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智能交互设计：人机交互研究在智能系统设计中的作用
Ann Blandford计算机科学学院，Bounds GreeRoad，伦敦N11 2NQ，
摘要：随着更多智能系统被引入市场，考虑这种系统的可用性变得越来越迫切。从历史上看，人工智能（AI）和人机交互（HCI）这两个领域几乎没有共同之处。在本文中，我们考虑如何将已建立的HCI技术有效地应用于智能系统的设计和评估，一些技术 - 特别是那些用于需求获取和经验评估的技术 - 可以在许多项目中有效地采用，实际上在一些项目中也是如此。然而，在人机交互中开发的许多支持基于设计和基于理论的评估的工具和技术不能以其现有形式应用于智能系统，因为它们基于不恰当的假设; 因此需要新的方法。 相反，在AI中已经开发了一些方法 - 例如在对话和本体论研究中-可以有效地进行调整和封装，以满足这一需求。这些应构成未来智能交互设计研究议程的核心。
关键词：人工智能，人机交互，可用性，对话，本体，基于模型的评估，智能用户界面
1.简介
随着越来越多的人工智能（AI）领域开发的技术成功运用到生产标准系统中 - 例如商业上可用的旨在供没有人工智能背景的人使用的系统，人们越来越需要考虑此类系统的可用性问题。使用困难或低效的系统容易出错，并且运行和维护成本高。许多被开发的系统似乎用于没有任何形式的可用性评估中。例如，Lee和Evens（1998）提出了关于他们将自然语言输入到专家系统的方法的可用性声明，但他们没有提及任何形式的可用性评估。同样，Xu和Li（2000）提出了一种整合一些范式（基于规则，基于案例和基于模型的推理）的方法来有效地解决问题，并讨论了所得到的解决方案的可接受性，但没有评论任何关于如何期望用户与系统交互，或者他们是否可以选择替代方案的想法。最值得注意的例子是智能辅导系统（ITSs），其重点通常是教育效果，如果没有互动效果，就无法实现它的教育效果。正如Self（1999）所说：ITSs关心他们的用户 - 或者至少他们的设计师是这样做的。
每一代计算都经历相同的阶段 - 首先处理技术挑战，同时限制对特长的使用，并且要求在考虑这些新用户组的需求之后再释放系统以供更广泛的使用。实际上，只有随着万维网的出现和电子商务的发展（Lohse，2000），可用性的重要性才得到广泛认可。从历史上看，用户必须先在软件上投入资金才能有效地测试其可用性，然后花费大量时间学习如何使用它或者因为需要投入大量资金浪费太多钱而放弃它。矛盾的是，用户通常会因他们学会使用困难系统的能力而获得大量的满足感（Landauer，1995，p.191），这代表了一种不合理的资源浪费。相比之下，当通过互联网访问网页时，用户投资非常少，并且他们没有动力或者没有想法去掌握一个困难的网站，因此如果网站让过户觉得这个网站难以使用，用户可能就会很快离开，网站所有者就不会实现他们创建这个网站的目标（进行销售或传递信息）；用户致力于使用特定系统迫使开发人员发生转变，即更加关注可用性和实用性。随着更多智能系统的采用和其商业化的应用，它们会在生活中变得必不可少甚至很重要。
虽然在实践中，“传统”和“智能”系统之间的界限正在模糊；但就本文而言，它们将被视为两种不同类型的系统。由于本文涉及可用性，因此从用户的角度出发需要找到什么东西能让系统归类为智能。但是，任何从这个观点出发的定义都可能是有缺陷的：许多传统系统对于那些对其操作知之甚少的用户来说可能看起来是不可预测的，甚至是自主的，因为用户在进入系统会认为进入的那一刻是“智能的”事实上它真的很容易被理解。因此，我们拿出一本教科书来看人工智能的定义：作为关注智能行为的自动化计算机科学的一个分支（Luger＆Stubblefield，1998），AI涵盖了哪些学习、计划和推理的系统。我们将把人工智能来运用和涵盖一些现在可能认为几乎是“传统”的技术例如基于规则的专家系统以及不太好了解的诸如基于先进技术的技术神经网络或遗传算法;但是，在本文中，关注的焦点不是基础技术，而是系统行为。通常，智能系统经常会被人机交互（HCI）社区所忽略，除非可以假设它们与传统系统有相同的可用性问题。唯一真正的例外的是那些被称为“智能用户界面”的系统（例如Pilkington，1992; Jameson et al。，1999），包括界面剂（Laurel，1990; Lester等，1997; Lieberman，1997; Rich＆Sidner，1997;Johnson et al。，2000）; 在这些情况下，重点通常一般放在可能的事情上，而不是放在在可取的事情上。
- 传统人机交互的概述
人机交互的最终目标是设计和实施有效的交互系统，这中间涉及计算机和用户， 这必然涉及传统上在各个学科中分别开发的工作，包括计算机科学，心理学，设计理论，社会科学，工作领域分析和创造性设计。 人机交互不是一门包含严格定义的研究方法和实践技术的学科，而是作为交流思想、理论和方法的交汇点。
- 了解有关智能系统的HCI要求
我们考虑这些“系统”的观点，首先关注传统的人机交互理论，方法和工具，然后考虑现有技术在多大程度上可以应用于人工智能系统，并确定一些重要的差距。
4.转向问题：智能系统需要什么？
那么问题就变成了：如何更好地表达可用性要求以适应智能系统的特性？我们已经讨论了一些简单的例子 - 特别是极端情况，其中智能完全隐藏在用户之外，并且用户无法在不理解底层技术的情况下工作。最大的挑战在于用户意识到并且必须使用系统智能的中心区域，但是不能期望这些人对底层实现或AI理论有深刻的理解。Hollnagel（1998，p.71）认为，复杂的“人机组合”最好用联合认知系统来概念化 - 这与上面讨论的分布式认知观点一致，即个体不能孤立地工作 ，必须在工作环境中与人和其他资源有相互依赖的关系。我们可以根据每个人在“认知系统”中扮演的角色来考虑人与设备之间的关系；人们根据情况的要求，经常调整自己的角色，但在一定范围内，他们希望系统的行为方式可以被广泛地描述可合作的和可理解的方式。
5.结论
不可避免的是，鉴于该主题的可能范围，这里提出的审查是有选择性的，并且一些复杂的想法和论点已经以简化的方式处理。但是我们已经确定了人机交互和人工智能社区之间有限互动的一些重要原因。特别是两个社区有不同的议程：比如AI社区更关心什么是可能的，而不是可用的，而大多数HCI社区更关注的是现有系统中的可以被理解的系统，尽管这种交互可能对理解提出挑战。每个社区都在处理难题而不考虑对方的顾虑。 Partridge和Hussain（1995，p.155）在他们的基于知识的信息系统（KBIS）的工作中用图形说明了这一点，他们提出“接口是KBIS需要的最后一个设计的模块”。鉴于发展可靠和值得信赖KBIS的困难，这似乎是一个合理的立场; 然而，它使最终用户的需求从属于开发者的需求，并且从长远来看，使最终用户降低了对这些系统的接受度。
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