从交互式机器学习动手体验中获得技术理解：一项面向科技馆游客的公众活动研究

尽管 AI 技术在日常生活中日益普及，但非专家对机器学习（ML）的理解仍然有限。交互式机器学习（IML）有潜力作为终端用户的工具，但许多现有的 IML 系统是为具备一定专业知识的用户设计的。因此，IML 体验能否提升普通用户的理解仍不明确。在本研究中，我们使用一个 IML 系统开展了一项公众活动，以评估参与者能否通过动手 IML 体验获得技术理解。我们实现了一个具有内部特征表示可视化的交互式声音分类系统，并邀请科技馆游客自由与之交互。通过分析用户行为与问卷反馈，我们讨论了 IML 系统作为提升非专家技术理解工具的潜力与局限。