AI模型可預測人們在打字時(shí)如何移動(dòng)眼睛和手指

來(lái)源：aalto

編譯：在赤道的熊貓

眾所周知，觸摸屏很難打字。

由于無(wú)法感覺(jué)到按鍵，我們依靠視覺(jué)將手指移至正確的位置并檢查錯誤，這是我們無(wú)法在同一時(shí)間進(jìn)行一系列動(dòng)作。

為了真正理解人們在觸摸屏上的打字方式，Aalto University和芬蘭人工智能中心FCAI的研究人員創(chuàng )建了第一個(gè)人工智能模型，該模型可以預測人們在打字時(shí)如何移動(dòng)眼睛和手指。

這個(gè)AI模型可以模擬人類(lèi)如何在任何鍵盤(pán)上鍵入任何句子。它產(chǎn)生錯誤，發(fā)現錯誤（雖然并不總是立即發(fā)現），并像人類(lèi)一樣糾正它們。該模擬還可以預測人們如何適應交替的環(huán)境，例如當他們開(kāi)始使用新的自動(dòng)校正系統或鍵盤(pán)設計時(shí)，他們的寫(xiě)作風(fēng)格會(huì )如何變化。

‘以前，人們主要是從手指移動(dòng)的角度來(lái)理解觸摸屏打字的?；贏(yíng)I的方法為這些運動(dòng)提供了新的思路：我們發(fā)現了決定何時(shí)何地看哪里的重要性。

現在，我們可以對人們在手機或平板電腦上的打字方式做出更好的預測?！撠熯@項工作的Jussi Jokinen博士說(shuō)。

這項研究將于5月12日在A(yíng)CM CHI上發(fā)表，為開(kāi)發(fā)更好甚至個(gè)性化的文本輸入解決方案奠定了基礎。

Jokinen解釋說(shuō)：“現在，我們已經(jīng)對人在觸摸屏上的打字方式進(jìn)行了逼真的模擬，優(yōu)化鍵盤(pán)設計以實(shí)現更好的打字應該容易得多，這意味著(zhù)更少的錯誤，更快的打字速度，并且對我來(lái)說(shuō)最重要的是，減少了挫敗感?！?/p>

除了預測普通人將如何打字之外，該模型還能夠考慮不同類(lèi)型的用戶(hù)，例如運動(dòng)障礙的用戶(hù)，并可用于開(kāi)發(fā)針對這些人群而設計的打字輔助工具或界面。對于那些沒(méi)有特殊挑戰的人，可以從個(gè)人寫(xiě)作風(fēng)格中得出結論（例如，注意到在文本和電子郵件中反復出現的錯誤），哪種鍵盤(pán)或自動(dòng)校正系統最適合一個(gè)用戶(hù)。

可視化鍵入時(shí)用戶(hù)指向和查看的位置。綠色表示眼睛位置，藍色表示手指。深色代表更長(cháng)或更頻繁的掃視或移動(dòng)。左：按模型模擬；右：用戶(hù)的觀(guān)察。

這種新穎的方法建立在該小組較早的實(shí)證研究的基礎上，該研究為人類(lèi)如何進(jìn)行認知模式提供了基礎。然后，研究人員產(chǎn)生了能夠獨立打字的生成模型。這項工作是在芬蘭人工智能中心的一個(gè)較大的交互式AI項目中完成的。

作為經(jīng)典的機器學(xué)習方法（強化學(xué)習）的基礎， 研究人員將其擴展為模擬人類(lèi)。強化學(xué)習通常用于教導機器人通過(guò)反復試驗來(lái)解決任務(wù)。團隊發(fā)現了一種使用此方法來(lái)產(chǎn)生與人類(lèi)行為非常相近的行為的新方法，包括錯誤，糾正和所有錯誤。

‘我們賦予模型與人類(lèi)一樣的能力和界限。當我們要求它有效地鍵入內容時(shí)，它便找到了如何最好地利用這些功能的方法。最終結果非常類(lèi)似于人類(lèi)的打字方式，而無(wú)需使用人類(lèi)數據來(lái)教授模型?！疛okinen說(shuō)。

與人類(lèi)打字數據的比較證實(shí)了該模型的預測是準確的。將來(lái)，該小組希望模擬慢速和快速打字技術(shù)，例如，為想要提高打字效率的人們設計有用的學(xué)習模塊。

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https://www.aalto.fi/en/news/ai-learns-to-type-on-a-phone-like-humans