人工智慧新演算法：為殘疾人優化用戶界面！
背景
用戶界面，特別是文字輸入界面，一般都是針對正常用戶來設計的。然而，對於長者和殘疾人等特殊人群來說，普通的用戶界面使用起來顯得非常困難。
那麼，如何才能考慮到個人之間的差異，提高特殊人群的用戶界面體驗，優化並設計出更加用戶友好的界面呢？
創新
芬蘭阿爾託大學（Aalto University）和日本高知工科大學（Kochi University of Technology）的科研人員對此進行了研究，他們開發出一種優化用戶界面的人工智慧新演算法，這種優化可以考慮到個人間的差異。
（圖片來源：高知工科大學）
研究成果發表在《 IEEE Pervasive Computing 》雜誌上。阿爾託大學的研究小組由 Antti Oulasvirta 教授領導。
技術
阿爾託大學的博士後研究員 Jussi Jokinen 表示：「大多數的用戶界面是針對普通用戶進行設計的。這種『一刀切』的想法並沒有考慮到個體之間能力上的差異。在日常技術使用中，老年人和殘疾人用戶會遇到許多問題，這些問題通常都與他們的能力以及所處的環境相關。」
他繼續說：「有許多辦法可以自動優化用戶界面，但是只有當我們擁有用戶的實際模型後，這樣才是有效的。之前，設計師們並沒有獲得基於心理學研究的細緻模型，而這個模型可以預測不同個體執行交互任務的情況。」
殘疾用戶會遇到的問題，舉例如下：
1）特發性震顫，阻礙了用戶精準指向的能力，導致在基於觸摸的人機交互中的出現巨大困難。優化器可以提升用戶界面元素尺寸和群組功能，從而適應屏幕尺寸的限制。
2）讀寫困難，使得用戶界面的輸入文本校對和單詞閱讀更耗時且易錯。優化器能調整用戶界面中的文字量，並且採取輔助措施以保證輸入文字的正確性。
3）痴呆，降低了思考和記憶的能力，使得用戶難以或者根本無法使用大多數的日常用戶界面。優化器能給出設計建議，最小化內存負載，並使用戶需要儘可能少的過往知識。它們優先處理頻繁或者重要的任務。
他們研究的基礎是一種新型交互預測模型，它可以預測個人能力是如何影響觸摸屏上的文字輸入。這個模型結合了手指指向和眼球移動的心理學研究，從而可以預測文字輸入速度、打字錯誤以及校對。
如下圖所示：根據不同用戶改變模型參數，帶來優化後的不同界面設計。
（圖片來源：阿爾託大學）
為了演示這一模型，研究人員使用它模仿具有特發性震顫的用戶。他們預測，通過具備普通Qwerty鍵盤的智能手機打字，對於這種用戶來說幾乎是不可能的，因為超過半數的鍵入是錯誤的。Jokinen 表示：「通過這種預測之後，我們將文字輸入模型連接到優化器，優化器循環訪問幾千個不同的用戶界面設計。然而，沒有任何一個真實用戶能夠嘗試所有這些設計。因此，我們能夠使得對於計算模型的評估變得自動化，這一點非常重要。」
價值
優化的成果是一個文字輸入界面，通過模型預測，它將比較適合具有特發性震顫的用戶。在打字過程中，幾乎沒有文字輸入錯誤發生。在模型預測之後，優化界面經過具有特發性震顫的真實用戶測試。模型預測與真實觀測相符，且用戶可以打出幾乎無錯的消息。
Jokinen 提醒道：「這當然僅僅正是一個原型界面，並不適合消費者市場。我們的研究工作就是提出解決方案。我希望設計師們可以從這裡獲取有益的東西，並在我們的模型和優化器幫助下，設計出針對個體的完美界面。」
（圖片來源：阿爾託大學）
該模型可用於模仿處於不同交互任務中的不同用戶。這項研究帶來的益處如下：
1）優化可以改善性能，降低錯誤和提高效率。
2）用戶界面根據不同的疾病，例如：讀寫困難、震顫或記憶缺陷，進行設計。
3）優化器無需大量的訓練數據。
4）這種定製化是自動的。
Jokinen 總結道：「我們從文字輸入開始，它是一個日常任務。我們選擇特發性震顫進行模擬和優化，是因為它讓文字輸入變得非常困難。現在，我們已經確認了這種模型的效力和有用性。經過拓展後，它可以用於其他使用場景和殘疾。例如，我們用模型模仿初學者或專家界面對於用戶表現的影響。我們也對於記憶缺陷人群如何影響學習以及界面的日常使用，進行了建模。重點是，無論殘疾與否，都必須有一個心理學正當性理論支持對它的建模，從而使得對於模型的預測是可信的，優化的目標是正確。」
關鍵字
人工智慧、人機交互、智能手機
參考資料
【1】http://www.aalto.fi/en/current/news/2018-03-27/
【2】Sarcar, S., Jokinen, J., Oulasvirta, A., Wang, Z., Silpasuwanchai, C., Ren, X.Ability-Based Optimization of Touchscreen Interactions.. IEEE Pervasive Computing, 2018
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