Toward A Human-Friendly Assistive Environment pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Ios Pr Inc

作者:Zhang, Daqing/ Mokhtari, Mounir/ INTERNATIONAL CONFERENCE ON SMART HOMES

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9781586034573

丛书系列:

图书标签:

辅助技术
人机交互
无障碍设计
智能环境
康复工程
老年人关怀
残疾人辅助
人工智能
环境感知
普适计算

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具体描述

智能系统中的人性化交互与环境适应图书名称：智能系统中的人性化交互与环境适应图书简介：本书深入探讨了当前人工智能和自动化技术飞速发展背景下，如何构建真正以人为本的智能系统。我们不再满足于仅仅追求系统的高效性和准确性，而是将关注点聚焦于系统如何更好地理解、适应和支持人类用户的需求、情感和具体情境。本书旨在为研究人员、系统设计师和工程师提供一套全面的理论框架、设计原则和实践案例，以期推动智能技术从“功能驱动”向“价值驱动”的根本性转变。第一部分：理解人类复杂性：超越数据驱动在当今的AI研究中，数据是驱动力的核心。然而，人类的决策过程、情感体验和认知负荷是高度情境化和动态变化的。本书首先批判性地审视了当前主流的统计学习模型在捕捉人类细微差别时的局限性。第一章：情感计算与情境感知的新范式本章详细阐述了如何超越简单的面部识别或语音语调分析，构建多模态的情感计算系统。我们探讨了生理信号（如心率变异性、皮肤电反应）与行为模式相结合的方法，用以推断用户的内在状态——疲劳、专注度、沮丧或满意。关键在于，这些推断必须能够在实时环境中进行校准和验证，以避免“情绪误判”对用户体验造成的负面冲击。我们引入了“情境情境图谱”的概念，它不仅描述了物理环境（光照、噪音），还整合了任务历史、社交背景和个体偏好，作为理解用户意图的基础。第二章：认知负荷管理与信息流的优化智能助手和自动化系统常常因为信息过载而适得其反。本章聚焦于“认知负荷”的量化与最小化。我们分析了人类工作记忆的瓶颈，并提出了主动的信息过滤和呈现策略。这包括：系统应何时推送信息（时机优化）、信息应该如何组织（结构化呈现），以及如何通过交互设计来减轻用户的决策负担（默认选项的智能设置）。书中特别讨论了“渐进式披露”（Progressive Disclosure）原则在复杂系统界面中的应用，确保用户在需要时才能接收到深度信息，保持界面和交互的简洁性。第三章：人机信任的建立、维持与修复信任是人机协作的基础。本书深入剖析了信任的心理学模型，并将其应用于工程实践。信任的建立依赖于可预测性、透明度和能力。我们探讨了如何通过“可解释性人工智能”（XAI）技术，使系统决策过程对用户清晰可见，从而增强用户的信心。此外，我们还详细分析了系统出错（Failure Mode）时，如何通过快速、诚实的反馈和清晰的补救措施来“修复”受损的信任关系，避免用户因一次失误而彻底放弃使用该系统。第二部分：适应性环境的设计与实现智能系统不应只是被动的响应者，而应是环境的积极塑造者。本部分将重点放在如何使系统具备动态适应和自我调整的能力，从而为用户创造一个无缝、支持性的环境。第四章：环境建模与实时适应性控制本章介绍了构建“数字孪生环境模型”的技术路径，该模型实时反映物理环境中的变化（如温度漂移、设备状态、人员移动）。核心在于开发鲁棒的传感器融合算法，以应对现实世界中数据的不完整性和噪声。我们重点讨论了“预测性干预”（Proactive Intervention）的设计哲学：系统应在用户意识到问题之前，就预先采取行动以优化环境。例如，在用户开始进行高难度任务前，自动调整照明和声学环境。第五章：个性化与用户画像的动态演化静态的用户画像已不足以应对现代生活的多变性。本章提出了“动态用户模型”的概念，它允许系统根据用户的实时行为和目标，持续微调其对用户的理解。我们探讨了在保护隐私的前提下，如何利用强化学习和迁移学习方法，使系统能够从少数用户经验中快速学习，并将其泛化到新的用户或新的任务场景中。章节还涵盖了对抗数据漂移的策略，确保系统适应用户长期习惯的改变。第六章：多主体协作与去中心化智能在复杂的物理空间中，往往存在多个智能体（例如，智能家居中的不同设备、工厂中的机器人协作单元）。本书研究了如何协调这些异构智能体，以提供一致且连贯的用户体验。我们引入了“协商协议”的概念，使不同的智能系统能够在不侵犯用户显性指令的前提下，解决资源冲突或优先级竞争。这要求系统具备高度的模块化和清晰的权限划分。第三部分：面向未来的交互范式与伦理考量智能环境的最终目标是增强人类能力，而非取代人类。本书的最后一部分展望了未来的交互形态，并强调了设计者必须承担的社会责任。第七章：无界面交互（Zero UI）的工程挑战随着环境的智能化程度提高，显式的用户界面（如屏幕和键盘）将逐渐隐形。本章探讨了基于语音、手势、注视点和环境反馈的“无界面交互”的实现细节。挑战在于如何设计足够明确的反馈机制，以替代视觉界面提供的状态信息，同时避免环境中的“噪音”被误解为指令。我们提出了“环境反馈的层次结构”，从微妙的振动提醒到明显的声光信号。第八章：增强智能而非完全自动化：边界的界定本书强调了“增强智能”（Augmented Intelligence）的核心地位。系统应设计为合作者而非替代者。本章讨论了如何精确界定系统的自动化边界——何时系统应该接管控制，何时应该将控制权清晰地交还给人类。我们引入了“人类在环路中的优化”（Human-in-the-Loop Optimization）模型，确保人类始终拥有最终的否决权和干预能力，这对于高风险任务尤为重要。第九章：伦理设计与社会公平性构建人性化环境必须植根于深刻的伦理考量。本章集中讨论了偏见（Bias）在环境适应性系统中的放大效应。如果系统仅优化了特定群体的舒适度或效率，就会加剧社会不平等。我们提出了“反事实评估”方法，用于测试系统在代表性不足的用户群体中的表现。此外，本书还探讨了环境智能系统在数据隐私和用户自主权方面的责任，倡导“设计即隐私”的原则，确保用户对其自身数据的收集和使用拥有完全的控制权。结语：迈向共生智能本书总结了从感知到行动、从个体到群体的系统化方法，呼吁业界将“人性化”视为核心工程指标。最终，我们的目标是创造一个与人类在认知、情感和目标上实现和谐共生的智能环境。