XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互的
1.1 人工智能和自主系统交互的概念、定义和历史
奥斯陆和阿克什胡斯的公共交通提供商 Ruter 已在其多项不同服务中实施了人工智能。在 Digital Norway 发表的一篇文章中，Ruter 解释了该公司如何利用人工智能为客户提供更好的旅行体验。人工智能在大多数情况下用于改善现有服务。一个例子是实时显示公交车的满载程度。通过分析公交车上的乘客人数，人工智能能够估计拥挤程度。在这种情况下，人工智能被描述为 Ruter 可以在其自身服务中使用的服务。（Digital Norway，2023 年）
用于群组人工智能交互的 XAI：面向协作和包容性解释
摘要 机器学习 (ML) 越来越多地融入各个领域的决策制定，引发了人们对道德、合法性、可解释性和安全性的担忧，凸显了人类监督的必要性。作为回应，可解释人工智能 (XAI) 应运而生，它通过提供对 ML 模型决策的洞察，并让人类了解底层逻辑，从而成为一种增强透明度的手段。尽管现有的 XAI 模型具有潜力，但通常缺乏实用性，无法提高人机性能，因为它们可能会引入过度依赖等问题。这强调了以人为本的 XAI 需要进一步研究，以提高当前 XAI 方法的可用性。值得注意的是，目前的大部分研究都集中在 XAI 与个体决策者之间的一对一互动上，忽视了现实世界场景中人类群体使用 XAI 进行集体决策协作的多对一关系的动态。在这项最新工作中，我们借鉴了以人为中心的XAI研究的当前成果，并讨论了如何将XAI设计过渡到群体AI交互。我们讨论了XAI从人机交互过渡到群体AI交互的四个潜在挑战。本文有助于推动以人为中心的XAI领域的发展，促进群体XAI交互的讨论，呼吁在该领域进一步研究。关键词 可解释AI，群体AI交互，交互设计
人机交互的新兴前沿
摘要 人与机器人之间的有效交互对于在协作过程中完成共享任务至关重要。机器人可以利用多种通信渠道与人类互动，例如听觉、语音、视觉、触觉和学习。在人与机器人之间的各种交互方式中，我们的重点是三个新兴前沿，它们对人机交互 (HRI) 的未来方向产生重大影响：(i) 受人与人协作启发的人机协作，(ii) 脑机接口，以及 (iii) 情感智能感知。首先，我们探索人机协作的先进技术，涵盖从合规性和基于绩效的方法到协同和基于学习的策略等一系列方法，包括从演示中学习、主动学习和从复杂任务中学习。然后，我们研究脑机接口在增强 HRI 方面的创新用途，重点关注康复、通信、大脑状态和情绪识别中的应用。最后，我们研究机器人中的情商，重点是通过面部表情、肢体动作和眼球追踪将人类情感转化为机器人，实现流畅、自然的互动。详细介绍并讨论了这些新兴领域的最新发展及其对 HRI 的影响。我们重点介绍了该领域的当代趋势和新兴进步。最后，本文强调了在开发具有自适应行为和人机有效互动的系统时采用多模式方法的必要性，从而提供了对最大限度地发挥 HRI 潜力所必需的各种模式的透彻理解。
将意识归因于人工智能：人机交互及其对人机交互的延续影响
近年来，人工智能 (AI) 是否可以被视为有意识，因此应该通过道德视角进行评估的问题浮出水面。在本文中，我们认为，人工智能是否有意识并不像人工智能在人机交互过程中可以被用户视为有意识这一事实那么令人担忧，因为这种意识的归属可能会对人机交互产生延续效应。当人工智能被视为像人类一样有意识时，人们对待人工智能的方式似乎会延续到他们对待他人的方式中，这是因为激活的模式与与人类交互时激活的模式一致。鉴于这种潜力，我们可能会考虑规范我们对待人工智能的方式，或者我们如何构建人工智能以引起用户的某些类型的对待，但不是因为人工智能天生具有感知能力。这一论点侧重于像人类一样的社交行为人工智能，例如聊天机器人、数字语音助手和社交机器人。在本文的第一部分，我们通过人机交互、人机交互和人工智能代理心理学方面的文献，为人工智能意识感知与对人类行为之间的延续效应提供了证据。在论文的第二部分，我们详细介绍了图式激活机制如何使我们能够测试意识感知作为人机交互和人人交互之间延续效应的驱动因素。本质上，将人工智能视为像人类一样有意识，从而在交互过程中激活一致的思维图式，是人工智能行为和感知的驱动因素，可以延续到我们对待人类的方式中。因此，人们可以将类似人类的意识归因于人工智能这一事实值得考虑，对人工智能的道德保护也值得考虑，无论人工智能固有的意识或道德地位如何。
人工智能时代的人机交互的未来
贾斯汀·卡塞尔目前在卡内基梅隆大学匹兹堡语言技术研究所和巴黎人工智能跨学科研究所 PRAIRIE 工作，她还担任巴黎 Inria 的高级研究员。在卡内基梅隆大学，卡塞尔曾担任 HCII 主席，以及计算机科学学院技术战略与影响副院长。此前，她曾在西北大学任教，并在那里创立了技术与社会行为博士课程和研究中心，在此之前，她是麻省理工学院媒体实验室的终身教授。卡塞尔曾获得麻省理工学院 Edgerton 奖、安妮塔·博格研究所女性远见奖、AAMAS 时间考验论文奖以及美国国家科学院亨利和布赖纳·大卫政策社会科学奖。她是 ACM、AAAS 和苏格兰皇家科学院的院士，并于 2022 年获得爱丁堡大学荣誉博士学位。在法国，卡塞尔被任命为法国政府委员会 CNNUM（法国国家数字委员会）的成员，该委员会由 21 名成员组成，负责法国数字技术的未来。她的研究结合了她在文学、语言学和心理学方面的跨学科背景，旨在构建倾听多于说话的人工智能系统，并建立融洽的关系，以改善人机协作。更多信息请访问 www.justinecassell.com 和 http://articulab.hcii.cs. cmu.edu/。
人类与自动化机器学习系统交互的角色和模式：评论与观点
随着自动化机器学习 (AutoML) 系统在复杂程度和性能方面不断进步，了解这些框架中人机交互 (HCI) 的“方式”和“原因”变得非常重要，无论是当前的还是预期的。这样的讨论对于最佳系统设计是必要的，利用先进的数据处理能力来支持涉及人类的决策，但它也是识别不断提高的机器自主性水平所带来的机遇和风险的关键。在此背景下，我们重点关注以下问题：(i) 目前，对于最先进的 AutoML 算法来说，HCI 是什么样子的，特别是在开发、部署和维护阶段？(ii) 不同类型的用户和利益相关者对 AutoML 框架内 HCI 的期望是否不同？(iii) 如何管理 HCI，以便 AutoML 解决方案获得人类的信任和
人机交互的基础框架
双重共情问题（Milton 2012）是一种心理学理论，于 2010 年代初发展起来，旨在准确解释自闭症患者在社交互动和沟通方面所遇到的困难。该理论认为，造成这种困难的核心原因之一是自闭症患者和非自闭症患者的沟通方式和其他社交/认知特征之间的根本差异。当前的人工智能领域的特点是存在大量功能强大的人工智能系统，但由于缺乏可解释性（Gunning 2017）和可控性（Hadfield-Menell 等人 2016），其实用性受到限制。这表明人工智能系统与其用户之间存在双重共情问题。然而，在人工智能系统的背景下，这个问题更加明显，因为用户可能被迫与真正的外星智能一起工作（Kim 2022）。人机感知人工智能 (HAAI) (Sreedharan、Kulkarni 和 Kambhampati 2022) 是一个框架，它试图通过利用实现人机协调的核心机制（即心理建模）来解决这一问题。图 1 展示了 HAAI 中概念化的人机交互可视化。从图中可以看出，在这种情况下造成混乱的核心原因之一可能是人类的期望与系统生成的行为不匹配。然而，弥合这种期望不匹配反过来又需要系统意识到人工智能系统和用户之间三个显著的不对称维度，即 (a) 知识不对称、(b) 推理能力不对称和 (c) 词汇不对称。我们已经使用 HAAI 框架来
材料 4.0 与数字孪生交互的指南
新基础设施项目的快速发展需要在新的环境中加速部署新材料。材料 4.0 对于实现这些目标至关重要。多年来，数字化在材料领域的应用一直处于研究的前沿，但目前尚无统一的方法来描述该领域的框架，从而形成了一些发展空间。这与人们对数字孪生 (DT) 作为所有这些问题的可能答案的更广泛期望相矛盾。问题在于，没有组件 DT 的公认定义，以及它应该包含哪些信息以及如何在整个产品生命周期中实施它。在本立场文件中，明确区分了“制造 DT”和“组件 DT”；前者是后者的起始边界条件。为了实现这一点，我们还讨论了引入数字线程作为数据在制造和服务过程中传递的关键概念。本文给出了从材料角度定义 DT 开发框架的阶段，承认了在学术界创造新理解与在工业中逐个组件应用这些知识之间的区别。作者确定了组件 DT 的广泛应用面临的许多挑战；所有这些都会导致属性和位置的不确定性，解决这些问题需要在提供安全相关材料属性数据时做出判断。
辅助场景中情感人机交互的人工智能
与人类互动的社交机器人的发展正成为机器人研究的重要焦点，促使欧盟委员会投资社交和认知机器人，通过提升对值得信赖的以人为本和基于人工智能 (AI) 的技术的看法，这些技术可以为整个社会带来巨大的利益。在这方面，去年更新的人工智能协调计划制定了采用新一代人工智能机器人的战略。事实上，人工智能的最新进展使计算机具有社交能力。例如，人工智能驱动的社交机器人提供心理、社会和情感支持。有认知障碍的人可能会从社交机器人的日常工作帮助中受益，因为这些系统使他们能够长时间在家中保持自由 [4]。人工智能应用于机器人的潜力在辅助应用中具有许多优势，例如：
主机微生物交互的概述
另一方面，某些微生物可以对宿主产生有益的影响。这些微生物称为共生或互助微生物。共生微生物对宿主没有有害作用，而相互主义的微生物为宿主带来了好处。例如，一些肠道细菌有助于分解食物并提取营养，而另一些肠道细菌产生了可用作能源的短链脂肪酸。微型生物群落在宿主微生物相互作用中起着至关重要的作用。微型生物群落的组成可能会受到各种因素的影响，包括饮食，遗传学和环境暴露。微型生物群落的变化可能会对宿主的健康产生重大影响。例如，肠道微生物群落的改变与各种疾病有关，包括炎症性肠病，糖尿病和肥胖症（Wen L等，2018）（Mao A，2020年）。