доступные по цене квадрокоптеры, протезы, роботы и т.д. Это, в свою очередь, увеличивает количество
исследований в области биокоммуникаций человек-машина и стимулирует развитие отрасли
нейрокоммуникаций в целом.
Отметим, что и появление нейро- или биостимуляторов также укладывается в этот тренд, но он находится
в самом начале развития и потому не столь очевиден. Первые бытовые магнитные и электростимуляторы
только появляются, а системы электрической стимуляции в качестве систем обратной связи пока находятся
в стадии разработок.
Проекты, работающие в рамках тренда
Существует множество проектов, связанных с новой робототехникой. Однако в данной работе мы
рассматриваем только те из них, что связаны с нейротехнологиями. В частности, тут не приводятся данные
по рынку робототехники, а также компонент для робототехники (приводов, управляющей электроники и
т.д.) не связанные с нейротехнологиями.
Boston Dynamics – в 2013 году Google стал владельцем компании25, известной своими шагающими
четвероногими роботами. Они демонстрируют умение двигаться как вперед, так и назад, преодолевать
завалы из камней, ходить по глубокому снегу, подниматься на склон до 35 градусов, неся до 150 кг нагрузки.
Детище компании от 2013 года, четвероногий робот WildCat, уже развивает скорость до 25 км. в час,
переходя на бег галопом. При этом роботы отличаются высокой устойчивостью: даже на льду после
сильного удара они не теряют равновесие, быстро перенося центр тяжести с помощью согласованной
работы всех четырех конечностей, используя такую систему удержания равновесия и построения
движений, которая близка к живой.
BrainGate226 – международный, американо-германский проект, одной из задач которого является
разработка системы электродов, имплантируемых в мозг и считывающих сигналы, которые впоследствии
расшифровываются компьютером и дают возможность управлять специальными электронными
устройствами-роботами, словно собственным протезом.
Лаборатория Хироши Ишигуро 27 в Осаке, Япония занимается разработкой андроидов, геминойдов,
теленоидов, включая разработку нейроуправляемых роботов. Первая женская модель робота – Repliee
Q1Expo была создана для взаимодействия с людьми. Также Ишигуро разработал геминойда, похожего на
себя. Создал практически все серии японских (и не только) андроидов последних десяти лет.
Не менее известным создателем роботов является Дэвид Хансон28, основатель HANSON ROBOTICS INC.
Компания создает роботов для многих университетов мира: the University of Cambridge, the University of
Geneva, UCSD, JPL/Caltech, United Arab Emirates University, the University of Bristol, the University of Pisa, National
Taiwan University, the Korean Advanced Institute of Science and Technology (KAIST).
Тренд данного типа отчетливо наблюдается, и в целом его дальнейшее движение не вызывает сомнений.
Эксперты29 прогнозируют повышение потребительских качеств робототехнической продукции, снижение
стоимости, миниатюризацию, упрощение интерфейсов, повышение когнитивных способностей роботов,

25 http://www.bostondynamics.com/
26 http://braingate2.org/
27 http://eng.irl.sys.es.osaka-u.ac.jp/home
28http://www.hansonrobotics.com/
29 Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy. The McKinsey Global Institute2013
14
наделение роботов сенсорами для удобного взаимодействия с людьми. Соответственно, как отмечается в
обзоре30, развитие робототехники, увеличение когнитивных способностей роботов позволит заменить не
только рутинный физический человеческий труд, но и рутинный "умственный” труд.
Три горизонта развития тренда
2020. Развиваются системы автономного управления роботов – системы поддержания равновесия при
изменении конфигурации тела, системы управления сначала простыми движениями, а потом и
комплексными операциями. Появляются первые образцы искусственных мышц нового поколения (в
частности, на новых типах электроактивных полимеров). Эти блоки стандартизируются по аналогии с
сервоприводами на предыдущем этапе. Развитие компонентов в области искусственных нейросетей
взаимно обогащает робототехнику и нейротехнологии новыми решениями. Универсальные
промышленные роботы являются основой реиндустриализации развитых стран. Появляющиеся решения
используются в медицине для задач биопротезирования, а также для усиления человеческих возможностей
(экзоскелеты и т.д.).
2030. Роботы получают возможность в автономном режиме выполнять множество операций, представлять
свои ресурсы сетевым искусственным агентам, а также людям в задачах телеприсутствия. Развивается
распределенная, роевая робототехника, уменьшается размер составляющих элементов таких роботов.
Ведутся эксперименты в области гибридной, биологической и органической робототехники. Используются
как существующие виды лабораторных животных, так и специально генно-модифицированные виды.
2040. Наряду с “макро” робототехникой – как антропомофорфной, так и альтернативной – используются
коллективы квази-живых микророботов, предоставляющих возможности действия в физическом мире как
искусственным автономным агентам, так и индивидуальным, а также коллективным пользователям-
людям.
2.3.1.4 Тренды уровня элементов и компонентов: удешевление и упрощение в пользовании
нейроэлектроник.
Данный тренд обеспечивается постоянным ростом мощности процессоров и той электроники, что
используется в работающих с телом и мозгом устройствах: в аппаратуре, регистрирующей электрические
сигналы, в электрических и магнитных стимуляторах-датчиках, аналого-цифровых преобразователях,
средствах связи и т.д. Появляются дешевые устройства ввода/вывода через электроэнцефалограммы и
системы биологической обратной связи.
Нейроинтерфейсы и биоэлектронная медицина. Нейроинтерфейсы, сравнимые по стоимости с первыми
звуковыми картами, игровыми рулями и качественными джойстиками, присутствуют на рынке уже
несколько лет. Первой ласточкой стал интерфейс NIA, сейчас стандартом является EMOTIV, выведенный на
рынок в 2008 году компанией Emotiv Systems. Компания открыла для разработчиков программного
обеспечения свой Software Development Kit – набор программ, позволяющий встраивать интерфейс мозг-
компьютер в игры и другие приложения. Первая презентация интерфейса состоялась на международной
конференции разработчиков игр GDC 2008.
Специальных «нейроинтерфейсных» языков пока не создано (хотя технологии семантического перевода
развиваются и вскоре справятся с этой задачей), а побуквенный набор посланий на обычном языке при
помощи нейроинтерфейса не очень удобен – максимальная скорость на сегодняшний день равняется 18
знакам в минуту. Новые способы коммуникации при помощи интерфейсов такого типа только появляются

30 “Global Trends 2030: Alternative Worlds”-Национальный совет по разведке при директоре национальной разведке США
15
– например, Neuroware31 и Neurosky32 в марте 2011г. объявили о создании нового человеческого органа
коммуникации, работающего на основе нейроинтерфейса, а в 2012 году появился новый коммуникативный
орган (Хвост Shippo33), который не только улавливает настроение хозяина, но и отмечает тип этих эмоций
на карте с помощью GPS.
Кроме того, в ближайшие годы мы станем свидетелями революции в медицине, которая ускорит развитие
электронных компонентов технологий считывания и стимуляции активности нервных клеток.
Традиционная фармакология будет вытесняться “биоэлектронной медициной“, широкое распространение
получат средства электрического воздействия на разные участки нервной системы. Новая стратегия уже
оформляется в совместных инициативах, высказываемых ведущими разработчиками лекарств, такими как
GlaxoSmithKline, и нейробиологами первой величины.
В апреле 2014 года агентствоDARPA объявило о создании нового подразделения – Отдела биотехнологий.
Почти все его программы, так или иначе, связаны с медициной. Большая их часть посвящена нервной
системе, а основной акцент сделан на ее стимуляции. Особенно показателен проект SUBNETS34,
вдохновленный неудачами медикаментозного лечения нейропсихических расстройств. Вместо поиска
новых лекарств авторы проекта намерены обратиться к электрическому языку мозга. Имплантируемые
устройства будут отслеживать патологическую активность нервных клеток и с помощью электрических
импульсов возвращать их в нормальный режим работы.
В мае 2014 года ряд ученых выступил35 с предложением составить подробный атлас иннервации
внутренних органов человека, который понадобится будущей “электроцевтике“. В начале 2015 года Фонд
национальных институтов здравоохранения (NIH) объявил о запуске программы “Stimulating Peripheral
Activity to Relieve Conditions (SPARC)” (Стимуляция периферийной активности для ослабления
заболеваний), целью которой является подробное изучение периферийной нервной системы и ускорение
разработок новых методов терапии, использующих электрическую стимуляцию.
Проекты, работающие в рамках тренда
Уже упомянутый выше в контексте трендов развития мехатроники проект BrainGate является одним из
драйверов тренда развития компонентной базы нейроэлектроники. Одной из задач проекта является
разработка стандарта системы электродов для считывания сигналов, которые расшифровываются
компьютером и могут быть использованы в задачах связи мозг-компьютер и мозг-мозг. В этом контексте
необходимо упомянуть и Патрика ван дер Смагт36, директора Лаборатории биомиметических роботов и
машинного обучения Германского аэрокосмического центра DLR. Специалисты из DLR совместно с
неврологами Брауновского университета (США), Департаментом по делам ветеранов США и
Массачусетским генеральным госпиталем в Бостоне разработали уникальную систему BrainGate2, которая
призвана помочь парализованным людям.
В области создания уникальных решений в этой области отметим Теодора Бергера37, директора Центра
нейроинженерии университета Южной Калифорнии (США), который является разработчиком "нейронного-
кремниевого" интерфейса с использованием технологии с кремниевых чипов для имплантации данных
моделей в мозге (замена поврежденных тканей мозга).
В качестве примеров интерфейсов сегодняшнего дня отметим еще несколько ярких примеров:
Emotiv EPOC+/EPOC/Insight38 – интерфейс мозг-компьютер, реализованный через ЭЭГ (14-5 электродов) и
развитое ПО для работы с интерфейсом. Так же оснащен магнетометрами, акселерометрами и гироскопами
для точного отображения положения головы пользователя в пространстве. Выявляет выражение лица,

31 http://www.neurowear.com/news/index.html
32 http://neurosky.com/
33 http://neurowear.com/projects_detail/shippo.html
34 The Systems-Based Neurotechnology for Emerging Therapies (SUBNETS)-http://www.darpa.mil/our_work/bto/programs/systemsbased_neurotechnology_for_emerging_therapies_subnets.aspx
35 Kristoffer Famm, et.al. “Drug discovery: A jump-start for electroceuticals» Nature . 496. 159–161. 2013.
36 http://www.robotic.dlr.de/Smagt
37 http://ngp.usc.edu/faculty/profile/?fid=23 http://viterbi.usc.edu/
38 http://emotiv.com/
16
мимику. Позволяет проводить нейроисследования, подключать биологическую обратную связь (БОС),
осуществлять сложное управление (например, контроль дронов ARDrone239 или управление в
компьютерной игре). Компания по сбору средств на кикстартере для модели Insight принесла $1,643,117.
MindWave Mobile и MindWave от NeuroSky 40 – интерфейс, реализованный через ЭЭГ (1 электрод), тоже
позволяет работать с БОС, проводить нейротренировки.
NEO Neurophone41 – устройство для стимуляции мозга с целью усиления когнитивных способностей,
успокоения, фокусировки, повышения внимания. Проект успешно запущен через краудфандинг, собрав
$389,412 инвестиций на Indiegogo, выход продукта намечен в 2015 году.
Muse: The Brain Sensing Headband42 – носимое на голове устройство для тренировок по повышению
концентрации и расслаблению. Через ЭЭГ (4 электрода) мозга осуществляется биологическая обратная
связь, пользователь имеет возможность тренироваться с помощью приложения в мобильном устройстве,
транслирующего показатели мозговой активности. Проект собрал $287,677 на indiegogo, продукт на рынке.
Три горизонта развития тренда
2020. Битность доступных аналого-цифровых преобразователей сделает шаг в одно поколение, до 32 бит,
расширив динамический диапазон, доступный бытовым интерфейсам. В то же время будет достигнут
“потолок регистраторов” –предел возможного пространственного и разумного временного разрешения био
(и нейро) регистраторов, прекращающий традиционную конкуренцию аппаратных биоплатформ. В этих
условиях компенсаторно резко ускорит свое развитие сфера стимуляторов и устройств тактильной, электро
и магнитной обратной связи как элементов обеспечения функции ввода или обратной связи.
Рынок нейротехнологии расширится на рынок домашних животных – рынок со сниженным регуляторным
давлением – что дополнительно подстегнет отрасль. Системы инвазивных медицинских электродов станут
биосовместимыми и будут иметь тысячи электродов. ЭЭГ электроды станут комбинированными и
модульными, работая на mesh-протоколах. Стандартом станут емкостные активные электроды.
Адаптивные mind-машины и стимуляторы будут повсеместно использоваться не самостоятельно, а вместе
с регистрирующей аппаратурой, использоваться для “домашних” экспериментов в области
нейрокоммуникаций.
2030. Камеры сенсорной стимуляции-депривации станут стандартом экспериментальной работы в области
нейрокоммуникаций. Широко распространится электроцевтическое медицинское аппаратное обеспечение,
вступившее в конкуренцию с фармакологией. Категория автономных микроэлектродов начнет
использоваться по показаниям и сможет проникать в сосуды мозга. Первые серийные образцы с ЭЭГ
электродами на принципе фазированных решеток начнут использоваться в экспериментальной работе.
Первые высокотемпературные сверхпроводники резко снизят стоимость магнитоэнцефалографов, открыв
новый рынок, до того перекрытый “потолком регистраторов”. Инъектируемые микро- и нанодатчики-
стимуляторы будут определять структуру отрасли в конкурентной борьбе с аналогичными по функционалу
продуктами биотехнологической революции – бытовой оптогенетикой, возможно субклеточного
разрешения.
2040. Микро датчики продолжат свое уменьшение и приблизятся к нано-размерам. Неинвазивные
мультимодальные интерфейсы на фазированных антеннах и недорогих решениях в области
магнитоэлектроэнцефалографии станут распространены не меньше телефонов сегодня. Оптогенетические
интерфейсы субклеточного разрешения начинают конкурировать с электронными решениями на рынке.

39 http://ardrone2.parrot.com/
40 http://store.neurosky.com/products/mindwave-mobile
41 https://www.indiegogo.com/projects/neo-neurophone-n-neural-e-efficiency-o-optimizer
42 http://www.choosemuse.com/
17
2.3.1.5 Сутевые тренды: моделирование нейропроцессов
Речь идет о появлении новых моделей работы деятельности мозга и психики, которые меняют понимание
всей предметной области целиком. И это не просто сдвиг научной парадигмы – это новые протоколы
коммуникации в сетях, сотни рыночных ниш, новые сверх-проекты.
Изучение мозга. В ближайшее десятилетие нейробиологи сосредоточат главные усилия вокруг вопроса,
как кодируется и передается информация внутри нейросетей – на сегодняшний день это считается
краеугольным камнем науки о мозге. Почти одновременно стартовавшие американский мегапроект
BRAIN4344 (ориентировочно 4.5 млрд. долл.) и европейский мегапроект HBP45 (свыше миллиарда евро)
возникли как реакция на осознание необходимости такого прорыва. Кроме того, как отмечается в обзоре46,
перспективная возможность тотальной записи поведения человека вместе с системами обработки
BigLiveData (47,
48), способна привести к появлению новых моделей поведения человека. На этот же тренд
работают первые работы по осмыслению отрасли нейрокоммуникаций как целого, включая этот документ,
а также теоретические работы в области интерфейсов человек-компьютер и человек-человек.
Автоматизация. Критичная для появления нейронета линия развития – это, как ни странно,
автоматизация. Эта линия в теории решения изобретательских задач (ТРИЗ) называется “вытеснением
человека из технических систем”, но это взгляд с точки зрения технической системы. С точки зрения
человека – это автоматизация функций, ранее выполняемых им. В том числе интеллектуальных.
Работы по прямому взаимодействию с нервной системой обещают большой потенциал и будут
продолжаться. Существенно, что эти работы не ограничиваются выстраиванием отдельной связи мозг-
компьютер (brain-computer interface, BCI), но направлены и в сторону прямого связывания двух (и более)
мозгов через сеть (brain-brain interface, BBI). Успешные эксперименты по BBI реализуются на наших глазах:
осенью 2012 г. гарвардские исследователи провели успешный эксперимент, в котором человек через
неинвазивный нейроинтерфейс управлял движениями хвоста крысы49. Примерно в то же время был
проведен эксперимент с инвазивным интерфейсом, в котором одна крыса на расстоянии обучала другую
правильному взаимодействию с кормушкой.
Проекты, работающие в рамках тренда
Human Connectome Project50 – проект «Коннектом человека» запустил Национальный институт здоровья
США в 2009 году с первоначальным финансированием в 30 млн долларов. Целью проекта является
полнейшее описание связей между нейронами человеческого мозга и выявление возможных корреляций
между структурой нейронных сетей и умственными способностями, а также поведением конкретного
человека. Его первый этап рассчитан на пять лет и предполагает изучение головного мозга 1200
добровольцев. Проект реализуют два консорциума – объединение врачей Массачусетской больницы общего
профиля (Massachusetts General Hospital) с учеными Калифорнийского университета в Лос -Анджелесе
(UCLA) и консорциум исследователей Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Университета
Миннесоты.
BRAIN Initiative (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies), функциональный
коннектом, создание карты активности мозга в реальном времени. Отрабатывать технологию авторы
проекта планируют на участке мозга дрозофилы, не превышающем 15 тысяч нейронов. На это отводится
пять лет, в следующие пять лет они рассчитывают визуализировать работу всех 135 тысяч нейронов мозга
дрозофилы, а затем перейти к более сложным объектам, состоящим из миллиона нейронов: нервной

43 http://www.braininitiative.nih.gov/index.htm
44 http://www.whitehouse.gov/BRAIN
45 https://www.humanbrainproject.eu/
46 IFTF: internet human - human internet map
47 Global Trends 2030: Alternative Worlds.2012
48 Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy.2013
49 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23573251/
50 http://humanconnectome.org/about/project/
18
системе рыбки данио и мышиному гиппокампу. Конечная цель – построение карты активности мозга
человека. Проект запланирован до 2025 года.
HBP (Human Brain Project), инициируемый и финансируемый странами Евросоюза, рассчитан на 10 лет.
Декларируемая задача: создание полноценной модели человеческого мозга на суперкомпьютере. Реальная
– создание баз данных, отработка алгоритмов и моделей поведения глобальных сетей нейронов.
Три горизонта развития тренда
2020. К этому моменту все проекты моделирования, включая возможные новые аналогичные проекты
других государств, развиваясь в конкурентной или кооперативной модели, движутся к поставленным на
первый этап целям. Коннектом человека составлен в общем виде, проект переходит в фазу создания
методов создания уникального коннектома. Проекты моделирования мозга уже имеют в виде моделей
целые разделы мозга, двигаясь к цельной модели мозга. Нейрокоммуникационные технологии используют
описания отдельных кодов нервных систем, описанные по ходу реализации проекта для
усовершенствования методов.
2030. Проекты моделирования деятельности мозга завершены. В этот момент или немного раньше будет
дан старт проекту в области исследования эволюции мозга в разных масштабах: эволюционном в рамках
рода Homo, эволюционном вне рамок рода Homo, а также эволюции мозга во время взросления
человеческого существа. Эта часть проекта потребует тесной коммуникации с эволюционными биологами.
Важным новым проектом, появление которого высоко вероятно на этом этапе, является проект симуляции
сначала отдельных психических процессов, потом стабильных состояний – психических расстройств – и
затем неравновесных, “нормальных” состояний психики. В этом же горизонте, возможно, начнется
исследование субклеточных механизмов и коррекция моделей мозга и психической деятельности по
данным этих исследований. Мозг насекомых к этому моменту будет уже исследоваться в коллективном
контексте, так как модель индивидуального мозга пчелы и многих других коллективных насекомых будет
построена за несколько лет до того. В том же временном периоде будет запущен проект по биохимической
детализации процесса появления нервной системы человека – “нейрогеном человека”, в ходе которого
будут детально описаны основные факторы управления развитием нервной системы, включая мозг.
2040. Близится к завершению модель мозга в эволюции. Параллельно идет связанный с ним проект по
моделированию основных психических процессов, причем, разумеется, уже сразу из рамки эволюции и
развития. В активном взаимодействии находятся сферы образования и интегрированных когнитивных
наук. Индивидуальные модели мозга постепенно начинают переходить в моделирование коллективов по
мере того, как исследователями принимается тезис о социальности сознания, мышления и психики. По мере
развития технической базы модели усиливаются данными о субклеточной активности, модели нейронов
усложняются. Происходят первые попытки собрать модель гибридного разума с поддержкой психики по
аналогии с тем, как возникали первые клетки с искусственной ДНК, потом искусственные аминокислоты и
т.д. Рассматриваются также модели развития сложных нервных систем и психик на их основе в
альтернативных условиях
Таким мы видим набор основных трендов, движущие силы которых находятся собственно в пространстве
технологий.
2.3.2 Социотехнические тренды
Следующий куст “растет” из организационной почвы. Это новые протоколы коллективной деятельности,
причем речь идет не просто о других способах управления коллективами, вроде правил работы большой
корпорации, наборов позиций и регламентов. Мы имеем в виду формы, возможные лишь при той скорости,
глубине и ясности коммуникации, что смогут обеспечить новые интерфейсы
19
Социотехнические
Тренды структурные и
инфраструктурные
Переход к горизонтальным структурам и способы их организации
(каждый – производитель, автор, …; роль сети – координация)
Семантизация Персональные модели человеческого поведения (нейромаркетинг,
индивидуальные игры, индивидуализированное образование и
проч.)
Тренды уровня
компонентов и
элементов
Создание продуктивных ИСС (для работы в сети, в группах, со
сложными устройствами и пр.)
Тренды развития
объектов управления
Управление рисками сложных систем realtime (быстрая
декомпозиция ситуации и быстрое принятие решений в сложных
ситуациях – война, ЧС, торговля на бирже, онлайн-игры и пр.)
Сутевые тренды Развитие культуры кооперации (для решения сложных задач в
первую очередь через сеть – в т.ч. сборка сложных инженерных
решений)
2.3.2.1 Структурные тренды: переход к горизонтальным структурам и способам организации
Среди ключевых трендов этой сферы отметим переход от вертикальных организационных структур сперва
к матричным, а потом к самоорганизующимся горизонтальным структурам с произвольной топологией. Это
применимо не только к проектным группам, малым проектам и флеш-коллективам, но и крупным
образованиям. Например – к компании разработчику игр Valve, игровым сообществам в
многопользовательских онлайн играх, способных эффективно объединять тысячи пользователей вокруг
кратковременных проектов и более длительных программ развития51.
Этот тренд проявляет себя повсюду, от принципов работы проектных команд вплоть до военных действий
– правда, такой тип организации пока в основном используется повстанцами и партизанами, а не
регулярными воинскими формированиями. В ИКТ тренд сопровождается переходом от сетей с топологией
“звезда” к mesh-топологиям, что позволяет строить сети из устройств в любой момент и в любой
конфигурации.
Как замечают авторы доклада52, новые форматы коммуникации, такие как соцсети – один из основных
инструментов и драйверов появления самоорганизующихся групп с динамической горизонтальной
топологией. В самом деле, роли и уровни управления, четко заданные в традиционных иерархических
системах, размываются в горизонтальных. Каждый участник сети становится и автором, и критиком, и
потребителем, и продавцом. Эта тенденция видна практически в каждой отрасли. В производстве: фаблабы
и DIY. В области искусства: массовое творчество. В образовании: массовые открытые онлайн курсы (MOOC).
Во всех этих (и не только в этих) областях появляются специализированные социальные сети, а также среды
взаимодействия, организованные горизонтально.
Согласно отчёту53 ожидается широкое распространение новых форм взаимодействия людей –
динамических проектных групп для решения различных задач, распространение "проектной экономики",

51 The Valve Handbook for New Employees
52 Global Trends 2030: Alternative Worlds.2012
53 Global Europe 2050.2012
20
когда ценность производят самоорганизующиеся группы. В обзоре54 прогнозируются системы
автоматического управления на основе анализа данных матричными человеческими структурами.
При этом исследований, посвященных тому, как нейротехнологии или модели обработки информации
используются в усилении данного тренда, на момент составления доклада нам не известно. Скорее всего,
модели управления горизонтальными сообществами при помощи нейросетевых моделей станут
практическим продолжением фундаментальных исследований в области нейроэкономики. Пример
обратного типа, в котором социальная практика кооперации используется для более эффективной
организации работы исследовательских сообществ, приводится в разделе, посвященном культуре
кооперации.
Три горизонта развития тренда
2020. Горизонтальные социальные сети все больше собираются вокруг деятельности, превращаясь в сети
сообществ практики. Формируется “сеть сетей”, объединяющая отдельные сообщества и производящая
эффект мультипликации результативности работы сообществ практики.
Активность человека в горизонтально организованных сообществах становится стандартом в некоторых
инновационных областях деятельности, фиксируется в качестве юридически допустимой организационной
формы. Инновационные образовательные и предпринимательские системы экспериментируют с
горизонтальными сообществами практик. Развитые позиционные модели деятельности ставят вопрос о
понятиях “вертикальности” и “горизонтальности” применительно к организационным формам, указывая
на то, как множество ролей и связей задают многополюсную систему координат.
Проводятся эксперименты с автоматизацией организационной и групповой динамики в сообществах
практик различного типа (наука, инновационные отрасли экономики, образование). Ведутся эксперименты
по управлению моделями организаций при помощи живых систем. Подключение к животному или культуре
нервных клеток моделей фабрик, заводов, электросетей и т.д.
2030. Процесс синдикации сетевых медиа завершен, все социальные сети и системы коллаборации связаны
друг с другом стандартизированными семантическими API. Сетки разных уровней (корпоративные, сети
поддержки сообществ, сети больших проектов и государств) взаимосвязаны друг с другом. Сети этого типа
наслаиваются друг на друга так, что каждый участник является одновременно участником множества
горизонтально организованных сообществ практики. Возникает “Сеть сетей”, а эксперименты по
биоуправлению сложными объектами дают новые результаты. Система индивидуальных траекторий в
полностью занятом сообществами пространстве из образования распространяется в предпринимательство,
науку, производство и другие отрасли.
2040. Появление совместимости языка описания организационных форм и “био-семантики” – то есть языка
описания работы нейросетей, живых организмов, мозга и психики. К этому моменту перенос обобщенной
схемы из области искусственного интеллекта в область управления коллективной деятельностью или
нейротехнологии не составит большого труда. Сообщества функционируют как единая “сеть сетей”. Часть
субъектов сообществ является искусственными автономными агентами.
2.3.2.2 Тренды семантизации: Персонализация моделей человеческого поведения
Данный тренд описывает процесс появления “умных” элементов (людей и сообществ), связанных машинно-
читаемыми протоколами коммуникации, агрегаторов таких данных, стандартов коммуникации и так далее.

54 IFTF: internet human - human internet map
21
Технологии начинают видеть отдельного человека. Первые ростки стандартов коммуникации
появляются вокруг таких типов деятельности, как совместное написание сценариев, проектирование и
управление сложными производственными процессами, совместная работа с текстом. Однако о
стандартизации и, тем более, о машинно-читаемости речь пока не идет.
При этом существует один заметный тренд, который, являясь социотехническим, относится к
семантизации. Это тренд на персонализацию моделей человеческого поведения. Тренд строится на
стремлении к персонализации предложений в самых разных областях – продуктах и услугах, образовании,
компьютерных играх и т.д. Для того чтобы это стало возможным, необходимо выполнение нескольких
условий:
для каждой предметной области, в которой возникает персонализация, необходимо обработать данные о
предпочтениях людей вместе с данными о свойствах этих людей;
помимо связи свойств с предпочтениями необходимо построить модель связи этих свойств друг с другом;
необходимо идентифицировать соответствующие свойства у индивида, построить модель его
предполагаемых предпочтений.
Жутковатый, но любопытный пример разработки в рамках данного тренда – устройство PAVLOK55. Это
браслет с датчиками и электрошокером, выполняющий функцию личного тренера, для формирования
привычек через наказание. Устройство бьёт током (340В) в случае невыполнения пользователем
программы действий. Например, браслет следит за тем, чтобы пользователь вовремя проснулся или прошёл
нужное количество шагов. Кампания по финансированию проекта собрала $254,133 инвестиций на
indiegogo.
Социальные применения. Для разных видов деятельности (например, последовательных поисковых
запросов в сети) можно выстроить описание, объясняющее прекращение поиска (результат) через свойства
запросов – например, изменение выбора слов. Организации все больше задействуют персональные модели
человеческого поведения. Обыденными становятся нейромаркетинг (в локальном случае) и
нейроэкономика (глобально), растет индивидуализация образования, игр и сообщений. Адаптивными
становятся не только организационные структуры, способные включить и эффективно развивать
уникального специалиста, но и интерфейсы программного обеспечения.
Интересным примером фундаментальных исследований в этой области являются исследования в области
нейромаркетинга, принятия решений, исследования механизмов социальной кооперации и соревнования
между людьми, а также исследования нейробиологических механизмов социального влияния. Например, в
лаборатории Василия Ключарева (проект Бион56, ВШЭ, университет Базеля) проводятся исследования в
области нейроэкономики, нейробиологии, когнитивных наук.
Исследований или проектов, имеющих непосредственное отношение к нейротехнологиям, пока в этой
области нет, кроме, может быть, одного. Компания Jawbone57, производитель одного из первых фитнес-
браслетов, фиксирующих движения и, через них, характеристики сна пользователя, провела исследование
в области семантизации коллективного поведения. Пока исследуются только паттерны сна, но это первый
шаг. На картинке ниже – карта обычной продолжительности ночного сна, нанесенная на карту США, справа
от нее – карта режимов сна владельцев этих устройств в городе Москва, РФ.

55 https://www.indiegogo.com/projects/pavlok-a-personal-coach-wearable-that-shocks-you--2
56 http://neurobiotech.ru/ru/node/112
57 https://jawbone.com/blog/circadian-rhythm/
22
Jawbone – не единственный интерфейс такого рода, аналогичные данные с встроенных в телефоны
датчиков могут собирать разработчики мобильных платформ и операционных систем, операторы
мобильной связи и производители игровых приставок. В каждом таком случае есть возможность
обработать биоданные (голос, движение, особенности построения движения) и собрать библиотеку
биоданных, включая индивидуальные поведенческие стратегии. В отношении поисковых запросов,
траекторий серфинга по сети этим уже занимаются поисковые системы и провайдеры больших социальных
площадок. Неизвестно, собирает ли такие данные Microsoft при помощи системы Kinect, но игровые среды
представляют собой прекрасную возможность создавать прекрасную библиотеку персональных
поведенческих стратегий в области физических действий.
С учетом быстрого достижения потолка по аппаратным возможностям носимых биомониторов, основная
конкуренция, вероятнее всего, будет сосредоточена как раз в области биометрических, а потом и нейро
BigDаta-систем, продуктом работы с которыми станут поведенческие стратегии для различных видов
человеческой деятельности.
Три горизонта развития трендов
2020. Появление рынка биометрической BigDаta как самостоятельной и высоко конкурентной ниши.
Поведенческие стратегии, извлеченные из массивов данных, из стадии курьезов переходят в инструмент
создания новых лучших практик. Сообщества практики работают с собственными поведенческими
стратегиями и паттернами лучших практик, извлеченных из биоданных. Возможно ужесточение норм по
отношению к вторичным данным о поведенческих стратегиях, извлеченных из BigDаta. Рынок
стремительно осознается игроками как высокоперспективный.
2030. Существуют решения по сбору, обработке и предоставлению субъектам разного уровня
(индивидуальным, коллективным, сообществам практики и т.д.) данных о поведенческих стратегиях, как
самих субъектов, так и других, сходных с ними по тем или иным характеристикам. В мире “сети сетей”
лучшие поведенческие стратегии для различных организационных форм являются хорошим продуктом.
Нейромаркетинг давно перешел из лабораторного режима в распределенный. И основными игроками на
рынке нейромаркетинга являются производители ПО для носимых устройств и домашних биомониторов.
2040. Поведенческие стратегии разных уровней и разного происхождения (животные, нервная ткань,
искусственные агенты, коллективы и сообщества) постоянно собираются, обновляются и предоставляются
субъектам по запросу в соответствии с текущей экономической моделью, которая сама с большой
23
вероятностью во многом основана на принципах сегодняшней нейроэкономики и систем репутаций.
Трансформированы образовательные модели, компетенции оцениваются относительно практик и
поведенческих стратегий. Возможно, существующие в этом горизонте платежные системы тесно связаны с
семантикой поведенческих стратегий.
2.3.2.3 Тренды уровня компонентов: создание продуктивных ИСС
Среди трендов “социотехнических” к этому типу относится “создание продуктивных измененных состояний
сознания”. В той же серой зоне становления – тренд управления коллективными состояниями групп и
коллективов. В обзоре58речь идет о будущем моделировании групп на основе обработки данных сенсорных
сетей, записей поведения человека носимыми устройствами. Требования к продуктивным неординарным
состояниям (вплоть до измененных состояний сознания) присутствуют уже не только в таких
коллективных форматах, как групповая психотерапия, но и в более “практичных” типа Rapid Foresight, Open
Space, World Cafe, не говоря уже о таких форматах коллективной работы, как “Знаниевые реакторы”
Переслегина.
Управление состояниями. Мониторинг объективных психофизиологических параметров человека
позволяет понять, насколько человек в тот или иной момент активен, включен в процесс, понимает, что ему
рассказывают. Корпоративный мир эти возможности уже осознал и использует. Развивающееся
направление нейромаркетинга связано с целенаправленным аппаратным наблюдением за состояниями
тела / психики и адаптацией к ним (напр. рекламных сообщений), чтобы сканировать информацию о
потребительских предпочтениях или предлагать соответствующие состоянию товары59. Аналогичные
технологии в сфере труда позволяют оценивать готовность операторов к работе (в том числе в сфере
интеллектуального труда – напр. биржевые трейдеры в определенных состояниях могут вести себя более
рискованно, что повышает вероятность потерь). После чего рекомендовать перерывы или адаптировать
рабочее место к индивидуальному состоянию работника, что позволяет повысить производительность
сложного труда.
Биологическая обратная связь.Биологическая обратная связь (БОС) возвращает контроль за состоянием
самому пользователю – давая сигнал о том, каково его текущее состояние (напр. насколько велик уровень
стресса или уровень сосредоточенности), как оно меняется от момента к моменту. Тем самым человек
получает возможность регулировать свое состояние. Использование биомониторинга и БОС связи в
образовании уже сейчас дает большие возможности.
Во-первых, мониторинг состояний позволяет выяснить, какое время суток и какие условия наиболее
эффективны для обучения каждого конкретного человека, и настраивать индивидуальные режимы
обучения. Во-вторых, появляется возможность обучать человека само-управлению своими состояниями
(расслаблению, сосредоточенности и др.). Именно на принципе БОС построен целый ряд достаточно
успешных устройств обучения состояниям (напр. Wild Divine60, Melon61 и др.). В некотором смысле, обучать
ресурсным состояниям важнее, чем обучать знаниям, поскольку правильное состояние – это предпосылка
усвоения знаний в принципе, и этому до сих пор практически нигде не учат (хотя следует отметить
возрастающую популярность практик медитации для саморегуляции в корпоративном мире).
Мы считаем, что растущее принятие устройств биомониторинга и БОС среди пользователей приведет к
массовому распространению тренажеров состояний, как минимум, в сфере профессионального и
управленческого образования в ближайшие 5-10 лет. Возможности БОС могут быть использованы для того,
чтобы создавать виртуальные миры с глубоким погружением, в которых симулируются не только
зрительные и звуковые, но и тактильные переживания, точно настроенные под пользователя. Появление
первых подобных продуктов – «сенсориумов» – мы можем ожидать уже к концу 2010-х гг.

58 Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy.2013
59 Zurawicki Leon. 2010. “Neuromarketing Exploring the Brain of the Consumer”. University of Massachusetts : Boston
60 http://www.wilddivine.com/accessories/iom-active-feedback-hardware-by-wild-divine/
61 http://www.thinkmelon.com/
24
Три горизонта развития трендов
2020. Базовый набор самоуправления состояниями сознания входит в образовательные стандарты
большинства инновационных бизнес-школ. Методики биологической обратной связи, аппаратная база для
которых стала доступной с распространением носимых биометрических устройств. Находится в разработке
классификация состояний сознания с точки зрения полезности для различных индивидуальных и
коллективных деятельностей человека.
2030. Модели состояний сознания существенно лучше разработаны. Спектр широко используемых методик
формирования состояний давно шагнул далеко за список “умение расслабляться, сосредотачиваться,
распределять внимание”. Профессиональные стандарты и стандарты описаний коллективных практик и
организационных форм содержат соответствующую часть описаний. Системы сбора поведенческих
стратегий ориентированы на фиксацию этого компонента компетенции. Системы биологической обратной
связи развиваются в сторону автоматических стимуляторов, способных ускорять формирование сложных
функциональных ИСС. Используются как системы стимуляции нервных окончаний, так и средства для
стимуляции мозга (электро и магнитные стимуляторы высокого разрешения).
2040. Помимо “естественных” измененных состояний сознания конструируются и эксплуатируются
искусственные, свойства которых выбираются под деятельность. Виды деятельности перестают
концентрироваться в “обыденном” состоянии сознания, много специализированной работы проходит в
различных особых состояниях сознания.
2.3.2.4 Тренды уровня развития объектов управления: развитие систем управления рисками
сложных систем
Это тренд, который пока находится не столько в зоне предложения, сколько в зоне спроса: растет интерес к
средствам управления рисками сложных систем в реальном времени. Иными словами, к социальным
операционным моделям, обеспечивающим эффективное принятие решений в кризисных и сложных
ситуациях (война, чрезвычайные случаи, коллективные онлайн игры, игра на бирже и т.д.).
Контроль сложных систем и сетевые сообщества. В докладе62 прогнозируется управление умными
городами через "city dashboard", что позволяет отслеживать статус города в реальном времени благодаря
внедрению датчиков в инфраструктуру и системам обработки BigLiveData. В реальном времени
осуществляется контроль за критическими инфраструктурными элементами города – транспорт,
энергетика, водоснабжение и др.
По аналогии с “технологическим“ трендом, главным движителем тут выступает быстрое развитие объектов
управления – сложных социотехнических систем. Это отражается в росте количества горизонтальных
сообществ, распределенных онлайн-групп, многопользовательских игр и образовательных платформ. В
каждом из этих примеров растет также и спрос на системы поддержки принятия решений.
Вторая ветка трендов строится вокруг разных Интернет-платформ. Здесь наиболее важным является
проработка способов работы с паттернами, которые возникают либо «поверх» существующих медиа (напр.
Твиттер или MOOC), либо в специально организованных пространствах (краудсорс -платформы и пр.). Их
поддерживает серьезная количественная социология: поскольку через платформы проходят десятки тысяч
человек, и есть способ отслеживать (через простые анкеты) демографические и проч. характеристики –
появляется возможность анализировать закономерности. Они теперь выводятся не интуитивно, а
статистически.
Новые формы исследований. Авторы Форсайта образования 2030 описывают формат бирж знаний, где
исследование будет осуществляться через создание и развитие ряда онлайн-бирж научного оборудования

62 Global Trends 2030: Alternative Worlds.2012
25
и материалов, исследовательских команд, научных гипотез, идей и других ресурсов, обеспечивающих
научную деятельность. С нивелированием существующих методов закрепления прав на результаты
интеллектуальной деятельности роль бирж интеллектуальной собственности будет возрастать. Возможен
переход работы с интеллектуальной собственностью на принцип блокчейкнов, знакомый нам по
биткоинам.
Предполагается, что будет возрастать ценность готовой команды как трудовой единицы, и научная
кадровая биржа будет предлагать именно готовые исследовательские команды, а не отдельных ученых.
Наличие открытого, постоянно обновляемого «контента» бирж, позволит производить более гибкое
управление научными мощностями, а также формировать репутационные рейтинги продуктов на основе
спроса и отзывов пользователей бирж. Это также усилит конкуренцию на рынке исследований и поддержит
рыночное ценообразование в данной области. Нас ждет принципиальный пересмотр моделей управления
знаниями, включая науку, образование и управление архивами.
Бизнес-обучение. Особняком стоят бизнес-школы, и школы походов вроде Lean (и оригинальный Кайдзен),
“управления по целям Голдратта63”, отечественная системно-мыследеятельностная методология и т.д. В
целом российские школы “живых” форматов находятся в лучшем случае на уровне «середнячков». В целом
РФ в последние несколько лет «повезло» сделать несколько форматов, которые могут вполне быть
предъявлены на уровень глобальной повестки. Это Rapid Foresight (Метавер-АСИ-RF_Group), «Знаниевый
реактор» (группа С.Переслегина). Кроме этого, существует набор инструментов теории решения
изобретательских задач (ТРИЗ), которые еще могут быть трансформированы в методы коллективной
работы и “успеть на отъезжающий поезд”. То же можно сказать о методах, вышедших из школы СМД
методологии, в частности – организационно-деятельностные игры различных форматов и «Проектный
метод Сколково» развиваемый группой “Технологии коллективного мышления” под руководством
Н.Верховского.
Watson Analytics. Компания IBM представила инновационный когнитивный сервис Watson Analytics,
который предоставляет непрерывный доступ к мощным средствам предиктивной и визуальной аналитики.
IBM Watson Analytics понимает естественные языки, что упрощает пользователям работу, давая им
возможность задавать и получать отвечать на такие вопросы, как «Каковы ключевые факторы роста продаж
моей компании?», «Какие льготы помогут удержать сотрудников?», «Какие сделки завершатся успешно с
большей вероятности?» и т.д. Сервис позволяет автоматизировать первичную обработку данных,
предиктивную аналитику и визуализацию, фокусируясь на задачах специалистов в области маркетинга,
продаж, операционной деятельности, финансов и управления кадрами.
Пределы эффективности. В сфере инструментов автоматизированного проектирования, управления
жизненным циклом изделий и решений в области управления поставками разработчиками не осознан
следующий принципиальный барьер. Даже вкладываясь в интернет вещей, они мыслят категориями
единого проектировочного софта, который видит все. В таком подходе нет ничего плохого, просто он
ведется без осознания предела такой модели. Производственные цепочки сегодня – настолько сложная и
многоагентская система, что традиционному регулированию уже не поддается. Также как, скажем, роем
роботов бессмысленно управлять из одной точки, сообщая им набор действий, которые им необходимо
проделать, чтобы собраться в единое целое. Современные языки управления роями и самосборками
подразумевают управление на уровне общих правил, руководствуясь которыми, взаимодействуя друг с
другом, эти элементы и собирают единое целое, действуя как квази-живые системы. Данное направление
получило название “роевой интеллект”, и мы видим в нем растущий потенциал.
Три горизонта развития трендов
2020. Переход к киберфизическим системам в качестве центрального объекта работы системного
инженера. Сложные среды разработки работают с “интернетом вещей”. Появляются первые САПР с
заложенными принципами самопроектирования. Часть проблем с рисками сложных систем снимается за
счет активного использования BIGDATA, статистики, анализа поведенческих сценариев и т.д. Нейросетевые

63 Элияху М. Голдратт, Джефф Кокс Цель. Процесс непрерывного совершенствования = англ. The Goal: A Process of Ongoing Improvement.
— Минск: Попурри, 2009. — 496 с
26
алгоритмы все больше используются в средах проектирования для работы с системами типа “САПР внутри
системы”. Появляются стандарты “ситуационных комнат” под сложные проекты разных типов.
2030. Традиционные системы управления не справляются с интернетом вещей. Происходит переход к
Resilient (устойчивым к внешним воздействиям, "выживающим") системам. Они становятся фокусом
системной инженерии, происходит перенос практик и инструментов разработки из обеспечивающих систем
внутрь самой системы ("что было в САПР, стало в контроллере"). Автономность resilient систем достигается
за счет использования мультиагентного взаимодействия.
Отмечается начало сдвижки фокуса к киберфизическим-киберсоциальным системам (дважды "кибер" – в
исходном значении "управляющие", ибо коммуникация и принятие решений внутри роботической системы
обеспечивается компьютером, но и коммуникация, и принятие решений внутри социальной системы тоже
обеспечивается компьютером). Развивается теория и практика soft systems (‘мягких’ систем) и системный
подход в социальных науках, так как управление рисками происходит в сложных социотехнических
системах. Также развивается линия на создание автоматизированных советников для управления рисками
типа Watson.
2040. “Киберфизически-киберсоциальные” системы требуют специальных интерфейсов коллективного
управления (точнее, взаимодействия), и возникает запрос на нейротехнические решения. Это именно тот
горизонт, в котором исследуемый тренд оказывает свое основное влияние на развитие
нейрокоммуникационной отрасли. Объектами-системами, управление рисками которых производится,
являются resilent системы, то есть системы с субъективностью, самопроектирующие системы. Скорее всего,
главная архитектура таких систем будет построена на мультиагентском взаимодействии, то есть, “рое”
искусственных агентов, принимающих решения. И эффективная коммуникация с такими системами
востребует нейронет-протоколов.
2.3.2.5 Сутевые тренды: развитие культуры кооперации
Это те тренды, которые описывают принципиальные изменения – изменения рабочих моделей, онтологий
и парадигм. “Социотехническим” трендом данного типа является тренд “развитие культуры кооперации”,
причем в части разработки теории кооперации, теории сообществ практики, принципов коллаборации,
игропрактики и геймификации.
Геймификация и закат конкурентных моделей. Нас интересует кооперация, в первую очередь, через сеть
для выполнения нетривиальных задач, таких как сборка сложных инженерных решений. Это знаменует
переход от конкурентных моделей к кооперативным: шейринг, совместное действие, краудсорсинг и
краудфандинг (Kikstarter64, Indiegogo65). Даже такое популярное явление, как геймификация задач с их
переносом в виде игр в Сеть (игра в свертывание третичной структуры белков Foldit 66 и другие) – тоже
примеры действия этого тренда.
Хорошим примером служат игровые симуляторы для реальной работы в корпорациях. Все большее
распространение получает применение игровых механик в изначально неигровых ситуациях (инновации,
обучение, маркетинг, эффективность персонала, социальные проекты) – в общем случае определяемое как
«геймификация». С другой стороны, традиционно игровые среды, такие как виртуальное пространство
массовых многопользовательских онлайн-игр (Second Life67, WoW68, Eve Online) интегрирует в себя все
больше элементов «реального» мира и «реальной» экономики, включая образовательные и управленческие
практики и элементы финансового рынка.

64 https://www.kickstarter.com/
65 https://www.indiegogo.com/
66 http://fold.it/portal/
67 http://secondlife.com/
68 http://eu.battle.net/ru/int?r=wow
27
Предполагается, что качества, отличающие игроков в онлайн-игры, будучи перенесенными в реальный мир,
могут оказаться полезными в традиционных корпоративных практиках. Речь идет о таких качествах как
усиленная само-мотивация, совместное участие в решении игровых проблем и формирование социальных
связей, навыки участия в решении масштабных задач. Некоторые эксперты предлагают видоизменять
корпоративный мир, приближая его к игровому, тем самым повышая мотивацию людей к решению
реальных задач корпорации.
Оптимизация взаимодействий. Протоколы коллективной деятельности – весьма популярная тема, как
на западе, так и в РФ. Основными игроками тут являются некоммерческие организации, академическое
сообщество, профессиональные ассоциации. Форсайты69, Open Space70, World Cafe71 и другие форматы
взаимодействия (например, вики) служат построению единого видения коллектива относительно той или
иной части собственной организации или системного окружения. Их сутью является персональная
трансформация, «размораживание» способности действовать. Форматы движутся в сторону сокращения
продолжительности при повышении интенсивности и часто основаны на схеме «разборки-пересборки»
системы представлений и ресурсов индивида / группы.
Возникают и развиваются инструменты динамического распределения ресурсов и компетенций членов
сообществ для оптимального выполнения задач. Это становится нормальной частью деятельности
коллективов. В [Ф972] говорится о появлении систем управления горизонтальными человеческими
структурами, которые автоматически распределяют задания по результатам мониторинга деятельности
участников структуры. Авторы [Ф473] отмечают переход к взаимодействию peer-to-peer, коллективным
распределённым группам, объединённым общими целями. Решения в области сенсорных, социальных
сетей и обработки BigData позволят в будущем строить реалистичные модели организаций, что далее
позволит оптимизировать человеческую деятельность. Кроме того, речь идет о репутационной экономике:
в процесс обмена ценностями добавляется репутационная составляющая, репутация становится одним из
ресурсов.
В [Ф3] отмечается тренд распространения распределённых (вне границ государств) практик создания
ценности, в том числе знаний. Создаются специализированные протоколы решения творческих задач:
“знаниевые реакторы74” и “ускорители”, стартап-акселераторы, организационно-деятельностные игры,
проектные сообщества в социальных сетях и другие очень сложные, квази-живые формы краткого или
длительного существования коллективных субъектов. Некоторые из этих форм требуют от участников
отдачи, которой тысячи лет назад не могли требовать даже совместный транс и племенные танцы.
Три горизонта развития трендов
2020. Горизонтальные социальные сети все больше собираются вокруг совместной взаимовыгодной
деятельности. Формируется коллаборативная “сеть сетей”. Инновационные образовательные и
предпринимательские системы экспериментируют с crowd форматами. Проводятся эксперименты с
автоматизацией организационной и групповой динамики в сообществах практик (наука, инновационные
отрасли экономики, образование). Проектное командное образование является новым, но уже
заслужившим признание методом.
2030. Процесс синдикации сетевых медиа завершен, все социальные сети и системы коллаборации связаны
друг с другом не только информационными связями, но и связями взаимно полезного действия. Игры-
симуляции для реального полезного действия (gameficated societies of impact) являются распространенным
форматом.

69http://metaver.net/tag/rapid-foresight/
70http://www.openspaceworld.com/users_guide.htm
71http://www.theworldcafe.com/translations/minihosting-guide.pdf
72 IFTF: internet human - human internet map
73 2005–2055 SCIENCE & TECHNOLOGY Perspectives.2006
28
2040. Системы совместного действия ориентированы на достижение максимального системного эффекта,
синергии. Индивидуальные жизненные траектории в среде “Сети сетей” разворачиваются как
последовательность совместных действий в коллективных сообществах с разной продолжительностью
жизни. Субъектом кооперации наряду с людьми и коллективами являются искусственные агенты.
2.3.3 Пользовательские / рыночные тренды
Куст “пользовательских” трендов растет из потребности конечных пользователей, конкретных малых
деятельностей, которые нуждаются в новых инструментах и таким образом привлекают их в жизнь.
Пользовательские
Тренды структурные и
инфраструктурные
Реалистичные гибридные среды (все органы чувств – возможность
ощущать виртуальные / удаленные объекты)
Семантизация Умная среда / Интернет Вещей (адаптация к нашим запросам)
передача эмоций и состояний
Тренды уровня
компонентов и
элементов
Оестествление интерфейсов (интуитивное общение с техносредой,
телесные интерфейсы, носимые устройства и пр.)
Тренды развития
объектов управления
“Ремонт” и усиление возможностей тела и сознания (фарма, протезы,
искусственные органы чувств, искусственно сконструированные эмоции и
пр.)
Сутевые тренды Рост спроса на целостность, личностное развитие, терапию, развитие
осознанности (Wisdom 2.0, прогноз “миров психодрам” и пр.)
2.3.3.1 Структурные тренды: реалистичные гибридные среды
Гибридизация сред – постепенное размывание границ между физической и цифровой реальностью –
проявляется по-разному.
Новые инструменты. К данному типу трендов относится, например, появление и развитие сред
дополненной и виртуальной реальности, а также спрос на такие системы как инструмента организации
совместной деятельности разделенных в пространстве команд (удаленные телеконференции). Последнее
уже используется для увеличения эффективности работ инженеров, врачей, а также в образовании. Кроме
того, спрос на инструменты работы с такими средами реализуется в виде запроса на повышение
эффективности работы в классических форматах (использование очков Google glass в чтении лекций и
коллективных офлайн дискуссиях). В каждом случае речь идет о пользовательских запросах к среде, к
пользовательской инфраструктуре будущей сферы нейрокоммуникаций.
Яркой разработкой стал шлем виртуальной реальности OculusRift75, который отслеживает движения
головы. Проект собрал $2.4 млн. инвестиций на Kickstarter, затем был куплен Facebook за $2 миллиарда.
Выход продукта на рынок запланирован на 2015 год.

75 https://www.oculus.com/
29
Упомянем также любопытный проект FaceRig76, позволяющий наделить сетевого персонажа “эмоциями” –
для этого используются выражения лица реального пользователя, снимаемые с помощью вебкамеры.
Проект нацелен на создание голосовой и эмоциональной модели пользователя в Сети. Он успешно собрал
$307,015 инвестиций на Indiegogo и уже запущен. Аналогично, нейроинтерфейсы вроде EMOTIV уже
позволяют частично отражать мимику пользователя в виртуальной среде.
Три горизонта развития трендов
2020. На рынке появляется несколько предложений в области дополненной реальности. Одна из главных
проблем (питание) решается через технологии передачи электрической энергии через тело и сети участка
тела (body area networks). Растет количество профессиональных применений: системы дополненной
реальности применяются в образовании, в медицине, в инженерии, для публичных выступлений и
коллективной работы. Одним из первых применений является цифровизация форматов коллективной
деятельности (инструкции к “мозговым штурмам”, ведению семинаров, проектной работы и т.д.,
предъявляемые пользователям прямо во время деятельности). Стоит ожидать появления приложений,
накладывающих на изображение собственных и чужих биоданных.
2030. Появление контактных линз с функцией систем дополненной реальности позволяет преодолеть
барьер, связанный с нарушениями приватности и приводит к расширению рынка приложений
дополненной реальности. Системы распознавания визуальной информации действуют в реальном времени,
выполняя функции “машинного зрения”, анализируя и осмысляя жизненные ситуации, сопоставляя
реакции на них с биоданными, получаемыми с носимых датчиков. Спрос на универсального цифрового
помощника стимулирует развитие биологической BigData. Системы помощников типа “сири” перестают
быть слепыми, существенно расширяя свой функционал. Появляются первые символические языки,
отличные от текста и цветового кодирования, используемые для коммуникации через визуальное поле.
Интерфейсы тела и классические BCI, включенные в body area network, а также персональные биоданные,
собираемые инфраструктурой (камерами наблюдения, системами сигнализации и “интернета вещей” в
целом), используются в качестве канала коммуникации с устройством, цифровыми помощниками и
коллективами. Появляются и начинают использоваться первые мультимодальные дополненные среды,
создающие многослойность среды не только в визуальном поле, но и в других сенсорных модальностях
(звук, запах, осязание). Гибридная среда состоит из реально воспринимаемой физической среды,
“комментариев” по ее поводу, удаленных сред (телеприсутствия), информационной среды, не привязанной
к физической (например, визуальные языки, система управления состояниями).
2040. Устройства гибридных сред объединяются в единую систему с новыми коммуникационными
интерфейсами, нейро и био интерфейсами. Это не значит, что они физически представляют собой одно
устройство, но работают в сети намного более интегрированной, чем мобильные устройства сегодняшнего
дня. Цифровые помощники, являющиеся частью среды, не только помогают человеку, но и постоянно
обучаются.
2.3.3.2 Тренды семантизации: умная среда и запрос на передачу состояний
Запрос на умную среду со стороны пользователей и соответствующие ей предложения исследовательских
групп, стартапов и крупных игроков (PTC) уже очевиден. Даже такие медленные структуры как “Росатом”
разрабатывают по стандартам “интернета вещей” насосы – они передают данные о своей работе в систему,
осуществляющую мониторинг не только отдельных насосов, но и всей гидросистемы.

76 https://www.facerig.com/
30
В качестве частной иллюстрации тренда можно привести проект Espruino77 – компьютера площадью в две
монеты, который позволяет включать предметы в “Интернет вещей”, становясь их контроллером.
Программируется на java script и собрал £100,710 инвестиций на Kickstarter.
Искусственная сенсорная сеть. Как отмечают эксперты в [Ф478], в ближайшее десятилетие ожидается
широкое внедрение встраиваемых вычислительных устройств, обладающих сенсорами и актуаторами для
взаимодействия с окружающей средой, в том числе извлечения знаний из окружающего пространства.
Аналогично, согласно [Ф579] нас ждет реализация интернета вещей, а именно сенсорной сети – сращивание
реального и виртуального мира через наделение реального мира сенсорами и актуаторами,
объединёнными в сеть. Это будет сопровождаться появлением большого объёма работ по обработке
сенсорной информации.
В форсайте [Ф2]80 также упоминается этот тренд: возникнет так называемая умная среда, умные города.
Будут внедрены системы мониторинга инфраструктуры в реальном времени. Наполнение среды датчиками
позволит строить модели сложных сред и эффективнее управлять ими. В некотором смысле чипизация
среды вместе с системами обработки больших данных позволит человеку "ощущать, понимать" сложные
системы целиком. Умная среда означает перспективу тотальной записи человеческих действий сенсорными
устройствами, в том числе носимыми, что позволит достаточно точно прогнозировать поведение [Ф581].
Обмен состояниями. Возможно, один из главных движущих трендов интернета, и в целом технически
опосредованных человеческих коммуникаций – запрос на прямую передачу опыта. В конце концов, большая
часть контента и запросов интернета – это именно запросы на эмоции, на состояние, на опыт.
С того момента, как состоялось объединение первых двух компьютеров в сеть, коммуникация постоянно
наполнялась неформальной составляющей общения. Основной трафик сети – фотографии, беспредметные
разговоры, фильмы, порно и так далее – имеет отношение скорее к человеческому опыту и переживаниям,
чем к передаче информации. Жажда впечатлений стоит за целой линией решений, ведущих ко все большему
погружению в переживание опыта. Что ведет к стандартам все более качественного восприятия:
многоканальный HD звук, 3D видео, появление стандартов 4D и 5D, технологии передачи запаха и
тактильных ощущений.
На передающей стороне ситуация выглядит намного беднее: смайлики, язык эмоджи, возможность
использования шрифтов и картинок для передачи эмоций. Пользовательский запрос на семантизацию в
данном случае означает запрос на присутствие в технически-опосредованной коммуникации средств
передачи и восприятия новых смысловых слоев: невербальных смыслов, эмоциональных смыслов,
описаний целостного человеческого опыта. И это та сфера, в которой технологии пока добились лишь
ограниченного успеха.
Развитие тренда в трех горизонтах
2020. Инфраструктура и бытовая техника поддерживает стандарты “интернета вещей” практически
повсеместно. Для устаревшей техники, станков, холодильников и автомобилей существуют модули
апгрейда. Системы полного погружения выглядят как камеры сенсорной депривации, содержат
персонально откалиброванные стимуляторы мозга. Интернет вещей и его развитие представляют собой
главную движущую силу тренда на протяжении следующих 10-15 лет. Часть интернета вещей – сеть
носимых биометрических устройств. Это инфраструктура “биометрического нета” – первого
предшественника нейронета.
2030. По мере продолжения миниатюризации умные вещи наполняют не только города, квартиры,
производства и дороги, но и тела людей. Сначала снаружи, потом и внутри. Возникают сети сетей. Носимые

77 www.espruino.com/
78 2005–2055 SCIENCE & TECHNOLOGY Perspectives.2006
79 Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy.2013
80 Global Trends 2030: Alternative Worlds.2012
81 Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy.2013
31
внутри устройства представляют каналы вещания уже не отдельным приложениям, но органам и системам
органов человеческого тела, отдельным частям нервной системы и субличностям. Помимо стимуляторов
эмоций возникают более тонкие, индивидуально настраиваемые устройства – стимуляторы,
калибрующиеся в течение долгого времени. Наборы таких калибровок для однотипных ситуаций
представляют собой базу для общей био-семантики и последующего создания “языков нейронета”.
Помимо обычного воздействия на модальности восприятия и нейростимуляции используется также
околопороговое (не воспринимаемое сознанием) сенсорное воздействие, которое калибруется
аналогичным образом и создает дополнительные “эффекты погружения” при передаче эмоционального
опыта.
2040. От передачи эталонов, наиболее близких к опыту, который требуется передать, произошел переход к
прямой передаче опыта (через длительную сонастройку людей или коллективов), а также к
опосредованной семантическими сетями передаче. Поскольку опыт не обязательно имеет эталон передачи,
одной из функций является синтез искусственного опыта, в числе прочего – в задачах нейрокоммуникации.
Возможно, эта обобщенная человеко-машинно-биологическая семантика и способ генерации сообщений на
ее языке станет общечеловеческой латынью середины 21 века.
2.3.3.3 Тренды уровня компонентов: оестествление интерфейсов
Это процессы, в ходе которых интерфейсы, связующие человека и машину или людей посредством машин,
становятся все более естественными, более прозрачными, не требующими специальных усилий для своей
работы и организации.
Учет физиологии. Так, сенсорный экран IOS много проще, чем интерфейс MSDOS или, тем более, интерфейс
с использованием перфокарт. Движения рук leap motion и kinect – это естественный способ управления
реальностью (не привлекающий внимания санитаров). Намного более естественный, чем последовательное
написание команд или даже перетаскивание файлов в папки по плоской реальности рабочего стола.
“Снижение цены входа” у планшетов по сравнению с настольными компьютерами означает снижение
психологической цены, высоты барьера между текущим и новым типом коммуникации. Фактически,
пользовательские (рыночные) тренды описывают человеческую сторону трендов, указывают, какие
именно потребности дают импульс развитию отрасли.
В документе [Ф982] отмечается, что развитие интерфейсов в сторону "бесшовности", комбинирование
голосового, сенсорного, жестового управления вместе с добавлением массива сенсоров для восприятия
состояния человека приведёт к появлению более "естественных" интерфейсов с обратной связью через
стимуляцию всех органов чувств. В перспективе – прямые интерфейсы мозг-компьютер.
Данные тренды связаны с началом повседневного использования нейрофизиологических технологий,
напрямую направленных на работу с нашим телом и психикой. При распространении этих технологий
техносреда начинает «знать» о нас больше, чем мы сами. Мы же получаем возможности взаимодействовать
с техносредой, между собой и с самими собой способами, не имевшими аналога в прошлом. Поскольку
приход большинства из этих технологий связан с достижениями когнитивных наук, мы называем это
явление «когнитивной революцией».
Вовлечение тела. Существующие интерфейсы для взаимодействия между человеком и
компьютером/сетью чрезвычайно не физиологичны. Обратная сторона заключается в том, что наше тело –
это часть нашего сознания, мы предназначены думать и говорить телом, и не имея возможности
использовать большую часть тела для творчества и игр, мы теряем значительную часть своего потенциала.
В последние 5-7 лет наметилось активное движение в сторону создания естественных, физиологичных
интерфейсов, вовлекающих потенциал всего тела. Во-первых, в игровой отрасли и в корпоративном

82 IFTF: internet human - human internet map
32
маркетинге распространяются различные сканеры положения тела и выражений лица (напр. Kinect83,
LeapMotion84, MYO и др.), а также направления взгляда (напр. Eye Tribe85и др.). Во-вторых, в сфере медицины
и фитнеса широкое распространение получают контролеры текущего состояния здоровья (пульс,
давление), а также мониторы уровня физической активности (напр. Fitbit86, Jawbone и др.).
Последнее время появился и новый тип интерфейсов ввода – био-браслеты, которых уже на рынке
несколько десятков моделей. Например, MYO87 – устройство регистрации напряжения мышц руки и
перевода их в команды для мобильного или стационарного компьютера. Или Uno Noteband88 – браслет,
выводящий на свой экран сообщения с подключенного мобильного устройства пользователя. Новация в
способе вывода текста состоит в использовании технологии Spritz89, то есть вывод текста по одному слову
с центровкой по экрану, что не позволяет читать текст обратно и что резко повышает скорость чтения. На
краудфандинговой платформе indiegogo браслет собрал $67,936 инвестиций. В качестве иллюстрации
тренда также интересна разработка нового интерфейса под названием Fin90 в виде кольца на пальце. Ввод
данных осуществляется с помощью распознавания жестов, ладонь пользователя превращается в панель
ввода. Это позволяет бесконтактно управлять устройствами. Проект прошел успешный запуск через
краудфандинг, собрав $202,547 инвестиций на indiegogo. Новый Kinect2 для Xbox использует в играх данные
о пульсе и дыхании игрока. Интересно, что как только в интерфейсах начинает использоваться физиология
человека, вместе с ней появляется и представленность в цифровом мире эмоционального мира человека.
Новые возможности. Наконец, начинают распространяться нейроинтерфейсы – устройства,
позволяющие фиксировать непосредственно мозговую активность и превращать энцефалограмму в
управляющие сигналы для игры, отправки сообщений и др. (напр. Emotiv). Уже сейчас эти устройства стоят
сравнительно недорого. Можно ожидать, что в течение 5-7 лет дешевые нейроинтерфейсы (по цене
хорошей компьютерной мыши) получат массовое распространение как обязательные компоненты ввода-
вывода. Это произойдет, когда будет создан достаточно эффективный «драйвер» между данными об
электрической активности мозга и операционной системой.
В обозримом будущем подобные устройства будут уменьшаться в размерах, встраиваться в виде элементов
одежды, украшений, татуировок или простейших имплантов (либо, в случае со сканерами тела, становиться
частью «умной среды» дома, улицы, публичного пространства). К концу 2020-х, по мере развития и
конвергенции нано- и био-технологий, устройства взаимодействия с техносредой могут начинать
имплантироваться в виде частей тела или внутренних органов (вполне возможно, что в этот момент слоган
‘Intel inside’ станет относиться уже не к компьютерам, а к людям).
Развитие подобного рода интерфейсов, совмещенное с широким проникновением дополненной
реальности, довольно сильно поменяет привычную среду для работы, учебы, занятий спортом и отдыха.
Творить и работать можно будет в любых помещениях и на любых поверхностях, используя жесты и
голосовые команды для создания видео, изображений или объемных объектов, а также текстов – примерно
так, как сейчас работает скульптор или моделист. Еще раз подчеркнем: интерфейсы взаимодействия
изменятся, и довольно радикально – так, что нынешний компьютер будет в следующем поколении
выглядеть столь же архаично, как для нас телеграфный аппарат конца 19 века.
Развитие тренда в трех горизонтах
2020. Речевой ввод, жесты, прикосновения, естественные и интуитивные действия для многих заменят
работу с клавиатурой, сделают для новых поколений вход в цифровой мир абсолютно естественным и не
сложным. Нет необходимости учиться стандарту qwerty и, тем более, тому, как правильно пробивать
перфокарты. Интерфейсы не просто сами по себе просты, но и адаптивны. Это распространяется на

83 http://www.xbox.com/ru-ru/kinect
84 https://www.leapmotion.com/
85 https://theeyetribe.com/
86 http://www.fitbit.com/
87 https://www.thalmic.com/en/myo/
88 https://www.indiegogo.com/projects/uno-noteband-get-notified-not-interrupted--3
89 www.spritzinc.com/
90 www.finrobotics.com/
33
аппаратные и программные интерфейсы: нет больше необходимости расставлять ЭЭГ электроды по
системе “10-20” – электроды сами помогут себя установить в нужные места или сделают это без помощи
пользователя. Измерители, датчики, камеры, анализаторы насыщают умную среду, часть из них может
использоваться и для анализа состояния человека и стать частью распределенного мега-интерфейса между
человеком и техносредой.
2030. Появляются интерфейсы, стандарты интерфейсов дополненной и виртуальной реальности,
специально организованные так, чтобы оптимизировать командую, коллективную коммуникацию,
включающую, например, систему команд и сообщения с указанием позиции, роли, функции и т.д. Переход
многих интерфейсов в статус незаметных, то есть абсолютно естественных за счет растворения в
окружающей умной среде, в еде, одежде и бытовых аксессуарах. Еще одним свойством таких интерфейсов
является работа с бессознательным: в тех случаях, когда для работы им требуется ответ на запрос или
прогнозируемая активность пользователя, запрос может быть отправлен под порогом восприятия. К этому
этапу цифровые помощники и бытовые искусственные интеллекты станут весьма конкурентным рынком,
для коммуникаций с ними потребуется специальный более скоростной, и более широкий, чем голос,
интерфейс.
2040. Движение в сторону оестествления интерфейсов приводит к тому, что к 2040 г. они становятся
совершенно прозрачными, то есть полностью работающими с теми языками коммуникации, к которым
человек приспособлен исторически – речь, движения, мимика. Плюс специально разработанные языки,
интерпретирующие ощущения, ожидания, воображаемые образы и внутреннюю речь. Одновременно
работающие с биосигналами, рациональными командами и неосознаваемыми драйвами.
2.3.3.4 Тренды уровня развития объектов управления: “ремонт” и усиление возможностей тела и
сознания
Данный тип трендов включает в себя, согласно [Ф291], появление технологий замены утраченных
конечностей на искусственные, полноценно контролируемые мозгом пользователя, а так же появление
средств усиления физических (экзоскелеты или новые искусственные органы, например, глаза с ночным
видением) и когнитивных (фарм- и технонейростимуляторы) способностей человека.
Первые нейропротезы. В форсайте ЕС до 2050 года [Ф392] в наиболее благополучном сценарии "Ренессанс
ЕС" среди ключевых технологий, реализующих сценарий, перечислены решения в области человеко-
машинной связи, усиления когнитивных и физический способностей человека с помощью фарм- и
робототехнических средств.
Передовые разработки в этом направлении ведутся в отделе нейробиологи университета Дьюка (США).
Лаборатория93, возглавляемая Мигелем Николелисом, известна целым рядом прорывных экспериментов по
использованию связи живого мозга с компьютером. Там были созданы интерфейсы, позволившие
обезьянам мысленно управлять механическими протезами, виртуальными объектами и даже шагающим
роботом, находящимся в другой стране. Также был проведен эксперимент по связыванию двух крыс
посредством нейроинтерфейса. В одном из публичных выступлений Николелис признался, что пошел еще
дальше и связал через интерфейс мозги сразу четырех грызунов, назвав такую сеть Brain net (вот он: первый
прото-предок нейронета). Важным моментом в контексте доклада является тот факт, что Николелис
регулярно использует в своих экспериментах передачу сигналов от мозга и в мозг через Интернет.
Сравнимых по значимости результатов достигли исследователи Питтсбургского университета (США) под
руководством Эндрю Шварца94. Они создали механизированный протез руки, имеющий семь степеней

91 Global Trends 2030: Alternative Worlds.2012
92 Global Europe 2050.2012
93 www.nicolelislab.net
94 schwartzlab.neurobio.pitt.edu
34
свободы, который управлялся силой мысли парализованной женщины. Данное достижение было включено
журналом Science в число главных научных достижений 2012 года. К концу 2014 г. та же женщина при
помощи того же интерфейса уже могла контролировать протез с десятью степенями свободы, увеличив
репертуар и точность движений через обучение в виртуальной среде.