AMiner：人工智能之人機交互[99頁].pdf

1、 人工智能之人機交互 Research Report of Human-Computer Interaction 2020 年第 3 期 清華大學人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清華-中國工程院知識智能聯合研究中心 2020 年 6 月 qRqPqOxPnNqPpPrOqOrPsR7NcM9PnPnNoMmMfQqQoQeRoPrM6MmNpPvPrQsNvPtOtN 1 概述篇概述篇 . 1 1.1 人機交互的概念. 1 1.2 人機交互的發展歷程. 2 1.3 專家 AI TIME論道人機交互 VS 智能 . 5 2 技術篇技術篇 . 13 2.1 觸控交互. 13 2.2 聲控交

2、互. 15 2.3 動作交互. 21 2.4 眼動交互. 27 2.5 虛擬現實輸入. 31 2.6 多模態交互. 40 2.7 信息無障礙中的智能交互技術. 42 2.8 人機交互領域必讀論文. 46 3 人才篇人才篇 . 53 3.1 學者情況概覽. 53 3.2 代表性學者簡介. 56 4 應用篇應用篇 . 73 4.1 智能終端. 73 4.2 智能穿戴. 75 4.3 智能家居. 76 4.4 游戲領域. 77 4.5 教育領域. 78 4.6 醫學領域. 80 5 趨勢篇趨勢篇 . 83 6 結語結語 . 85 參考文獻參考文獻 . 87 圖目錄圖目錄 圖 1-1 人機交互界面的發

3、展 . 2 圖 1-2 Wonder Painter 示例 . 7 圖 1-3 全手型感應 . 9 圖 2-1 電阻式觸摸屏結構示意圖 . 13 圖 2-2 電容式觸摸屏原理示意圖 . 14 圖 2-3 紅外觸摸屏原理示意圖 . 14 圖 2-4 表面聲波式觸摸屏原理示意圖 . 15 圖 2-5 語音識別系統的主要模塊 . 16 圖 2-6 語音合成方法 . 19 圖 2-7 指關節跟蹤示意圖 . 25 圖 2-8 基于眼動跟蹤的人機交互研究框架 . 28 圖 2-9 不同注視位置觸發示意圖 . 30 圖 2-10 (a)單行程眼勢；(b)多行程眼勢 . 31 圖 2-11 用戶在虛擬現實中使

4、用 QWERTY 實體鍵盤進行輸入 . 32 圖 2-12 (a) TipText；(b) BiTipText. 36 圖 2-13 VISAR 鍵盤 . 38 圖 2-14 小型觸摸表面 . 39 圖 2-15 (a)PizzaText；(b)RingText . 40 圖 3-1 人機交互領域全球學者分布 . 54 圖 3-2 人機交互領域 TOP5 國家 . 54 圖 3-3 人機交互領域學者 h-index 分布 . 55 圖 3-4 人機交互領域中國學者分布 . 55 圖 3-5 中國與其他國家的合作論文數量情況 . 56 圖 5-1 人機交互技術趨勢 . 83 圖 5-2 人機交互

5、國家趨勢 . 84 圖 5-3 人機交互機構趨勢 . 84 表目錄表目錄 表 1-1 各種人機交互界面的特征比較 . 4 表 3-1 近三年高產學者百人名單 . 70 概述篇 1 1 概述篇概述篇 1.1 人機交互的概念人機交互的概念 人機交互（Human-Computer Interaction, HCI），作為一個術語，首次使用是 在由Stuart K. Card， Allen Newell 和Thomas P. Moran撰寫的著作 “The Psychology of Human-Computer Interaction”里1，它是一門研究系統與用戶之間的交互關系 的學問。系統可以是各

6、種各樣的機器，也可以是計算機化的系統和軟件。人機交 互界面通常是指用戶可見的部分，用戶通過人機交互界面與系統交流，并進行操 作。人機交互技術是計算機用戶界面設計中的重要內容之一，它與認知學、人機 工程學、心理學等學科領域有密切的聯系。 目前關于人機交互的定義主要有三種： 一是 ACM （Association for Computing Machinery）的觀點，它將人機交互定義為：有關交互計算機系統設計、評估、 實現以及與之相關內容的學科；二是伯明翰大學教授 Alan Dix 的觀點：人機交 互指的是研究人、計算機以及它們之間相互作用方式的學科，學習人機交互的目 的是使計算機技術更好地為人

7、類服務；三是賓夕法尼亞州立大學 John M. Carroll 的觀點：人機交互指的是有關可用性的學習和實踐，是關于理解和構建用戶樂于 使用的軟件和技術，并能在使用時發現產品有效性的學科。無論是哪一種定義方 式，人機交互所關注的首要問題都是人與計算機之間的關系問題。 人機交互技術的發展與國民經濟發展有著直接的聯系， 它是使信息技術融入 社會、深入群體，達到廣泛應用的技術門檻。任何一種新交互技術的誕生，都會 帶來其新的應用人群、 新的應用領域， 帶來巨大的社會經濟效益。 從企業的角度， 改善人機交互能夠提高員工的生產效率， 學習人機交互能夠降低產品的后續支持 成本。在個人的角度，可以幫助用戶有效

8、地降低錯誤發生的概率，避免由于錯誤 引發的損失。在現代和未來的社會里，只要有人利用通信、計算機等信息處理技 術進行社會活動，人機交互都是永恒的主題，鑒于它對科技發展的重要性，人機 交互是現代信息技術、人工智能技術研究的熱門方向2。 人工智能之人機交互 2 1.2 人機交互的發展歷程人機交互的發展歷程 人機交互的發展歷史，是從人適應計算機到計算機不斷地適應人的發展史， 交互的信息也由精確的輸入輸出信息變成非精確的輸入輸出信息。 隨著網絡的普 及和無線通訊技術的發展，人們的需求不再局限于界面美學形式的創新，現在的 用戶更多的希望在使用多媒體終端時，有著更便捷、更符合他們的使用習慣，同 時又有著比較

9、美觀的操作界面3。在過去的幾十年間，人機界面經歷了從命令行 界面到圖形用戶界面兩個主要發展階段的演變；近年來，人機界面的發展越來越 強調交互的自然性，即用戶的交互行為與其生理和認知的習慣相吻合，隨之出現 的主要的交互界面形式為觸摸交互界面和三維交互界面4。 圖 1-1 人機交互界面的發展 命令行界面 基于命令行界面（Command-line Interface, CLI），用戶使用鍵盤按照一定的 規則輸入字符，以形成可供機器識別的命令和參數，并觸發計算機進行執行。其 優點是由于鍵盤輸入相對較高的準確率，以及幾乎不需要冗余的操作，所以熟練 的用戶可以達到非常高的交互效率，同時，通過規則的設計，命

10、令行界面也能支 持豐富靈活的指令形式。但是，命令行界面的缺點在于交互非常不直觀，由于機 概述篇 3 器命令與自然語言的構造規則往往相去甚遠，所以用戶需要記憶大量的指令，有 時甚至需要具備計算機領域的專業知識和技能，才能達到較高的使用效率。這對 于新手用戶而言大大提升了學習成本， 也顯著影響了普通用戶使用命令行界面時 的體驗。 圖形用戶界面 為了改進命令行界面的問題，人們提出了圖形用戶界面（Graphical User Interface, GUI），該界面將命令和數據以圖形的方式展示給用戶，用戶通過所見 即所得（What You See Is What You Get, WYSIWYG）的方式

11、與顯示的界面元素 進行交互。 根據人機交互領域中的定義， 圖形用戶界面一般包括窗口 （Window） 、 圖標（Icon）、菜單（Menu）和指針（Pointer）這四類主要的交互元素。用戶通 過控制指針來對窗口、圖標和菜單等顯示元素進行指點（Pointing）操作，從而 完成交互任務。 廣義的圖形用戶界面泛指一切用圖形表征程序命令和數據的界面 系統，但在狹義上，圖形用戶界面一般指個人電腦（PC）上的二維 WIMP 界面。 此時，用戶與界面交互的設備一般是鍵盤和鼠標。圖形用戶界面的一大優勢是擺 脫了抽象的命令， 通過利用人們與物理世界交互的經驗來與計算機交互， 從而顯 著降低了用戶的學習和認知

12、成本。然而，由于圖形用戶界面的基本操作是指點， 即用戶需要使用指針來選擇交互目標， 因而其往往對用戶指點操作的精度有較高 的要求。此外，由于鼠標設備所在的控制域（Motor Space）與界面顯現的顯示 域（Visual Space）是分離的，因而用戶需要對目標進行間接的交互操作（Indirect Manipulation），從而更加增加了交互的難度。 觸摸交互界面 在觸摸交互界面上（Touch User Interface），用戶通過手指在屏幕上直接操 作顯示的交互內容。根據人機交互研究中的定義，觸摸交互界面一般包括頁面 （Page）、控件（Widget）、圖標（Icon）和手勢（Gestu

13、re）這四類主要的交互 元素 A 用戶通過觸摸、長按、拖拽等方式直接操控手指接觸的目標，或者通過 繪制手勢的方式觸發交互指令。目前，觸摸界面主要存在于智能手機和可穿戴設 備（如智能手表）等設備上。觸摸交互界面的優勢是充分利用了人們觸摸物理世 人工智能之人機交互 4 界中物體的經驗，將間接的交互操作轉化為直接的交互操作（Direct Manipulation），從而在保留了一部分觸覺反饋的同時，進一步降低了用戶的學 習和認知成本。然而，觸摸操作受困于著名的“胖手指問題”，即由于手指本身 的柔軟，以及手指點擊時對于屏幕顯示內容的遮擋， 在觸屏上點擊時往往難以精 確地控制落點的位置，輸入信號的粒度遠

14、遠低于交互元素的響應粒度。同時，由 于觸摸交互界面的形態仍然為二維界面， 所以這限制了一些與三維交互元素的交 互操作。 三維交互界面 三維交互界面（3D User Interface）的出現進一步提升了人機界面的自然性。 在三維交互界面中，用戶一般通過身體（如手部或身體關節）做出一些動作（如 空中的指點行為，或者肢體的運動軌跡等），以與三維空間中的界面元素進行交 互， 計算機通過捕捉用戶的動作并進行意圖推理， 以觸發對應的交互功能。 目前， 三維交互界面主要存在于體感交互、虛擬現實、增強現實等交互場景中。三維交 互界面的優勢是進一步突破了二維交互界面的限制，將交互擴展到三維空間中。 因此， 用

15、戶可以按照與物理世界中相同的交互方式， 與虛擬的三維物體進行交互， 從而進一步提升交互自然度，降低學習成本。不過，三維交互的挑戰在于由于完 全缺乏觸覺反饋， 所以用戶動作行為中的噪聲相對較大， 而且交互動作與身體的 自然運動較難區分，因而輸入信號的信噪比相對較低， 較難進行交互意圖的準確 推理，限制了交互輸入的準確度。此外，由于相對于圖形用戶界面和觸摸交互界 面，動作交互的幅度一般較大，所以交互的效率也較低，同時更容易讓用戶感到 疲勞。 表 1-1 各種人機交互界面的特征比較 交互界面 交互接口尺寸 觸覺反饋 輸入精度 交互效率 自然性 命令行界面 大 有 高 高 低 圖形用戶界面 大 有 中

16、 中 中 觸摸交互界面 小 部分 較低 較低 較高 三維交互界面 大 無 低 低 高 概述篇 5 表 1-1 匯總比較了幾種交互界面的特點，可以看出，隨著交互界面的演變， 交互的自然性逐漸提高，但由于交互接口尺寸的限制和觸覺等反饋信道的受限， 導致了輸入的精度和交互效率反而逐漸降低。 這種交互自然性和高效性之間的制 約關系，成為了人機交互研究中的難題，如何在兩者之間兼顧和平衡，是具有重 要理論和實踐意義的研究問題。 1.3 專家專家 AI TIME論道人機交互論道人機交互 VS 智能智能 2019 年，清華大學人工智能研究院長張鈸院士、唐杰教授、李涓子教授等 人聯合發起“AI TIME”sci

17、ence debate，希望用辯論的形式，探討人工智能和人 類未來之間的矛盾，探索人工智能領域的未來。AI TIME 是一群關注人工智能發 展，并有思想情懷的青年人創辦的圈子。AI TIME 旨在發揚科學思辨精神，邀請 各界人士對人工智能理論、算法、場景、應用的本質問題進行探索，加強思想碰 撞，打造成為北京乃至全國知識分享的聚集地。 AI TIME 第七期論道人機交互 VS 智能中邀請到了清華大學計算機科學 與技術系長聘教授史元春、中科院軟件所研究員田豐、中科院計算所研究員陳益 強、 小小牛創意科技 CEO 曹翔等四位重量級嘉賓，論道人機交互的發展及未來， 現將其探討內容整理如下。 1.3.1

18、 人機交互的人機交互的先驅學者先驅學者 1979 年，當年輕的喬布斯拜訪施樂 PARC 研究中心時，他看到了施樂新發 明的圖形用戶界面（GUI），相比當時的文本命令行界面，程序圖標、窗口化、 下拉菜單和絢麗的圖像效果把喬布斯狠狠地震撼了。 “仿佛蒙在我眼睛上的紗布 被揭開了一樣”，喬布斯傳中如此描述喬布斯當時的感受：“我看到了計算 機產業的未來”。喬布斯回到蘋果后，迅速將 GUI 移植到蘋果產品上，隨后上 市的 Macintosh 取得了轟動效果。 人工智能之人機交互 6 今天我們習以為常的觸摸屏或圖形用戶界面，在 40 年前尚是石破驚天的革 命。在計算機橫空出世的這近半個多世紀里，有一些學者

19、做出了巨大的、直接的 貢獻。 Vannevar Bush（范內瓦布什范內瓦布什） 1945 年， 在電子計算機尚未 “出世” 時， 范內瓦 布什就發表了題為 “As We May Think”的文章，形象描述了未來個人電腦，一種被稱為 MEMEX 的機器， 闡釋了直接交互、超鏈接、網絡存儲等概念。 J.C.R Licklider（約瑟夫利克萊德約瑟夫利克萊德） 1960 年，約瑟夫利克萊德提出“人機共生”的思想，并在布什的領導下 通過美國國家科技計劃大力支持了人機共生理念下的圖形與可視化、 虛擬對象操 控、互聯網絡等研究項目，在他的主導下，個人電腦、互聯網絡的標志性關鍵技 術在六七十年代逐次誕

20、生了。約瑟夫利克萊德領導的交互式計算，不但研發了 分式操作系統，而且直接地引導了圖形技術。 Douglas C. Engelbart（道格拉斯恩格爾巴特道格拉斯恩格爾巴特） 恩格爾巴特在 1963 年設計出一款手掌大小、以輪子為基礎的設備，此設備 也就是鼠標的原型，1968 年在舊金山的秋季聯合計算機會議上，恩格爾巴特先 后演示了鼠標、所見即所得的文字編輯器、超鏈接、文本圖形混排等，還談到了 阿帕網（ARPANet，互聯網的前身）以及科技進步的未來。他是人機交互的先 鋒，開發了超文本系統、網絡計算機，以及圖形用戶界面的先驅；并致力于倡導 運用計算機和網絡，來協同解決世界上日益增長的緊急而又復雜

21、的問題。他被冠 為“鼠標之父”。 在 Vannevar Bush、J.C.R Licklider、Douglas C. Engelbart 等先驅的推動下， 在語言學、心理學、計算機科學的共同參與下，計算機從沒有用戶界面，到有了 圖形用戶界面，開創了個人電腦以及互聯網絡等惠及整個社會的新產業。未來， 在新的傳感和多媒體技術的共同支持下， 機器將可以通過感知和數據處理技術來 理解我們，來理解周圍的環境，實現更自然、更智能的人機交互。 概述篇 7 1.3.2 嘉賓分享案例嘉賓分享案例 每位嘉賓就所做所見，講述了人機交互正在或即將發生的場景，這些場景基 本代表了人機交互最新、最前沿的研究方向。 Wo

22、nder Painter Wonder Painter，由北京小小牛創意科技研發，是一款融合了人工智能、機 器學習和人機交互為一體的新型技術，可以將任何靜態物體立即轉換成動畫。 圖 1-2 Wonder Painter 示例 曹翔老師現場展示了 Wonder Painter 工作的典型例子。一張普通的紙，一支 普通的筆，畫下天馬行空的圖畫，再由手機采集起來，瞬間就可以轉化成三維的 動畫。曹翔老師希望通過這項技術，打破普通人表達創意的門檻。 輸入技術和相關理論輸入技術和相關理論 自然人機交互具有輸入非精確性等新型特征，同時 EMG 等新的輸入通道為 自然人機交互提供了研究機遇。如何建立針對新型特

23、征的運動模型，并利用生理 等新型通道感知用戶交互意圖是人機交互研究的重點之一。 田豐老師就此介紹了 自己的兩項工作。 一是運動目標獲取非確定性模型。在運動的畫面中，如何知道用戶真正想點 擊的是哪一個模塊，其基本思路是：1）構建落點分布模型，揭示落點分布與目 人工智能之人機交互 8 標初始位置、大小間的關系；2）對目標獲取錯誤率進行預測；3）增強移動目標 獲取成功率。 二是基于 EMG 的交互意圖隱式感知技術。想象一下，你拿起一支筆，或者 喝了一口水，不等你給機器傳達命令，它就通過你的肌肉電信號，感知到了你現 在正在做什么。這就是田豐目前在做的另一項研究。該項工作的主要思路是：1） 提出一種通過

24、肌電感知技術對日常手部動作及所接觸物品屬性進行感知的方法； 2） 通過布置手臂上的傳感器捕獲手部活動時的 EMG 信號；3）提取能表征 EMG 信號的均方根、AR 系數等特征并通過機器學習方法識別物體。 多模態協同感知多模態協同感知 陳益強老師指出，普適計算時代，未來的人機交互模式應該是多模態的。我 們既可以用鍵盤、鼠標、語音進行機器操作，也可以用手勢、表情、唇語進行操 作。圍繞“多模態”設想，陳益強提到了自己的兩項工作。 一是基于多模態感知理論的手語識別。陳益強將面部識別、手勢動作識別和 手語識別相融合，來提高手語識別的精度，以期幫助殘障人士和外界溝通。 二是基于多模態感知理論的人機交互方法

25、，利用語音，視覺，可穿戴等等， 使機器人獲知用戶當前復雜行為及情感狀態。陳益強提到： “人機交互的終極目 標，是達到人機之間的無縫互動，仿佛人和人在交互一樣。因此，機器要準確感 知到人的當前動作、行為甚至情緒。我們基于多模態手段，如語音、面部表情、 可穿戴生理指標檢測等，試圖解決這個問題?！?自然用戶意圖的準確理解自然用戶意圖的準確理解 在使用手機軟鍵盤時，經常發生誤觸的問題，26 個字母擠在狹窄的輸入界 面里，再配上胖乎乎的手指，點錯的經歷太多了。這是觸屏這種自然交互界面上 典型的難題：胖手指難題。輸入信號脫離了實體按鍵，通過觸屏控制輸入仍然可 以達到精準的輸入效果。 概述篇 9 圖 1-3

26、 全手型感應 史元春教授的研究工作，提出了基于貝葉斯推理的自然用戶意圖理解框架， 建模用戶行為特征，在模糊的輸入信號上推測用戶的真實意圖?；谶@項技術， 史元春教授的團隊已經研究實現了手機、平板、頭盔、電視等一系列接口上的輸 入法，輸入準確度大幅度提高，且幾乎不需要視覺瞄準，進而還能支持盲人用戶 準確實現軟鍵盤輸入。史教授正在研制的手機前置攝像頭的操控行為。通過感知 到人手在界面上的操作變化，可以做出新的“輸入法”。比如手握手機的任意邊 框或位置，就可以輸入信息、訪問界面。這些操作無需經過人眼確認，通過字體 感知即可實現準確輸入。這些成果已見諸實際應用，如：電容屏防誤觸技術部署 在了華為 MA

27、TE 系列千萬量級手機上，智能輸入意圖推理算法應用在搜狗和華 為的輸入法上， 無障礙手機交互技術應用于手機淘寶和支付寶等。史元春教授指 出， 要建立一套理解人的意圖表達的計算框架，還要繼續在理論和傳感技術上做 更多研究。 1.3.3 技術思辨技術思辨 嘉賓從人機交互的理論和方法、 與人工智能的關系和未來技術發展趨勢和挑 戰、人才培養等方面發表了自己的看法并進行了熱烈的討論。 人機交互的理論和方法人機交互的理論和方法 Q1：交互界面的構建有計算模型嗎？ 人工智能之人機交互 10 Q2：如何定量評估界面設計的效果？ 田豐認為交互界面的構建是有計算模型的，但針對自然人機交互，研究者做 了“點”上的研

28、究，還沒有完全系統化。 史元春教授同意以上觀點，并指出定量評估的方法雖有，但很不充分。不過 借助相應的傳感技術，定量評估的原理和技術都在不斷拓展，這從紅外反射監測 血流、血壓參數、情緒變化等一系列應用上就可以看出。 曹翔補充道：人機交互很難用計算機模型衡量，是因為人機交互的任務是多 樣的，且越來越娛樂化，這令交互效率很難界定。我們越來越需要通過生理指標 衡量人機交互的體驗，這里面一定需要定量數據。 明確的任務性的工作相對容易 建模，因為目的很清晰；體驗性的、娛樂性的、溝通性的工作比較難用計算的方 式建模， 因為其中夾雜著大量非簡單人機交互的內容， 例如人與人之間的互動等。 人機交互與人工智能的

29、關系人機交互與人工智能的關系 Q1：在中文上，兩者都有關于“人”的研究，有共同的研究內容和方法嗎？ Q2：兩者研究成果的價值體現有何異同？ Q3：智能人機交互主要指什么？ Q4：人機交互研究對AI有貢獻嗎？ 陳益強提出：要做好智能人機交互，必須做到個性化。人腦智能分為三個部 分，中樞神經、小腦和大腦，這三部分體現了不同程度的智能，可對應人機交互 中的不同智能應用程度。比如神經智能，中樞神經控制下的膝跳反射或條件反射 就可和鍵盤鼠標觸屏技術等傳統人機交互技術相對應，注重實時的感知與執行， 實現敲一下鍵盤，屏幕就彈出一個字。而像語音識別、手勢識別這一部分新型人 機交互，就類似于小腦智能部分，側重于

30、基于學習或預測的執行，過程包括了感 知-學習-執行。而智能人機交互的終極目標，需要在感知刺激的基礎上不僅有學 習，還應有知識推理，而后決策執行，這類似于大腦智能層次，到了這個部分， 人機交互應該能做到帶情感甚至帶有價值判斷的智能人機交互。 概述篇 11 史元春教授認為，人機交互應該讓機器更好的適應人，適應人的本性，適應 人的操控能力、感知能力和認知能力。從“人”的研究內容上來說，人機交互與 人工智能有差異，但出發點是一致的，即“人機共生”。目前看，人工智能的研 究更多的體現在人的識別、語言的表達等數據密集型任務上的處理方法，人機交 互的研究更偏重于對人的主動交互行為和感知能力的建模、 傳感和建

31、立適應的接 口技術，人機關系必定向著共生的方向發展，這些研究內容和方法會相互影響和 適應，交疊的研究內容會越來越多?！白鋈斯ぶ悄茏詈笠佑|人機交互，做人機 交互最后也要接觸人工智能?！?田豐提出了“人機交互和人工智能從交替沉浮到協同共進”的觀點。未來的 計算機將是一個智能體，人與智能計算機的交互，即是人機協同；而從人工智能 的角度講，自動駕駛、自動診斷也講求人機協同，兩者殊途同歸。人機交互想解 決不確定性，就需學習人工智能的方法，兩者互相支撐，協同并進。 曹翔補充：機器在不斷地取代人力，未來所有帶“老”字的職業，都將被 AI 取代，例如老司機、老中醫等。為什么呢？因為 AI 最擅長數據和經驗，

32、完全 依靠經驗驅動的職業很可能被 AI 取代。創造性的、溝通性的、娛樂性的工作， 則是不可被 AI 取代的，這就體現出了人機交互的重要性。 陳益強不完全同意曹翔的觀點，他指出：“我認為帶老字的職業都不會 被取代。例如一臺自然語言處理及知識推理能力極強的類似醫療診斷機器，它可 以借助公開發表的文獻（大數據）習得 80%的經驗，但剩余 20%的疑難雜癥（小 數據）無法習得，這部分只能求助于老醫生?！?如何評論未來交互技術的發展如何評論未來交互技術的發展 Q1：最近出版的科技之巔總結了近十年全球百項突破性技術，包括IT、能 源、生物醫藥、材料等共十章。其中，人工智能與人機交互分列第一和第二章， HC

33、I主要集中在手勢、語音交互和穿戴產品，可否對現在人機交互技術和未來交 互技術的發展做評論？ Q2：您最關心的HCI挑戰是什么？ 人工智能之人機交互 12 史元春教授講道：“未來計算機的形態會變化，甚至可能不存在了，但計算 機技術會持續為我們服務，成為人機共生的一部分，交互接口、交互任務會有很 大的變化，但會更自然，更智能?！?陳益強指出，普適計算可以使手環、穿戴設備等計算機形式化于無形，就像 看不見摸不著的空氣一樣。例如穿戴設備可以附著在衣服、鞋子里，實現人機共 生。最后在材料、計算技術的進步下，真正實現對人類自然行為的意圖理解，助 力解決人口老齡化、阿爾茨海默病早期預警等。 曹翔最關心的是，

34、如何通過機器、技術放大個人的創造力，從而幫助個人在 社會和工作中立足?！拔覀兾甯械臐摿?，不只局限于物理世界的刺激。隨著技術 的進一步發展，我們可以挖掘更多的感官體驗力，創造全新的體驗?！?田豐老師更關注如何通過人機交互的研究推動相關產業的發展， 產生主流的 影響。例如電子白板對中國教育信息化的推動，人工智能對帕金森、腦卒中、阿 爾茨海默、癡呆等做輔助診斷等。值得一提的是，田豐帶領團隊研發的筆式電子 教學系統獲得了國家科技進步二等獎， 并與協和醫院共同取得了國家衛健委頒發 的醫療健康人工智能應用落地 30 最佳案例的榮譽。 人機交互的人才發展路徑人機交互的人才發展路徑 Q1：工業界需要什么樣的交互人才？ Q2：學校如何培養人機交互人才？ Q3：如何判斷自己適不適合做人機交互？ 史元春教授提到： “我們培養的人才應該能夠發現交互難題，并