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以人为本的人工智能：理解和加强人类与智能系统之间的协作
本研究探索以人为本的人工智能合作领域，以进一步了解其动态、道德问题和以用户为先的设计原则。我们的研究采用混合方法分析跨部门合作，结合定性分析和实证案例研究，与“cobotics（协作机器人）”的理念相吻合。道德透明度成为一个关键问题，反映了人工智能伦理辩论的发展。定量测量显示了人工智能如何通过提高准确性、有效性和用户参与度来彻底改变企业。为了捕捉不断变化的动态并拓宽合作的界限，我们建议进行纵向研究和多学科研究。我们的研究本质上强调了人与人工智能之间的互利互动，为高度重视用户价值和道德诚信的技术铺平了道路。
利用人工智能增强人类创造力
通常，使用任何新技术的动机都是为了提高创新艺术作品的质量。人工智能（AI）是创建能够模仿或超越人类特定任务能力的智能机器的过程。人工智能已成为我们日常生活的重要组成部分，影响着我们生活的许多领域。随着这项技术的发展和日益复杂，它最终将彻底改变我们使用计算机的方式。研究人员正在寻找通过为人们提供更强大的工具来发展创造力来扩大人工智能范围的方法。与此同时，他们也在寻找将这些新技术与现有艺术工具联系起来的方法，以创造创作艺术和设计的新方法。这些工具允许艺术家使用人工智能创作新作品，并帮助他们以以前不可能的新方式解决问题。人工智能模糊了艺术家的作品和工具之间的界限。在本文中，我们将研究人工智能如何通过帮助人们克服人脑的局限性来扩展创作过程，并激发新的设计师的创造力。我们还探讨了艺术家和设计师在艺术中使用人工智能的一些方式，并探索这项激动人心的新技术的未来。本文的主要结论是，人工智能可以用来扩展创作过程，帮助人们克服人脑的局限性，激发新设计师的创造力。人工智能可以用来从现有图像生成新的构图，分析艺术品，提高作品的准确性和效率。人工智能还可以用来创造创意图像和创新设计，用算法来协助艺术家完成设计过程。将人工智能与设计结合起来的话题很有趣、很受欢迎，需要讨论。
通过有意行为同步增强人机协作能力
随着人工智能 (AI) 在医疗保健、交通、能源和军事应用等各个领域的普及，人机协作变得越来越重要。了解系统元素（人类和人工智能）之间的相互关系对于在团队成员能力范围内实现最佳结果至关重要。这对于设计更好的人工智能算法和寻找有利于人工智能与人类联合任务的场景也至关重要，这些场景可以利用两个元素的独特能力。在这项概念研究中，我们引入了有意行为同步 (IBS) 作为人类和人工智能之间的同步机制，以建立信任关系而不损害任务目标。IBS 旨在利用可以集成到人工智能算法中的心理学概念，在人工智能决策和人类期望之间创造一种相似感。我们还讨论了使用多模态融合在两个合作伙伴之间建立反馈回路的潜力。我们通过这项工作的目标是开启一种研究趋势，以探索在非人类成员团队之间部署同步的创新方法为中心。我们的目标是培养人类和人工智能之间更好的合作和信任意识，从而实现更有效的联合任务。
利用人工智能介导的智能视觉反馈增强人类认知
在本文中，我们介绍了一种人工智能介导的框架，该框架可以提供智能反馈来增强人类认知。具体来说，我们利用深度强化学习 (DRL) 提供自适应时间压力反馈，以提高用户在数学算术任务中的表现。时间压力反馈可以通过调节用户的注意力和焦虑来提高或降低用户的表现。根据用户的实时表现由 DRL 策略控制的自适应时间压力反馈可以潜在地解决这一权衡问题。然而，DRL 训练和超参数调整可能需要大量数据和迭代用户研究。因此，我们提出了一个双 DRL 框架，该框架通过与另一个模拟 DRL 代理交互来训练调节 DRL 代理来调节用户表现，该模拟 DRL 代理模仿现有数据集中的用户认知行为。与基线组相比，我们的用户研究证明了双 DRL 框架在增强用户表现方面的可行性和有效性。
多模态数据融合在增强人机交互中的应用...
摘要 — 人机交互已经存在了几十年，每天都有新的应用出现。尚待实现的主要目标之一是设计一种类似于人与人之间交互的交互。因此，需要开发能够复制更真实、更轻松的人机交互的交互系统。另一方面，开发人员和研究人员需要了解用于实现这一目标的尖端技术。这些系统可以与人工智能相结合，以做出准确的行动或决策。运动跟踪器、虚拟现实耳机等系统都利用人工智能来减少误差幅度，并从设备中获得最佳输出。拥有一个不仅能够接受用户输入而且能够理解这些数据的系统将人机交互提升到一个新的水平。我们提出这项调查是为了向研究人员提供使用多种输入实现的最先进的数据融合技术，以完成工业 4.0 应用中使用的机器人应用领域的任务。此外，输入数据模式大致分为单模态和多模态系统，它们应用于包括医疗保健行业在内的众多行业，有助于医疗行业的未来发展。它将帮助专业人员使用不同的模式检查患者。多模态系统通过所使用的输入组合来区分
制定战略以增强人类...
目前没有有效的方法来消除这一差距。设计意图和维护实践之间的这种差距通常是由于设计工程师对实际维护方式缺乏认识，以及需要在时间压力下有效高效地维护飞机（通常是在困难的环境条件下）造成的。了解这一差距可以产生相当大的价值，确定可以进行的改进，如果积极主动地进行改进，我们可以学到很多东西来帮助推动系统的改进。这种从日常工作中学习的理念正在成为安全实践中的重要技术（Hollnagel，2018 年）。此外，工程系统安全评估 (SSA) 假设系统上的人类行为始终正确执行，并且没有将人为错误发生的可能性纳入“整个系统”风险评估中。安全分析假设人类行为始终是正确的，尽管数据告诉我们事实并非如此。因此，OEM 假设的人为可靠性与数据中显示的实际人为可靠性之间存在差距（并且仍然可能是保守的情况）。
湍流建模：增强人工智能和机器学习
本文介绍了对飞机运动有直接影响的机翼变量。由于飞机尺寸较大，对大气或其他外部条件引起的混沌扰动对整个飞机的影响进行测试评估是一个困难的过程，因此不是对整个飞机进行测试，而是将其分成不同的部分，对每个部分进行单独计算，然后将所有部分的测试放在一起并取平均值，以获得对整个飞机的平均湍流影响。本文包含了直接或间接影响飞机的所有不同变量的结果，这些变量可能导致混沌运动影响飞机运动，以及基于密度和厚度的速度。
通过将模拟技术与人工智能相结合来增强人工智能能力的学习体验平台（LXP）的概念框架
工具。特别是对于人工智能经验水平较低的人来说，方法和工具缺乏清晰度。将人工智能集成到 LXP 中并将其与仿真和自动化技术相结合，可以进一步增强上述应用领域的学习体验。通信小部件和学习机器人可用于为用户定制学习路径。人工智能机器人和小部件提供有用的复习和支持提示，并提醒用户重要的里程碑。根据分析的用户数据，将发布个性化的学习和培训建议。模型工厂与仿真技术的集成使创业流程、问题和行动决策的嵌入成为可能。该框架旨在加强科学和工业领域对人工智能知识转移的必要需求。
实时可视化分析界面增强人类能力
1 摘要中的部分文本基于以下出版物：Zohrevandi，E.（2019 年 9 月）。复杂情况的可视化以加强人机协作。在第 31 届欧洲认知人体工程学会议论文集（第14-18 页）。DOI：10.1145/3335082.3335120 �
