發(fā)布時間:2024-03-04 11:18:50 瀏覽量:208次
導讀
近日,芬蘭阿爾托大學和日本高知工科大學的科研人員開發(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)化并設計出更加用戶友好的界面呢?
創(chuàng)新
芬蘭阿爾托大學(Aalto University)和日本高知工科大學(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)
研究成果發(fā)表在《 IEEE Pervasive Computing 》雜志上。阿爾托大學的研究小組由 Antti Oulasvirta 教授領導。
技術
阿爾托大學的博士后研究員 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?!?/p>
他繼續(xù)說:“有許多辦法可以自動優(yōu)化用戶界面,但是只有當我們擁有用戶的實際模型后,這樣才是有效的。之前,設計師們并沒有獲得基于心理學研究的細致模型,而這個模型可以預測不同個體執(zhí)行交互任務的情況?!?/p>
殘疾用戶會遇到的問題,舉例如下:
1)特發(fā)性震顫,阻礙了用戶精準指向的能力,導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)化器能給出設計建議,最小化內存負載,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。
他們研究的基礎是一種新型交互預測模型,它可以預測個人能力是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,從而可以預測文字輸入速度、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)化后的不同界面設計。
(圖片來源:阿爾托大學)
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計。然而,沒有任何一個真實用戶能夠嘗試所有這些設計。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,設計出針對個體的完美界面?!?/p>
(圖片來源:阿爾托大學)
該模型可用于模仿處于不同交互任務中的不同用戶。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,進行設計。
優(yōu)化器無需大量的訓練數(shù)據(jù)。
這種定制化是自動的。
Jokinen 總結道:“我們從文字輸入開始,它是一個日常任務。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?,F(xiàn)在,我們已經(jīng)確認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者或專家界面對于用戶表現(xiàn)的影響。我們也對于記憶缺陷人群如何影響學習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正當性理論支持對它的建模,從而使得對于模型的預測是可信的,優(yōu)化的目標是正確。”
關鍵字
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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