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解构人机交互:从交互原语到设计空间

人机交互 2024-01-11 v1 人工智能

摘要

本文旨在通过构建一组交互原语来开发一个半形式化的人机交互设计空间,这些原语规定了用户与 AI 系统在交互过程中的通信方式。我们展示了如何将这些原语组合成一组交互模式,为人类与 AI/ML 模型之间交换消息以执行有目的的交互提供抽象规范。其动机有两方面:第一,提供对现有实践的紧凑概括,突出系统在交互行为方面的异同;第二,支持新系统的创建,特别是通过拓展与模型交互的可能性空间。我们简要回顾了与 HAI 交互设计和实现相关的框架、指南和分类法文献,包括人在回路、可解释 AI,以及混合智能和协作学习方法。基于文献综述,我们定义了一套词汇,用于描述以提供和请求特定模型数据类型为形式的信息交换。在此词汇基础上,提出了一个人与模型交互的消息传递模型,并证明该模型能够解释现有系统和方法。最后,我们将其构建为设计模式,作为捕捉常见交互结构的中层构造。我们讨论了如何利用这种方法构建人机交互设计空间,既为设计创造新的可能性,又能追踪实现中的问题与关切。

关键词

引用

@article{arxiv.2401.05115,
  title  = {Unpacking Human-AI interactions: From interaction primitives to a design space},
  author = {Kostas Tsiakas and Dave Murray-Rust},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2401.05115},
  year   = {2024}
}