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人工智能新算法:為殘疾人優(yōu)化用戶界面!

發(fā)布時間：2024-03-04 11:18:50 瀏覽量：208次

導(dǎo)讀

近日，芬蘭阿爾托大學(xué)和日本高知工科大學(xué)的科研人員開發(fā)出一種優(yōu)化用戶界面的人工智能新算法，這種優(yōu)化可以考慮到個人間的差異。

背景

用戶界面，特別是文字輸入界面，一般都是針對正常用戶來設(shè)計的。然而，對于長者和殘疾人等特殊人群來說，普通的用戶界面使用起來顯得非常困難。

那么，如何才能考慮到個人之間的差異，提高特殊人群的用戶界面體驗，優(yōu)化并設(shè)計出更加用戶友好的界面呢？

創(chuàng)新

芬蘭阿爾托大學(xué)（Aalto University）和日本高知工科大學(xué)（Kochi University of Technology）的科研人員對此進行了研究，他們開發(fā)出一種優(yōu)化用戶界面的人工智能新算法，這種優(yōu)化可以考慮到個人間的差異。

（圖片來源：高知工科大學(xué)）

研究成果發(fā)表在《 IEEE Pervasive Computing 》雜志上。阿爾托大學(xué)的研究小組由 Antti Oulasvirta 教授領(lǐng)導(dǎo)。

技術(shù)

阿爾托大學(xué)的博士后研究員 Jussi Jokinen 表示：“大多數(shù)的用戶界面是針對普通用戶進行設(shè)計的。這種‘一刀切’的想法并沒有考慮到個體之間能力上的差異。在日常技術(shù)使用中，老年人和殘疾人用戶會遇到許多問題，這些問題通常都與他們的能力以及所處的環(huán)境相關(guān)。”

他繼續(xù)說：“有許多辦法可以自動優(yōu)化用戶界面，但是只有當(dāng)我們擁有用戶的實際模型后，這樣才是有效的。之前，設(shè)計師們并沒有獲得基于心理學(xué)研究的細致模型，而這個模型可以預(yù)測不同個體執(zhí)行交互任務(wù)的情況?！?/p>

殘疾用戶會遇到的問題，舉例如下：

1）特發(fā)性震顫，阻礙了用戶精準(zhǔn)指向的能力，導(dǎo)致在基于觸摸的人機交互中的出現(xiàn)巨大困難。優(yōu)化器可以提升用戶界面元素尺寸和群組功能，從而適應(yīng)屏幕尺寸的限制。

2）讀寫困難，使得用戶界面的輸入文本校對和單詞閱讀更耗時且易錯。優(yōu)化器能調(diào)整用戶界面中的文字量，并且采取輔助措施以保證輸入文字的正確性。

3）癡呆，降低了思考和記憶的能力，使得用戶難以或者根本無法使用大多數(shù)的日常用戶界面。優(yōu)化器能給出設(shè)計建議，最小化內(nèi)存負載，并使用戶需要盡可能少的過往知識。它們優(yōu)先處理頻繁或者重要的任務(wù)。

他們研究的基礎(chǔ)是一種新型交互預(yù)測模型，它可以預(yù)測個人能力是如何影響觸摸屏上的文字輸入。這個模型結(jié)合了手指指向和眼球移動的心理學(xué)研究，從而可以預(yù)測文字輸入速度、打字錯誤以及校對。

如下圖所示：根據(jù)不同用戶改變模型參數(shù)，帶來優(yōu)化后的不同界面設(shè)計。

（圖片來源：阿爾托大學(xué)）

為了演示這一模型，研究人員使用它模仿具有特發(fā)性震顫的用戶。他們預(yù)測，通過具備普通Qwerty鍵盤的智能手機打字，對于這種用戶來說幾乎是不可能的，因為超過半數(shù)的鍵入是錯誤的。Jokinen 表示：“通過這種預(yù)測之后，我們將文字輸入模型連接到優(yōu)化器，優(yōu)化器循環(huán)訪問幾千個不同的用戶界面設(shè)計。然而，沒有任何一個真實用戶能夠嘗試所有這些設(shè)計。因此，我們能夠使得對于計算模型的評估變得自動化，這一點非常重要?！?/p>

價值

優(yōu)化的成果是一個文字輸入界面，通過模型預(yù)測，它將比較適合具有特發(fā)性震顫的用戶。在打字過程中，幾乎沒有文字輸入錯誤發(fā)生。在模型預(yù)測之后，優(yōu)化界面經(jīng)過具有特發(fā)性震顫的真實用戶測試。模型預(yù)測與真實觀測相符，且用戶可以打出幾乎無錯的消息。

Jokinen 提醒道：“這當(dāng)然僅僅正是一個原型界面，并不適合消費者市場。我們的研究工作就是提出解決方案。我希望設(shè)計師們可以從這里獲取有益的東西，并在我們的模型和優(yōu)化器幫助下，設(shè)計出針對個體的完美界面?！?/p>

（圖片來源：阿爾托大學(xué)）

該模型可用于模仿處于不同交互任務(wù)中的不同用戶。這項研究帶來的益處如下：

  • 優(yōu)化可以改善性能，降低錯誤和提高效率。

  • 用戶界面根據(jù)不同的疾病，例如：讀寫困難、震顫或記憶缺陷，進行設(shè)計。

  • 優(yōu)化器無需大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

  • 這種定制化是自動的。

Jokinen 總結(jié)道：“我們從文字輸入開始，它是一個日常任務(wù)。我們選擇特發(fā)性震顫進行模擬和優(yōu)化，是因為它讓文字輸入變得非常困難。現(xiàn)在，我們已經(jīng)確認(rèn)了這種模型的效力和有用性。經(jīng)過拓展后，它可以用于其他使用場景和殘疾。例如，我們用模型模仿初學(xué)者或?qū)＜医缑鎸τ谟脩舯憩F(xiàn)的影響。我們也對于記憶缺陷人群如何影響學(xué)習(xí)以及界面的日常使用，進行了建模。重點是，無論殘疾與否，都必須有一個心理學(xué)正當(dāng)性理論支持對它的建模，從而使得對于模型的預(yù)測是可信的，優(yōu)化的目標(biāo)是正確?！?/p>

關(guān)鍵字

人工智能、人機交互、智能手機

參考資料

【1】
http://www.aalto.fi/en/current/news/2018-03-27/

【2】Sarcar, S., Jokinen, J., Oulasvirta, A., Wang, Z., Silpasuwanchai, C., Ren, X. Ability-Based Optimization of Touchscreen Interactions.. IEEE Pervasive Computing, 2018

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