編輯:Esther
來源:青亭網(wǎng)
眾所周知,,Meta不僅局限在Quest這類VR頭顯上,同時(shí)還在打造更輕量化的AR眼鏡,,目標(biāo)就是讓產(chǎn)品更好的融入到人們的日常生活中去,。除了硬件上輕量化以外,,在功能和交互體驗(yàn)上也至關(guān)重要,,例如自然交互方式,比如手勢(shì)輸入,,以及AI視覺助手等,,這其中和計(jì)算機(jī)視覺和AI技術(shù)密不可分。
AI技術(shù)將會(huì)是AR眼鏡的重要組成部分,,通過實(shí)時(shí)給用戶提供回答和建議等幫助(例如推薦導(dǎo)航路線,、甚至日程、根據(jù)喜好推薦菜品等)來提升AR眼鏡的實(shí)用性,,將會(huì)成為Meta AR眼鏡的賣點(diǎn)之一,。尤其是,考慮到Meta近年來在AI技術(shù)上的投入,,我們完全有理由相信這一點(diǎn),。
Reality Labs公布了一項(xiàng)研究:XAIR,從中我們可以了解到AR眼鏡中AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,。該框架基于可解釋人工智能框架(XAI)和人機(jī)交互(HCI)等研究,,其中內(nèi)含8大設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,,可為AR眼鏡的AI設(shè)計(jì)提供有價(jià)值的參考。
什么是XAI,?
據(jù)青亭網(wǎng)了解,,XAI(Explainable AI)又稱透明AI(Transparent AI),特點(diǎn)是行為容易被人所理解,。大多數(shù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI都是在所謂的黑盒中運(yùn)行,,由于無法提供決策背后的原因和見解,此類AI具有一定風(fēng)險(xiǎn)性,,因?yàn)椴淮_定它是否可信,、可靠,是否存在偏見。
XAI的概念可以追溯到四十多年前,,后來隨著黑盒AI/ML模型的成功,,XAI技術(shù)開始受到學(xué)術(shù)業(yè)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等各行各業(yè)關(guān)注,。研究表明,,XAI將有望為用戶提供清晰的決策,并建立信任,。因此在工業(yè)領(lǐng)域,,已經(jīng)開始將XAI應(yīng)用于日常場(chǎng)景,改善用戶體驗(yàn),。
XAI可以服務(wù)于不同的目標(biāo)受眾,,有各種不同的用途。早期的XAI研究?jī)H關(guān)注算法開發(fā)者,、數(shù)據(jù)科學(xué)家,,以及臨床醫(yī)療等領(lǐng)域的專家,而近年來越來越多的XAI開始面向普通用戶,,與消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品集成,,比如在購物網(wǎng)站上顯示推薦某產(chǎn)品的原因等等。不過,,這目前還在早期階段,。
XAI的重要性
想要讓AI被人類廣泛理解,將涉及多學(xué)科研究工作,。比如,,ML研究人員開發(fā)了生成透明模型的算法(例如,決策樹,、貝葉斯模型),,或使用事后解釋技術(shù)(例如,特征重要性,、視覺解釋)來生成解釋,。而HCI研究人員,則專注于提高用戶信任度,,以及對(duì)機(jī)器生成解釋的理解,。另一方面,心理學(xué)研究人員從更基本的角度研究XAI,,研究人們?nèi)绾紊?、交流和理解?/p>
公開透明的AI也很重要,它符合未來其在AR/VR領(lǐng)域的發(fā)展策略,。在XAIR研究中,,XAI的目的是通過生成細(xì)節(jié)或理由,,來幫助用戶清楚,、容易理解AI的決策和功能,。Meta指出,XAI是AI驅(qū)動(dòng)的交互系統(tǒng)的重要組成部分,,未來也會(huì)在日常AR應(yīng)用中起重要作用,,輔助用戶與可視化的智能服務(wù)互動(dòng)。XAI可以讓AR智能系統(tǒng)的行為更好理解,,避免意外的AI決策,,并培養(yǎng)隱私意識(shí),獲得用戶的信任,。
不過,,目前Meta面臨的一個(gè)難題,是為日常AR應(yīng)用創(chuàng)建有效的XAI體驗(yàn),。大多數(shù)現(xiàn)有的XAI研究側(cè)重于將解釋類型和生成技術(shù)分類,,而沒有考慮到日常AR場(chǎng)景的特點(diǎn),比如用戶和上下文產(chǎn)生的感知信息,,全天候運(yùn)行,,適應(yīng)能力好等因素。這些因素不僅可以形成更人性化的解釋,,還會(huì)影響解釋接口的設(shè)計(jì),。
因此,Meta提出了XAIR設(shè)計(jì)框架,,該框架描述了何時(shí),、如何解釋AR中AI的決策。為了構(gòu)建XAIR框架,,還進(jìn)行了一場(chǎng)500人實(shí)驗(yàn),,目的是收集他們對(duì)于AR體驗(yàn)設(shè)計(jì)的偏好。此外,,還參考了12位專家對(duì)于AR交互的見解,。
本次研究的重點(diǎn),是確定三點(diǎn)問題:
- AI該何時(shí)做出解釋,;
- 可以解釋什么,;
- 如何解釋。
先前的研究已經(jīng)探討了前兩個(gè)問題,,盡管非針對(duì)AR,,但還是為XAIR的設(shè)計(jì)提供了一些有用的信息。
XAI設(shè)計(jì)指南
Meta認(rèn)為,,如果AR眼鏡具備智能服務(wù),,那么AI將起到重要作用,,比如根據(jù)AR眼鏡傳感器捕捉到的信息,為用戶提供基于上下文的建議,。除此之外,,AI與用戶交互需要基于有效的XAI設(shè)計(jì),以確保AI決策可靠,、值得信賴,,從而改善用戶體驗(yàn)。
與面向電腦,、手機(jī)上的現(xiàn)有XAI框架不同,,AR的XAI設(shè)計(jì)需要結(jié)合更深層、更豐富的上下文信息(甚至還要考慮用戶的狀態(tài)),,因此需要為AR專門重新設(shè)計(jì),。而且,AR的XAI還需要具有3D感知能力,、實(shí)時(shí)在線,,才能應(yīng)用于日常AR場(chǎng)景,將解釋內(nèi)容與物理空間融合,。比如,,在推薦食譜時(shí),同時(shí)突出用戶冰箱中的食材,,即根據(jù)場(chǎng)景上下文來解釋決策,。而相比之下,市面上已有的XAI框架并不能滿足這些需求,。
于是,,Meta通過用戶調(diào)查總結(jié)了8大設(shè)計(jì)指南:
- 始終生成AI結(jié)果,確保用戶在需要時(shí)可便捷的訪問,;
- 不自動(dòng)觸發(fā)解釋,,除非滿足2個(gè)條件——識(shí)別到用戶高認(rèn)知負(fù)荷、緊迫感等情況,,或是識(shí)別到用戶驚訝,、困惑、不熟悉,、不確定等狀態(tài),;
- 個(gè)性化解釋內(nèi)容需考慮三個(gè)因素:系統(tǒng)目標(biāo)、用戶目標(biāo)和用戶畫像,;
- 在默認(rèn)狀態(tài),,優(yōu)先考慮為什么解釋,并選擇簡(jiǎn)明的解釋,;
- 始終提供更詳細(xì)的解釋,,可以通過小的提示窗口等,,讓用戶根據(jù)需求展開;
- 默認(rèn)情況下,,采用與AI輸出相同的解釋方式(除了觸覺,、音頻),一種模態(tài)負(fù)載高時(shí),,則選擇另外一種,;
- 內(nèi)容以文字為主,,如果是圖片也應(yīng)盡可能簡(jiǎn)化,、讓用戶易于理解;
- 盡可能將解釋內(nèi)容隱秘地嵌入到場(chǎng)景中,,若不適合,,則可以明顯的呈現(xiàn)。
Meta結(jié)合設(shè)計(jì)指南,,開發(fā)了一些應(yīng)用案例并在10名設(shè)計(jì)師中進(jìn)行驗(yàn)證,,結(jié)果設(shè)計(jì)師認(rèn)為XAIR可為AR的XAI框架設(shè)計(jì)提供可用的綜合參考或幫助,有助于激發(fā)設(shè)計(jì)師的思維和想象力,。參與實(shí)驗(yàn)的12名最終用戶也反饋,,XAIR有出色的可用性。
應(yīng)用案例
在這項(xiàng)研究中,,Meta設(shè)計(jì)了兩個(gè)演示案例,,感興趣可以來了解一下:
1)當(dāng)用戶在小路上慢跑時(shí),AR眼鏡考慮到當(dāng)下的季節(jié)和風(fēng)景,,便為用戶顯示出附近的地圖,,建議繞道去附近的路賞櫻花。AI可提供的解釋包括:風(fēng)景更好,、路線長(zhǎng)度合適,、適合用戶日程安排。解釋形式包括文字,、櫻花圖片等等,。
2)AR用戶在與鄰居討論園藝后回到家,這時(shí)AR眼鏡會(huì)在周圍的植物上顯示一個(gè)“養(yǎng)護(hù)”提示,,并為用戶提供關(guān)于植物施肥的說明,。這個(gè)建議需要用戶手動(dòng)觸發(fā),避免其認(rèn)為AI侵犯隱私,,手動(dòng)觸發(fā)可以較好的建立信任,。此外,AI還可以提示:經(jīng)過系統(tǒng)掃描,,植物的葉子上有異常斑點(diǎn),,表明可能遭受真菌或細(xì)菌感染,。解釋形式除了文字外,也可以在葉子上用AR來標(biāo)記異常點(diǎn)(文本為明顯提示,,AR提示則為隱秘式,,與場(chǎng)景融合)。
參考:
https://research.facebook.com/publications/xair-a-framework-of-explainable-ai-in-augmented-reality/
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