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从成为“骑自行车的人”到设计人类计算机整合
在HCI中，似乎对人类计算机的整合范式产生了兴趣（Farooq＆Grudin，2016; Grudin等，2018; Mueller等，2020），其中计算机和用户是与周围的世界共同互动的密切合作伙伴，与传统的“命令”互动，与传统的“命令”互动互动。可以在身体层面上进行（Mueller等，2021），从而导致计算系统和人体“融合”（Mueller等，2020），该机器“扩展了经验丰富的人体或[。。。]人体扩展了[机器]”（Mueller等，2020）。集成系统不需要用户的明确输入，而只是充当用户身体的扩展（Mueller等，2020）。但是，并非所有技术和人体物理联系的情况都是集成系统。Mueller等。作为反示例起搏器提供，因为它的作用低于感知阈值，既没有接口，也没有为用户提供任何代理商（Mueller等，2020）。
1.1 概念、定义和与人工智能和自主系统交互的历史 20 世纪 40 年代末，人们开始研究与
1.1 概念、定义以及与人工智能和自主系统交互的历史 20 世纪 40 年代末，人们开始研究与人工智能相关的主题，1950 年，人们发表了多篇关于该主题的出版物。(Grudin, 2009, p. 49) 然而，人工智能这个术语最早是在 1956 年数学家和逻辑学家 John McCarthy 的研讨会征集活动中提出的。第一批关于人工智能的研究是由工程师和数学家完成的，他们的目标是创造出可以与人类智能相媲美的技术，就像计算机在算术领域与人类相媲美一样。(Grudin, 2009, p. 48) 人工智能的三种定义 人工智能的定义和描述方式各不相同。作家帕梅拉（McCorduck，2004）写了一本关于人工智能历史的书，她将人工智能定义为（...）大胆地试图在人工制品中复制我们人类认为最重要的、最具识别性的财产——我们的智慧。罗素和诺维格将人工智能的定义分为四类，其中的定义沿着思考与行动、类人行为与理性行为的维度收集。设计师 Bratteteig 和 Verne 为他们的论文选择了人工智能的定义，该定义反映了人工智能旨在像人一样行动：人工智能是计算机科学的一个子领域，旨在指定和制造模仿人类智能或表达理性行为的计算机系统，从某种意义上说，如果由人类执行任务，则需要智能（Bratteteig & Verne，2018；Russell 等人，2010）。我的定义 回顾这些定义，我对人工智能的描述可能是：人工智能是一个术语，它描述了一系列技术，这些技术从概念发展到对人类推理、学习、解决问题、决策和行动能力的计算过程进行建模。人工智能技术的发展方向已经多种多样。
In5620 - 个人任务秋季2024
参考文献Craig，L。，Laskowski，N。和Tucci，L。（n.d。）。ar＃官方智能（AI）定义＃on。TechTarget。2024年9月18日，从hfps：//www.techtarget.com/searchenterpriseai/definijon/ai-arj-intelligence-intelligence Smith，C.，McGuire，B.，Huang，T。，T。，＆Yang，G。（2006）。Ar＃官方智能的历史。在Compu＃ng（CSEP 590A）的历史中。华盛顿大学。Grudin，J。（2009）。AI和HCI：两个领域由共同的焦点划分。AI杂志，30（4），48-57。twoday。（n.d。）。5商店Bedri^er som bruker aipådaglig基础。twoday。hfps：//www.twoday.no/blogg/5-store-bedri，-som-bruker-bruker-ai-pa-daglig-basis-basis win finfield，A.（2012）。什么是机器人？在Robo＃CS中：一个非常简短的介绍＃（第1章）。牛津大学出版社hfps：//academic.up.com/book/999/chapter- abfact-/137847511？rediredectedfrom = fullText＆login = false = false
信息行为和实践研究为信息系统设计提供信息
尤其是 ISD 的人性和设计导向分支已经对人与信息技术 (IT) 工件之间的关系有了详细的了解 (Grudin, 2011; Hevner 等, 2004)。然而, 正如 Hepworth (2007) 所说, IBP 研究已经形成了更详细的信息消费者知识体系。这在设计信息系统 (IS) 时尤其重要, 因为根据定义, 信息系统明确侧重于与人们交流和提供信息并支持他们的信息活动, 而不是自动或半自动处理信息 (例如, 参见 Alter, 2008 列出的定义以及 Boell & Cecez-Kecmanovic, 2015 中的社会或社会技术与技术和过程导向观点)。尽管有人声称 IBP 中的以系统为中心的方法无法解释个人信息偏好，但以用户为中心的模型被认为可以提高对个人信息行为及其对系统使用的可能影响的理解。这些行为包括信息搜索和寻求、其潜在机制、意义建构和信息回避（Harland & Bath，2008）。毫无疑问，IBP 研究中的一些长期见解未能为新 IS 的开发提供信息，这有几个不同的原因。例如，IBP 和 ISD 研究人员倾向于分开，在各自的领域发表和展示