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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：2024-05-02 13:16:22 瀏覽量：168次

熱點回顧

最近，芬蘭阿爾托大學和日本高知工科大學的科研人員推出了一項旨在優(yōu)化用戶界面的全新人工智能算法，旨在照顧個體之間的差異性需求。

背景介紹

一般來說，用戶界面設計通常針對正常用戶而言。但對于長者和殘疾人群體來說，常見的用戶界面設計卻會讓他們感到困難。

那么，如何考慮到不同個體之間的差異，給特殊群體提供更友好的用戶體驗呢？

創(chuàng)新亮點

芬蘭阿爾托大學和日本高知工科大學的科研團隊展開了這方面的研究。他們研發(fā)出了一項能夠優(yōu)化用戶界面的人工智能新算法，針對個體之間的差異性需求進行考量。

（圖片來源：高知工科大學）

該研究成果發(fā)表在《 IEEE Pervasive Computing 》雜志上，阿爾托大學的研究團隊由 Antti Oulasvirta 教授領導。

技術剖析

阿爾托大學的博士后研究員 Jussi Jokinen 指出：“大多數用戶界面都是為普通用戶設計的，卻忽視了不同個體之間能力上的差異。老年人和殘疾人在使用科技產品時會遇到不少困擾，這些問題通常與他們的能力和環(huán)境密切相關。”

他補充道：“盡管有多種自動優(yōu)化用戶界面的方法，但僅當我們擁有用戶實際模型時，這才是最為有效的。之前，設計師們并沒有基于心理學研究的詳實模型，而這個模型可以預測不同個體在交互任務中的表現(xiàn)?！?/p>

殘疾用戶所面臨的問題舉例如下：

1）特發(fā)性震顫會影響用戶準確指向的能力，導致觸摸屏交互時遇到巨大難題。優(yōu)化器可以擴大用戶界面元素尺寸和群組功能，以適配屏幕限制。

2）讀寫困難使得用戶界面中的文本輸入和閱讀變得耗時易錯。優(yōu)化器能夠調整文本量，并采取輔助措施保證輸入準確性。

3）癡呆癥會降低思考和記憶力，導致用戶難以或無法使用許多日常界面。優(yōu)化器能夠給出設計建議，減少記憶負擔，讓用戶從過往知識中獲取更少的信息，著重處理常見或重要任務。

他們基于一種新型交互預測模型，可以預測個體能力如何影響觸摸屏上的文字輸入。這個模型結合了手指指向和眼球移動的心理學研究，可預測文字輸入速度、打字錯誤或校對行為。

根據不同用戶更改模型參數，如下圖，實現(xiàn)優(yōu)化后的不同界面設計：

（圖片來源：阿爾托大學）

為了驗證這一模型，研究人員使用它模擬具有特發(fā)性震顫的用戶。他們預測，這類用戶幾乎無法通過常規(guī)Qwerty鍵盤輸入信息，因為錯誤率超過半數。Jokinen 表示：“在預測之后，我們將文字輸入模型與優(yōu)化器相連，對數千種不同的用戶界面設計進行循環(huán)訪問。然而，沒有一個真實用戶能夠試用所有這些設計。因此，我們實現(xiàn)了對計算模型的自動評估，這十分重要?！?/p>

技術價值

優(yōu)化結果是一個文字輸入界面，經過模型預測，確實更適合特發(fā)性震顫患者。在輸入過程中，幾乎沒有出現(xiàn)打字錯誤。模型預測與實際用戶測試結果相符，用戶幾乎完成了無錯誤的信息輸入。

Jokinen 指出：“這只是一個原型界面，并不適用于消費者市場。我們的研究旨在提供解決方案。我希望設計師們能從中獲益，在我們的模型和優(yōu)化器幫助下，設計出完全符合個體需求的界面?！?/p>

（圖片來源：阿爾托大學）

這一模型可模擬不同用戶在不同交互任務中的表現(xiàn)。這項研究帶來了一些益處：

  • 優(yōu)化可提升性能，減少錯誤、提高效率。

  • 用戶界面可根據不同疾病（如讀寫困難、震顫或記憶缺陷）進行設計。

  • 優(yōu)化器無需大量訓練數據。

  • 這樣的個性化是自動進行的。

Jokinen 概括道：“我們從文字輸入出發(fā)，因為這是日常任務。我們選擇特發(fā)性震顫進行模擬和優(yōu)化，因為這對文字輸入極具挑戰(zhàn)。目前，我們已確認了模型的準確性和實用性。將來，可以拓展應用到其他場景和殘障群體。例如，我們用模型模擬新手或專家用戶界面對表現(xiàn)的影響。我們還研究了記憶缺陷對學習和日常界面應用的影響。關鍵是，無論殘障與否，我們都需要一套心理學合理性理論來支撐模型的構建，確保模型預測準確，優(yōu)化目標正確?！?/p>

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人工智能、人機交互、智能手機

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