Нейротехнологии помогают бизнесу

Компания "Лаборатория знаний" создала платформу, которая позволяет повысить эффективность командной деятельности не только в двух традиционных векторах "время/деньги", но и добиваться того, чтобы все люди в команде были счастливы. На развитие технологии разработчики получили грант по национальному проекту "Цифровая экономика". Генеральный директор ООО "Лаборатория знаний" Александр Макаров рассказал об истоках разработки, ее прикладных применениях и уникальности в мировом масштабе.

В чем суть и истоки продукта, который разрабатывает ваша компания?

Мы создали ядро – это суть технологии, а вокруг него – продукты (или продуктовые сборки).

Для начала мы изучали, как осуществляется передача знаний, и строили прогнозы о том, как этот процесс будет выглядеть в 2050 году или даже в 2100-ом (этот форсайт мы делали с коллегами из АСИ). И мечтали о том, чтобы для получения знаний в голову достаточно было бы вставить флэшку, или один человек подумал – а у другого эти мысли появились в голове. Эта идея – не такая уж утопическая: у России есть уникальная школа нейрофизиологии, которая идет от трудов Ивана Павлова и Петра Анохина, и слава богу – внук того самого Анохина, Константин Владимирович, в добром здравии и трудится в МГУ, читает лекции. В основе передачи знаний человека лежат нейрофизиология и психофизиология, то есть бессознательные процессы, которые невозможно отследить вербаликой. И мы подумали, что было бы классно понимать, что происходит в мозгу у человека, когда он ведет невербальное общение – для того, чтобы улучшить качество передачи знаний при подобной коммуникации.

Мы организовали форсайт с нейрофизиологами и психофизиологами, у которых российские корни, но часть из них работает за рубежом. По сути, по результатам той работы в рамках Национальной технологической инициативы (НТИ) был создан рынок "НейроНет". Цифровая экономика – это логическое продолжение НТИ. Мы работаем уже семь лет, с нашими результатами знакомы и ученые, и инженеры, и предприниматели, и – безусловно – айтишники: все мы так или иначе специалисты в ИТ.

Итак, целью создания ядра технологии стало улучшение интеллектуальной деятельности, а ее примером – далеко не единственным, но самым распространенным – является передача знаний. Именно в интеллектуальной деятельности около 20% приходится на вербалику, на 80% - бессознательные процессы, которые никак не оцифровываются. В "Цифровой экономике" оцифровали все – с помощью интернета вещей, датчиков, компьютеров, а человек по-прежнему остается "черным ящиком". Наша миссия – этот черный ящик распаковать, чтобы помочь человеку в цепочке создания бизнес-ценностей быть более эффективным.

Мы адресуем разработки бизнесу: образовательному, включая корпоративные университеты, или командам, чтобы в конечном итоге бизнес больше зарабатывал, а человек был по-настоящему счастливым. Это происходит, когда внутренние потребности человека соответствуют внешним ожиданиям.

Можете привести пример применения вашей технологии?

Я представлю суть нашей технологии на примере бизнес-кейса. Мы изучили процесс передачи знаний в Высшей школе бизнеса МГУ и надели на студентов нейроинтерфейсы: это такая стильная полоска на голове, в которой установлены датчики, снимающие сигналы головного мозга – электроэнцефалограмму (ЭЭГ) потребительского класса. Из этой ЭЭГ мы выделяем параметры, полезные для конкретных бизнес-процессов. Если речь идет о передаче знаний в ходе лекции, мы отслеживаем такие параметры как когнитивная нагрузка (насколько сложно в данный момент ученику), уровень увлеченности (насколько интересно в данный момент студенту или всей аудитории), уровень стресса (мы его разделяем на полезный – краткосрочный, и длительный, ведущий к выгоранию) и др. И в режиме реального времени мы показываем педагогу, что происходит с каждым конкретным учеником и со всей группой. Это полезно и студентам: они наглядно видят, какая информация им "заходит", а какая – нет. Мы даже делали нейрорасписание для каждого ученика, чтобы он знал идеальное время для прослушивания лекций (это было особенно актуально на удаленке).

Наряду с педагогом и учеником, в этом кейсе есть третья сторона – методисты, которые готовят контент в образовательных учреждениях. Мы даем им информацию о том, какой контент легко заходит, где нужно увеличить сложность, чтобы "завести" мозги у студентов и иную аналитику.

Итак, вы снимаете ЭЭГ и интерпретируете сигналы головного мозга. Какова достоверность/ошибка при интерпретации сигналов мозга (ведь вы явно не умеете читать мысли)?

Конечно мы не можем читать мысли, но хорошо понимаем, что такое мысль. Есть такая фраза "Мысль изреченная является ложью" - это потому, что мысль рождается на одном слое, на следующем слое мы визуализируем эту мысль, далее идет культурный слой (он связан и с языком, и географическим местом, и родом деятельности человека. И в результате в момент вербализации исходная мысль усекается во много раз. Современные компьютерные системы могут распознать процесс думания о ярком цвете или форме, но это ведь далеко не мысль.

Мы строим модели на основе данных психофизиологии, обогащенных данными о конкретном виде деятельности: уникальные алгоритмы рождаются только в этой связке. Такую коммуникацию можно разрезать на пласты: когда человек слушает – это один тип деятельности, когда он говорит – другой. И далее на базе технологии машинного обучения мы рассчитываем параметры, точность которых – в среднем 96%. Причем чем больше человек или организация используют наши решения, тем выше становится точность. Мы не работаем на критических производствах, где важны сотые доли проценты – мы отслеживаем тенденции, вектора, погрешность даже в 10% была бы не так критична.

В разное время и в разных источниках продукт вашей компании назывался Neuro Angel, coMind и Team.me. Это разные разработки или этапы развития одного продукта?

Изначально наша технология называлась Neuro Angel. Тогда мы смогли преобразовывать ЭЭГ в сигналы, сделали платформу с озером данных и механизмами их аналитики, научились запускать раздельные нейронные сети для разных параметров, подключать разные типы нейроинтерфейсов, строить дэшборды на базе этих параметров. При дальнейшем поиске областей деятельности, к которых такую разработку можно применить, у нас стали появляться продуктовые сборки.

Для примера расскажу о продуктовой сборке Team.me. По-английски team – это команда, и продукт адресован командам. Я считаю, что настоящую пользу миру компания "Лаборатория знаний" может принести за счет решения для усиления команд. Процесс мышления запускается на полную мощность, когда этим занимаются три человека и более: позиции с трех сторон позволяют создать объем. Поэтому прорывных вещей можно достичь за счет усиления команд.

Это длинный путь, но мы туда движемся. В примере лекции коммуникация идет по принципу "один - ко многим", а если те же студенты начнут работать в группах, им потребуется продукт Team.me. Он направлен на то, чтобы максимально эффективно реализовывать проекты. Такие проекты, к слову, сеть не только в бизнесе: даже заказ домой шкафа, с логистикой и сборкой – это целый проект. Часто качество проекта упирается в два параметра: деньги и сроки. Но мы добавляем третий: чтобы при этом люди в команде были счастливы.

Бизнес-процесс работы в командах иной, нежели при передаче знаний – он ближе к управлению проектом. И руководитель команды должен понимать, какие типы задачи каким сотрудникам давать. Мы раскладываем даже такие ситуации, когда некий сотрудник может выполнить задачу качественно и в срок, но уровень стресса и демотивации у него – критический. Для этого мы создаем цифровой профиль человека, в котором простраиваем его внутреннюю мотивацию, а также цифровой профиль команды, и выбираем из профилей сотрудников те позиции, которые наиболее важны для конкретного проекта.

В апреле 2022 г. Фонд содействия инновациям (ФСИ) назвал ООО "Лаборатория знаний" одним из 12 победителей конкурса "Коммерциализация-Искусственный интеллект" (очередь III) и выдал грант по национальному проекту "Цифровая экономика" в размере 20 млн руб. Проект, на который ФСИ выделил грант, называется "Развитие и коммерциализация программного комплекса повышения продуктивности работы распределенных команд на основе искусственного интеллекта и анализа мультимодальных данных Team.me".

Программный комплекс Teamme направлен на повышение производительности интеллектуального труда. Он отслеживает такие параметры как продуктивность, вовлеченность, ритм работы сотрудника, потребность в отдыхе; позволяет понять, какие типы задач более эффективно поручать тому или иному сотруднику.

Хотя в мире есть много компаний, которые решают похожие задачи, "Лаборатория знаний" пошла необычным путем. Для оценки состояния сотрудников используются нейроинтерфейсы – небольшие удобные приборы, которые считывают электрическую активность мозга человека во время работы.

Уникальные алгоритмы и модели искусственного интеллекта, встроенные в Team.me, позволяют по энцефалограмме делать выводы о ментальном состоянии каждого участника проектной команды и судить о состоянии команды в целом.

Эти данные Team.me превращает в аналитические дашборды для принятия стратегических и тактических управленческих решений.

"Лаборатория знаний" зарегистрировала 12 патентов, а выручка компании превышает 100 млн рублей в год. Пока заказчиками "Лаборатории знаний" в основном являются российские компании, но разработчик активно готовится выйти на такие рынки как Китай и другие азиатские страны, Латинскую Америку, и страны арабского мира – в первую очередь, Объединенные Арабские Эмираты и Саудовскую Аравию.

Что стало бы с продуктом, не получи "Лаборатории знаний" гранта по национальному проекту "Цифровая экономика" от ФСИ?

Мы бы явно разрабатывали продукт существенно медленнее и делали это, отталкиваясь от потребностей определенных заказчиков. Это, в свою очередь, влияло бы на сроки вывода решения на рынок.

Как построена тарификация и монетизация решений "Лаборатории знаний"?

Мы продаем платформу - в облаке или с развертыванием на инфраструктуре заказчика (on-premises) и лицензии на каждое рабочее место на год. При этом под задачи заказчика мы можем разработать и замерять дополнительные параметры, помимо тех, которые существуют в платформе. Например, для одного банка мы измеряли уровень креативности преподавателей и слушателей корпоративного университета – стоимость таких доработок, конечно, рассчитывается для каждой задачи отдельно.

В феврале 2020 г. в интервью Forbes вы рассказывали, что аппаратной основой решения Neuro Angel является гарнитура (нейроинтерфейс), которая крепится на голову – для снятия сигналов мозга. Гарнитуры вы тогда закупали у таганрогской компании "Нейротех" и канадской Interaxxon. Кто является поставщиками гарнитур для вашего проекта сейчас?

Мы отказались от западных поставщиков и полностью перешли на российские разработки. "Лаборатория знаний" использует нейроинтерфейсы BrainBit производства ООО "НейроМД", которые интегрированы с программным обеспечением ООО НМФ "Нейротех" (обе - из Таганрога). Они каким-то образом решают логистические проблемы по комплектующим для этих изделий.

Какие компании в России и в мире вы считаете прямыми конкурентами?

Отчасти конкуренты, хотя скорее – партнеры: компания "Нейри", хотя она больше фокусируется на "железе" и SDK, а не на программных разработках, как мы. Есть компания "Нейротренд", которая занимается нейромаркетингом (например, для фильмов или сайтов) – это тоже наши партнеры.

Из мировых игроков стоит упомянуть компанию BrainCo Inc. из американского штата Массачусетс: они разработали нейроинтерфейс, попытались применить его в образовательной сфере, но что-то у них не пошло, и они двинулись в ментальную сторону (к примеру, снимают сигналы, когда человек медитирует). Компаний, которые занимаются нейротехнологиями для повышения эффективности командной деятельности, я не знаю – хотя мы ежемесячно делаем глобальный обзор. Так что у нас есть окно возможностей и на мировом рынке. Хотя и в Европе, и в США созревают продуктовые сборки в этой сфере, в частности – для оценки человеческого капитала (neuro assessment). Так что "Лаборатория знаний", хоть и является небольшой компанией, находится в глобальном мейнстриме.

Рассматриваете ли вы экспортные возможности, и какие страны/регионы мира видятся вам доступными с учетом текущих геополитических реалий?

Мы были несколько раз в Америке, в том числе – в Кремниевой долине, много и предметно общались с венчурными фондами. Нам неоднократно подтверждали, что многие компании в ИТ, в фарминдустрии и других секторах экономики много вкладывают в повышение эффективности. У них уже идеально выстроены процессы разработки, управление проектами, и за прирост даже в 1% они готовы платить гигантские деньги. А наше решение позволяет повысить продуктивность работы даже на 10%.

Мы были и в Китае: выиграв технологически конкурс Сколково, "Лаборатория знаний", вместе с четырьмя другими стартапами, мы посетили девять китайских регионов. Там мы тоже познакомились со многими компаниями, венчурными фондами, акселераторами, технопарками; подписали 20 соглашений о сотрудничестве. Но для выходя на рынок Китая нужно грамотно провести патентование продукта: иначе он может быть быстро скопирован.

Все эти визиты были в 2019 г., в канун пандемии. Конечно, она внесла коррективы в наши планы, как и события февраля 2022 г. Так что мы сейчас на низком старте и еще решаем, в какую сторону стоит двигаться. В США и Китае – диаметрально противоположные подходы: американцам нужен законченный продукт, пригодный для определенного бизнес-кейса, китайцам нужно все, включая наукоемкие разработки, но они пытаются скопировать.

При интерпретации ЭЭГ значение имеет, как вы сказали, культурный код. Значит ли это, что при выходе на рынок той или иной страны вам придется дорабатывать продукт и переобучить модель под местные культурные и прочие особенности?

Прямо в "яблочко"! Если мы идем в другую культуру, там деятельность устроена по-другому, в соответствии с их культурным кодом. И нам придется собирать на месте фокус-группы и переобучать модели. Но мы сделаем это быстрее на порядок, в сравнении с созданием исходного продукта.

Благодаря национальному проекту "Цифровая экономика" ИТ-разработчики могут получить финансирование на реализацию новых цифровых решений и их дальнейшее масштабирование. В зависимости от того, на каком этапе развития находится проект, компаниям доступы соответствующие программы поддержки. Порядок и критерии конкурсных отборов, как и подробности об отдельных программах, размещены на сайте ит-гранты.рф.