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CS592 人机交互教学大纲
每篇论文的演讲时间不应超过 30 分钟，这样我们才能有足够的时间进行讨论。演讲应侧重于阐述论文的动机、相关工作、工具/研究设计、研究问题、发现、局限性和未来工作。为了使您的演讲更具洞察力，请尝试以文献为中心，并告诉观众为什么首先提出这项工作，它如何增进人们对某个主题的理解，以及它与过去其他相关工作有何不同。我们还鼓励您将指定论文与您自己的研究联系起来。您应该准备一组问题（您可以自己提出问题，也可以基于其他学生在 Piazza 上发布的问题），并在演讲后与讲师一起根据这些问题共同主持课堂讨论。
颠覆人机互动中的性别规范
本文介绍了一种跨性别包容的人工智能立场，即“行动人工智能”（eAI）。人工智能设计是一种体现人类文化和价值观的人类社会文化实践。不具代表性的人工智能设计可能会导致社会边缘化。第 1 节借鉴激进的行动主义，概述了具体文化实践。第 2 节探讨了跨性别如何作为一种社会文化实践与技术科学交织在一起。第 3 节重点介绍了在人工智能中机器人与人类互动的具体情况下颠覆性别规范。最后，第 4 节确定了四个道德载体：可解释性、公平性、透明度和可审计性，以便在开发性别包容的人工智能时采取跨性别包容的立场，并颠覆机器人设计中现有的性别规范。
学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
自主无人机威胁和计数器...
操作环境 - 自动无人机俄罗斯乌克兰战争是第一次见证双方无人机的全面冲突。俄罗斯已经尝试了能够自主操作的柳叶刀和Kamikaze无人机，而乌克兰正在使用US-设计的SwitchBlade无人机，这些无人机能够使用算法识别目标。已经观察到了无人机中自主或基于AI的技术的缓慢整合，这实际上只是减少人类控制的软件更改。自主无人机的出现是由于较大的飞行数字构成的，这构成了控制飞行中众多无人机，避免障碍物和这些无人机的精确靶向的挑战。专家现在警告说，无人机的扩散正在推动军队将越来越多的控制权移交给人工智能（AI），并最终朝着可以在战场上运作而无需人类参与的系统。这可能需要一个自主保护循环，因为人类无法在没有AI的情况下防御自主无人机。无人机的自主权在分析无人机中的自主权之前，要理解两个术语 - AI和自动化通常可以互换使用。尽管这两个术语都可以更聪明，更有效地操作，但是这两个术语之间几乎没有概念上的差异。AI和自动化的共同点是数据。自动化设备整理数据时，AI系统对其进行了解释。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
医疗保健领域人工智能的“人机交互”
随着基于人工智能 (AI) 的产品和服务在各个行业中激增，一个最重要的问题浮出水面：这些系统应该包括人类还是应该自主运行？这个问题是我们现在认为理所当然的许多服务和产品的基础。例如，考虑使用谷歌地图。我们中的许多人现在都认为这种基于人工智能的服务是理所当然的，当它指引我们从一个地方到另一个地方时，我们几乎不用考虑它会带我们去哪里。这个工具背后没有人类向导或主持人；我们甚至不能像在银行那样打电话，要求找人谈谈走错路或被带到了目的地以外的地方。如果出了问题，没有人可以帮助我们，也没有人可以投诉。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
无人机检测技术的评估 - 新加坡
收集了包括无人机和干扰因素的数据收集测试数据。无人机数据故意多样化，以各种距离和背景为特色。无人机在遥远的地方测试了模型检测无人机的准确性，该数据的细节受到限制，而在不同背景下的无人机测试了模型对噪声的弹性。根据类似于无人机或与无人机一起发现的对象，故意选择了干扰物数据。由于在选择和标记训练数据时犯了错误，该模型测试了模型被模型中存在的类似特征和偏见误导或愚弄的倾向。在步骤1中，总共收集了12206张图像，其中包括7755张图像和分散图像，其余4451张图像。
人机交互范例 - DTIC
但是现在，尽管文字处理尚未完成分析，但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中，多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时，前沿原型正在引入手势（例如手写）和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生，并随着时间的推移影响更多的用户。