AI模型可預測人們在打字時如何移動眼睛和手指

除了預測普通人將如何打字之外，該模型還能夠考慮不同類型的用戶。

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編者按：本文來自微信公眾號“大數據文摘”（ID:bigDataDigest），36氪經授權發布。

眾所周知，觸摸屏很難打字。

由于無法感覺到按鍵，我們依靠視覺將手指移至正確的位置并檢查錯誤，這是我們無法在同一時間進行一系列動作。

為了真正理解人們在觸摸屏上的打字方式，Aalto University和芬蘭人工智能中心FCAI的研究人員創建了第一個人工智能模型，該模型可以預測人們在打字時如何移動眼睛和手指。

這個AI模型可以模擬人類如何在任何鍵盤上鍵入任何句子。它產生錯誤，發現錯誤（雖然并不總是立即發現），并像人類一樣糾正它們。該模擬還可以預測人們如何適應交替的環境，例如當他們開始使用新的自動校正系統或鍵盤設計時，他們的寫作風格會如何變化。

‘以前，人們主要是從手指移動的角度來理解觸摸屏打字的。基于AI的方法為這些運動提供了新的思路：我們發現了決定何時何地看哪里的重要性。

現在，我們可以對人們在手機或平板電腦上的打字方式做出更好的預測。’負責這項工作的Jussi Jokinen博士說。

這項研究將于5月12日在ACM CHI上發表，為開發更好甚至個性化的文本輸入解決方案奠定了基礎。

Jokinen解釋說：“現在，我們已經對人在觸摸屏上的打字方式進行了逼真的模擬，優化鍵盤設計以實現更好的打字應該容易得多，這意味著更少的錯誤，更快的打字速度，并且對我來說最重要的是，減少了挫敗感。”

除了預測普通人將如何打字之外，該模型還能夠考慮不同類型的用戶，例如運動障礙的用戶，并可用于開發針對這些人群而設計的打字輔助工具或界面。對于那些沒有特殊挑戰的人，可以從個人寫作風格中得出結論（例如，注意到在文本和電子郵件中反復出現的錯誤），哪種鍵盤或自動校正系統最適合一個用戶。

可視化鍵入時用戶指向和查看的位置。綠色表示眼睛位置，藍色表示手指。深色代表更長或更頻繁的掃視或移動。左：按模型模擬；右：用戶的觀察。

這種新穎的方法建立在該小組較早的實證研究的基礎上，該研究為人類如何進行認知模式提供了基礎。然后，研究人員產生了能夠獨立打字的生成模型。這項工作是在芬蘭人工智能中心的一個較大的交互式AI項目中完成的。

作為經典的機器學習方法（強化學習）的基礎， 研究人員將其擴展為模擬人類。強化學習通常用于教導機器人通過反復試驗來解決任務。團隊發現了一種使用此方法來產生與人類行為非常相近的行為的新方法，包括錯誤，糾正和所有錯誤。

‘我們賦予模型與人類一樣的能力和界限。當我們要求它有效地鍵入內容時，它便找到了如何最好地利用這些功能的方法。最終結果非常類似于人類的打字方式，而無需使用人類數據來教授模型。’Jokinen說。

與人類打字數據的比較證實了該模型的預測是準確的。將來，該小組希望模擬慢速和快速打字技術，例如，為想要提高打字效率的人們設計有用的學習模塊。

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https://www.aalto.fi/en/news/ai-learns-to-type-on-a-phone-like-humans

來源：aalto

編譯：在赤道的熊貓

文章名稱：AI模型可預測人們在打字時如何移動眼睛和手指
網頁鏈接：http://m.kartarina.com/article38/scsdpp.html

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