亮點演講稿交互設(shè)計院

大家好，我是，來自人工智能交互設(shè)計院。去年11月成立了借此機會向大家 我們的工作成果。AI為人機交互帶來的巨大變化，如何通過研究引領(lǐng)交互設(shè)計，這的主題就是我們找到的程。那么什么是人因工程呢？我們先來看一個例子。的音量，大家有沒有想過，這加減的一格，是多少分貝？為什么？基于研究我們知道大部分人能夠聽出差別的最小音量差而當(dāng)音量差別達(dá)到5db的時候，用戶能夠明顯感知到音量的不同?；谌祟愡@樣的生理特征，單次音量調(diào)節(jié)的幅度一般設(shè)計為5-7分貝。這是人因工程方法的的身高、臂長、手臂等方面的研究結(jié)果。知道的、不知道的，以做工程的思維，精準(zhǔn)、量化、全面地研究得透透的，然后運用給到設(shè)計中。這就是研究引領(lǐng)設(shè)計。人因工程并不是一個全新的領(lǐng)域，只不過在不同，對人的因素的研究范圍和側(cè)重點有所不同。在工業(yè)，人使用來提高生產(chǎn)效率，人機互動是純物理的機械互動，速度來設(shè)計。講稿全文：大家好，我是，來自人工智能交互設(shè)計院。去年11月成立了借此機會向大家 我們的工作成果。AI為人機交互帶來的巨大變化，如何通過研究引領(lǐng)交互設(shè)計，這的主題就是我們找到的程。那么什么是人因工程呢？我們先來看一個例子。的音量，大家有沒有想過，這加減的一格，是多少分貝？為什么？基于研究我們知道大部分人能夠聽出差別的最小音量差而當(dāng)音量差別達(dá)到5db的時候，用戶能夠明顯感知到音量的不同?；谌祟愡@樣的生理特征，單次音量調(diào)節(jié)的幅度一般設(shè)計為5-7分貝。這是人因工程方法的的身高、臂長、手臂等方面的研究結(jié)果。知道的、不知道的，以做工程的思維，精準(zhǔn)、量化、全面地研究得透透的，然后運用給到設(shè)計中。這就是研究引領(lǐng)設(shè)計。人因工程并不是一個全新的領(lǐng)域，只不過在不同，對人的因素的研究范圍和側(cè)重點有所不同。在工業(yè)，人使用來提高生產(chǎn)效率，人機互動是純物理的機械互動，速度來設(shè)計。講稿全文：在信息banner的輪播速度。那么到了AI，人因工程對人的關(guān)注點會有什么變化呢?AI技術(shù)的發(fā)展賦予了人機交互更加多樣的交互介質(zhì)，比如語音、比如手勢、的方式來表達(dá)?？梢韵胂?，當(dāng) 多的東西需要參考人來被定義。們過去對 段時間小度人還在前兩天發(fā)現(xiàn)它被工程師開腦裝零件心理竟然咯噔一下我居然覺得小度好 。我對產(chǎn)生了同情。、和們具體在怎么做呢？是AI新型交互形態(tài)的開端，所以定義語音交互的標(biāo)準(zhǔn)也是我們工作的開始。在信息banner的輪播速度。那么到了AI，人因工程對人的關(guān)注點會有什么變化呢?AI技術(shù)的發(fā)展賦予了人機交互更加多樣的交互介質(zhì)，比如語音、比如手勢、的方式來表達(dá)?？梢韵胂?，當(dāng) 多的東西需要參考人來被定義。們過去對 段時間小度人還在前兩天發(fā)現(xiàn)它被工程師開腦裝零件心理竟然咯噔一下我居然覺得小度好 。我對產(chǎn)生了同情。、和們具體在怎么做呢？是AI新型交互形態(tài)的開端，所以定義語音交互的標(biāo)準(zhǔn)也是我們工作的開始。定最優(yōu)的參數(shù)和反饋水平。來看一個我們對于背景音量的研究。0嗎？還是在語音播報的同時為音樂設(shè)置一本合適的音量繼續(xù)播放？如果是繼續(xù)0，體驗都是不好的。音量不降體039DB以上。為什么？音樂完全的停下來或者靜音，而是繼續(xù)39DB以上呢？因為33-35DB，所以即使作為背景音，音樂也需要5DB。所以我們發(fā)現(xiàn)這背后是相通的定最優(yōu)的參數(shù)和反饋水平。來看一個我們對于背景音量的研究。0嗎？還是在語音播報的同時為音樂設(shè)置一本合適的音量繼續(xù)播放？如果是繼續(xù)0，體驗都是不好的。音量不降體039DB以上。為什么？音樂完全的停下來或者靜音，而是繼續(xù)39DB以上呢？因為33-35DB，所以即使作為背景音，音樂也需要5DB。所以我們發(fā)現(xiàn)這背后是相通的次最好及準(zhǔn)入準(zhǔn)出標(biāo)準(zhǔn)中被直接。的時候更加感知到它是一個智能體而不僅僅是。其中的三個方面。55%還處于概念研究了作為一個智能體，它的外觀應(yīng)該是什么樣的？到底是否應(yīng)該長得像人?或者說應(yīng)該有多大程度的擬人化？對于不同部位，可接受度或者偏好會一下我們對于這一點的研究。4個程度?；谶@樣的拆解，我們通過實驗對用戶的喜好度進行研究，得到了一些有趣的結(jié)果。高，所以如果我們要進行擬人的臉部設(shè)計，對是否要“嘴巴”需要慎重。好將手帶上。在探討了智能體的外觀之后，讓交流更加 自然交互是人機交互方式的發(fā)展的時候更加感知到它是一個智能體而不僅僅是。其中的三個方面。55%還處于概念研究了作為一個智能體，它的外觀應(yīng)該是什么樣的？到底是否應(yīng)該長得像人?或者說應(yīng)該有多大程度的擬人化？對于不同部位，可接受度或者偏好會一下我們對于這一點的研究。4個程度?；谶@樣的拆解，我們通過實驗對用戶的喜好度進行研究，得到了一些有趣的結(jié)果。高，所以如果我們要進行擬人的臉部設(shè)計，對是否要“嘴巴”需要慎重。好將手帶上。在探討了智能體的外觀之后，讓交流更加 自然交互是人機交互方式的發(fā)展輸出通道的交互方式。讓我們先來了解一下人類的信息輸入輸出通道。情。94%的信息輸在視覺與聽覺通道信息傳遞時的有效性和舒適度問題。要方式。在自然交流中，語音結(jié)合肢體的是人類最有效的信息表達(dá)方式。我們在這個領(lǐng)域中開展了一些工作。我們研究用戶要完成如何將人類自然手勢轉(zhuǎn)化為語言，這中間還有很多的空缺。比如大家可以先想會是很多樣化（大家都還沒有經(jīng)驗。實現(xiàn)有多少人會這么做和隱喻性也就是有多少人能夠理解，我們對手是進行了篩選，生成一套適用于電視和帶屏音箱的最優(yōu)手勢集。輸出通道的交互方式。讓我們先來了解一下人類的信息輸入輸出通道。情。94%的信息輸在視覺與聽覺通道信息傳遞時的有效性和舒適度問題。要方式。在自然交流中，語音結(jié)合肢體的是人類最有效的信息表達(dá)方式。我們在這個領(lǐng)域中開展了一些工作。我們研究用戶要完成如何將人類自然手勢轉(zhuǎn)化為語言，這中間還有很多的空缺。比如大家可以先想會是很多樣化（大家都還沒有經(jīng)驗。實現(xiàn)有多少人會這么做和隱喻性也就是有多少人能夠理解，我們對手是進行了篩選，生成一套適用于電視和帶屏音箱的最優(yōu)手勢集。的、全局的用戶認(rèn)為需要慎重的操作上，用戶會不自覺地使手，比如開機、大部分都默認(rèn)為是橫向、而不是縱向的。帶來的操控體驗。這個時候我們遇到一個很棘手的問題。對于擺脫戶缺乏體驗而停留在認(rèn)知層面的反饋，我們認(rèn)為那是無效的。用戶的體驗上，大概80%的用戶會相信電視識別了他們的手勢并作出了響應(yīng)。借助這樣的方法我們讓很多用戶第一次體驗到了擺脫控電視。解決了研究方法的問題之后，我們來回顧研究的目標(biāo)，打造自然交互體驗，場景下自然體驗的驗、心理負(fù)荷及操作疲勞進量，我們?nèi)ズ饬拷换ゲ僮鞅澈蟮淖匀惑w驗。的、全局的用戶認(rèn)為需要慎重的操作上，用戶會不自覺地使手，比如開機、大部分都默認(rèn)為是橫向、而不是縱向的。帶來的操控體驗。這個時候我們遇到一個很棘手的問題。對于擺脫戶缺乏體驗而停留在認(rèn)知層面的反饋，我們認(rèn)為那是無效的。用戶的體驗上，大概80%的用戶會相信電視識別了他們的手勢并作出了響應(yīng)。借助這樣的方法我們讓很多用戶第一次體驗到了擺脫控電視。解決了研究方法的問題之后，我們來回顧研究的目標(biāo)，打造自然交互體驗，場景下自然體驗的驗、心理負(fù)荷及操作疲勞進量，我們?nèi)ズ饬拷换ゲ僮鞅澈蟮淖匀惑w驗。手勢和語音相配合的最自然的交互設(shè)計方案。是否可通空間。僅是我們習(xí)慣當(dāng)做工具的方位的響應(yīng)，可以做的事情將遠(yuǎn)繼續(xù)進化的是一個很大的飛越，它讓 可以觸碰人的內(nèi)心，是對內(nèi)核的升級。所謂情感交互是指它應(yīng)該絕再隨機為我一些可能比較溫一步，不僅僅能夠聽話，還能夠懂事兒。當(dāng)可以懂事兒、懂你的時候，這就意味著人機體驗和關(guān)系的進一步深入。為了讓臉的情緒識別工具。手勢和語音相配合的最自然的交互設(shè)計方案。是否可通空間。僅是我們習(xí)慣當(dāng)做工具的方位的響應(yīng)，可以做的事情將遠(yuǎn)繼續(xù)進化的是一個很大的飛越，它讓 可以觸碰人的內(nèi)心，是對內(nèi)核的升級。所謂情感交互是指它應(yīng)該絕再隨機為我一些可能比較溫一步，不僅僅能夠聽話，還能夠懂事兒。當(dāng)可以懂事兒、懂你的時候，這就意味著人機體驗和關(guān)系的進一步深入。為了讓臉的情緒識別工具。法是采用影視中的素材來訓(xùn)練樣本，但又有多少人能在生活中真的做到本身就是心理學(xué)研究情緒的經(jīng)典方法，我們設(shè)計情緒誘發(fā)的情景，比如可以通過XX段子小人表達(dá)情緒的面部表情特種和識別工具。而為了為的人怎么應(yīng)對憤怒、挫折等應(yīng)該略，我們在實驗中通過VR模擬場景誘發(fā)用戶的情緒，然后讓AI去平復(fù)他們。這個過程，我們同樣采取了腦電設(shè)備來對用戶的情緒進行有效 。于這其中一部分研究的設(shè)計，也期待未來有機會跟大家。以在研究中也常遇到各種方法層面的一下在步入這些全新領(lǐng)域法是采用影視中的素材來訓(xùn)練樣本，但又有多少人能在生活中真的做到本身就是心理學(xué)研究情緒的經(jīng)典方法，我們設(shè)計情緒誘發(fā)的情景，比如可以通過XX段子小人表達(dá)情緒的面部表情特種和識別工具。而為了為的人怎么應(yīng)對憤怒、挫折等應(yīng)該略，我們在實驗中通過VR模擬場景誘發(fā)用戶的情緒，然后讓AI去平復(fù)他們。這個過程，我們同樣采取了腦電設(shè)備來對用戶的情緒進行有效 。于這其中一部分研究的設(shè)計，也期待未來有機會跟大家。以在研究中也常遇到各種方法層面的一下在步入這些全新領(lǐng)域如我們正在嘗試的通過VR構(gòu)建場景。第二，由于我們追求的是更加多元、訓(xùn)練，如何通過面部表情來表達(dá)各種情緒，我們讓運算來解答。回顧這8的研究歷