Hepimizin bildiği gibi, Meta yalnızca Quest gibi VR kulaklıklarla sınırlı değil, aynı zamanda ürünleri insanların günlük yaşamlarına daha iyi entegre etme hedefiyle daha hafif AR gözlükleri de üretiyor. Hafif donanıma ek olarak, bilgisayar görüşü ve yapay zeka teknolojisinden ayrılamaz olan jest girişi ve yapay zeka görsel asistanları gibi doğal etkileşim yöntemleri gibi işlevler ve etkileşimli deneyim açısından da çok önemlidir.
Yapay zeka teknolojisi, AR gözlüğün önemli bir parçası olacak. AR gözlüğün uygulanabilirliğini artırmak için kullanıcılara gerçek zamanlı yanıtlar ve öneriler (önerilen navigasyon rotaları, hatta programlar ve tercihlere göre önerilen yemekler vb.) sağlayarak, Meta AR olacak.Gözlük satış noktalarından biri. Özellikle Meta'nın son yıllarda yapay zeka teknolojisine yaptığı yatırımı düşünürsek, buna inanmak için her türlü nedenimiz var.
Reality Labs, AR gözlüklerinde AI sistemlerinin tasarım ilkelerini öğrenebileceğimiz bir çalışma yayınladı: XAIR. Çerçeve, AR gözlüklerinin yapay zeka tasarımı için değerli referanslar sağlayabilecek 8 ana tasarım ilkesini içeren Açıklanabilir Yapay Zeka Çerçevesi (XAI) ve İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (HCI) gibi araştırmalara dayanmaktadır.
**XAI nedir? **
Qingting.com'a göre, Şeffaf AI (Şeffaf AI) olarak da bilinen XAI (Açıklanabilir AI), anlaşılması kolay davranışlarla karakterize edilir. Çoğu makine öğrenimi tabanlı yapay zeka, sözde kara kutularda çalışır ve kararların ardındaki nedenleri ve içgörüleri sağlayamadığı için, bu tür yapay zeka risklidir çünkü güvenilir, güvenilir veya önyargılı olup olmadığı belirsizdir.
XAI kavramının geçmişi kırk yılı aşkın bir süre öncesine dayanmaktadır.Daha sonra kara kutu AI/ML modelinin başarısıyla XAI teknolojisi akademisyenlerin, düzenleyici kurumların ve diğer sektörlerin ilgisini çekmeye başladı. Araştırmalar, XAI'nin kullanıcılara net kararlar sunacağını ve güven oluşturacağını umuyor. Bu nedenle, endüstriyel alanda, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için günlük senaryolara XAI uygulanmaya başlandı.
XAI, farklı hedef kitlelere hizmet verebilir ve çeşitli kullanımlara sahip olabilir. İlk XAI araştırmaları yalnızca algoritma geliştiricilere, veri bilimcilere ve klinik tıp alanındaki uzmanlara odaklanıyordu.Son yıllarda giderek daha fazla sayıda XAI, sıradan kullanıcıları hedeflemeye ve tüketici ürünleriyle entegre olmaya başladı; bir alışveriş sitesi vb. nedenlerle. Ancak, henüz erken günler.
XAI'nin Önemi
Yapay zekanın insanlar tarafından yaygın olarak anlaşılmasını sağlamak, çok disiplinli araştırma çabalarını içerecektir. Örneğin, makine öğrenimi araştırmacıları, açıklamalar oluşturmak için şeffaf modeller (ör. karar ağaçları, Bayes modelleri) oluşturan veya post-hoc yorumlama teknikleri (ör. HCI araştırmacıları ise, makine tarafından oluşturulan açıklamalara ilişkin kullanıcı güvenini ve anlayışını geliştirmeye odaklanır. Psikoloji araştırmacıları ise XAI'yi daha temel bir bakış açısıyla inceleyerek insanların nasıl ürettiklerini, iletişim kurduklarını ve anladıklarını inceliyor.
Açık ve şeffaf yapay zeka da çok önemlidir ve AR/VR alanında gelecekteki geliştirme stratejisiyle uyumludur. XAIR araştırmasında, XAI'nin amacı, ayrıntılar veya nedenler üreterek kullanıcıların yapay zeka kararlarını ve işlevlerini net ve kolay bir şekilde anlamalarına yardımcı olmaktır. Meta, XAI'nin yapay zeka odaklı etkileşimli sistemin önemli bir parçası olduğuna ve gelecekte günlük AR uygulamalarında da önemli bir rol oynayarak kullanıcıların görselleştirilmiş akıllı hizmetlerle etkileşime girmesine yardımcı olacağına dikkat çekti. XAI, AR akıllı sistemlerinin davranışını daha iyi anlayabilir, beklenmedik yapay zeka kararlarından kaçınabilir, gizlilik bilincini geliştirebilir ve kullanıcı güvenini kazanabilir.
Meta'nın şu anda karşı karşıya olduğu zorluklardan biri, günlük AR uygulamaları için etkili XAI deneyimleri yaratmaktır. Mevcut XAI araştırmalarının çoğu, kullanıcılar ve bağlam tarafından oluşturulan algısal bilgiler, günün her saati devam etme ve iyi uyarlanabilirlik gibi günlük AR senaryolarının özelliklerini dikkate almadan yorumlama türlerini ve oluşturma tekniklerini kategorilere ayırmaya odaklanır. Bu faktörler yalnızca daha insan dostu yorumlara yol açmaz, aynı zamanda yorumlama arayüzlerinin tasarımını da etkiler.
Bu nedenle Meta, AR'de yapay zeka kararlarının ne zaman ve nasıl açıklanacağını açıklayan XAIR tasarım çerçevesini önerdi. XAIR çerçevesini oluşturmak için, AR deneyim tasarımına yönelik tercihlerini toplamak üzere 500 kişiyle bir deney de yapıldı. Ayrıca AR etkileşimi konusunda 12 uzmanın içgörülerine de başvurulmuştur.
Bu araştırmanın odak noktası üç soru belirlemektir:
AI ne zaman açıklamalı;
ne açıklanabilir;
Nasıl anlatılır.
Önceki çalışmalar ilk iki konuyu inceledi ve AR'ye özgü olmasa da XAIR'in tasarımı için bazı yararlı bilgiler sağladı.
XAI Tasarım Yönergeleri
Meta, AR gözlüklerinin akıllı hizmetleri varsa, yapay zekanın önemli bir rol oynayacağına inanıyor; örneğin kullanıcılara AR gözlüğün sensörleri tarafından yakalanan bilgilere dayalı olarak bağlama dayalı öneriler sunmak gibi. Ek olarak, yapay zeka kararlarının güvenilir ve güvenilir olmasını sağlamak ve böylece kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yapay zeka ile kullanıcılar arasındaki etkileşimin etkili XAI tasarımına dayanması gerekir.
Bilgisayarlar ve cep telefonları için mevcut XAI çerçevesinden farklı olarak, AR'nin XAI tasarımının daha derin ve daha zengin bağlamsal bilgileri (kullanıcının durumunu dikkate alarak bile) içermesi gerekir, bu nedenle özellikle AR için yeniden tasarlanması gerekir. Ayrıca, AR'nin XAI'sinin günlük AR senaryolarına uygulanabilmesi ve yorumlama içeriğini fiziksel alanla entegre edebilmesi için 3B algılama özelliklerine sahip olması ve gerçek zamanlı olarak çevrimiçi olması gerekir. Örneğin, yemek tarifleri önerirken aynı anda kullanıcının buzdolabındaki malzemeleri vurgulayın, yani sahnenin bağlamına göre kararı açıklayın. Buna karşılık, piyasadaki mevcut XAI çerçeveleri bu ihtiyaçları karşılayamaz.
Bu nedenle Meta, kullanıcı anketleri yoluyla 8 ana tasarım yönergesini özetledi:
Kullanıcıların ihtiyaç duyduklarında bunlara kolayca erişebilmelerini sağlamak için her zaman AI sonuçları oluşturun;
İki koşul karşılanmadıkça açıklamayı otomatik olarak tetiklemeyin - kullanıcının yüksek bilişsel yükünü, aciliyet duygusunu vb. belirleyin veya kullanıcının şaşkınlığını, kafa karışıklığını, yabancılığını, belirsizliğini vb. belirleyin;
Kişiselleştirilmiş açıklama içeriği için üç faktörün dikkate alınması gerekir: sistem hedefleri, kullanıcı hedefleri ve kullanıcı portreleri;
Varsayılan durumda, neden açıklamasına öncelik verin ve özlü bir açıklama seçin;
Kullanıcıların ihtiyaçlarına göre küçük bilgi istemi pencereleri vb. yoluyla genişletmelerine olanak tanıyarak her zaman daha ayrıntılı açıklamalar sağlayın;
Varsayılan olarak, AI çıkışıyla aynı yorumlama yöntemi kullanılır (dokunsal, ses hariç) ve bir mod yükü yüksek olduğunda diğeri seçilir;
İçerik ağırlıklı olarak metindir, resim ise, kullanıcıların anlamasını kolaylaştırmak için mümkün olduğunca basitleştirilmelidir;
Açıklayıcı içeriği sahneye mümkün olduğu kadar gizli bir şekilde veya uygun değilse açık bir şekilde yerleştirin.
Tasarım yönergeleriyle birleştirilen Meta, bazı uygulama durumları geliştirdi ve bunları 10 tasarımcı arasında doğruladı.Sonuç olarak, tasarımcılar, XAIR'in AR'nin XAI çerçeve tasarımı için kapsamlı referans veya yardım sağlayabileceğine inanıyor ve bu da, AR'nin düşünmesini ve hayal gücünü canlandırmaya yardımcı oluyor. tasarımcılar. kuvvet. Deneye katılan 12 son kullanıcı da XAIR'in mükemmel kullanılabilirliğe sahip olduğunu bildirdi.
Uygulamalar
Bu araştırmada, Meta iki örnek vaka tasarladı, eğer ilgileniyorsanız bir göz atabilirsiniz:
Kullanıcı yolda koşarken, AR gözlükleri kullanıcıya mevcut mevsimi ve manzarayı göz önünde bulundurarak yakındaki bir haritayı gösterecek ve kiraz çiçeklerinin tadını çıkarmak için yakındaki yola sapmayı önerecektir. AI'nın sağlayabileceği açıklamalar şunları içerir: daha iyi manzara, rotanın doğru uzunluğu ve kullanıcının programı. Açıklama formları metin, kiraz çiçeği resimleri ve daha fazlasını içerir.
2) AR kullanıcısı komşularıyla bahçe işlerini tartıştıktan sonra eve döndüğünde, AR gözlüğü çevredeki bitkiler hakkında bir "bakım" istemi gösterecek ve kullanıcıya bitkileri gübrelemeyle ilgili talimatlar sağlayacaktır. Yapay zekanın gizliliği ihlal ettiğini düşünmemek için bu önerinin kullanıcı tarafından manuel olarak tetiklenmesi gerekir ve manuel tetikleme güven inşa etmeyi daha iyi sağlayabilir. Buna ek olarak, yapay zeka şunları da sorabilir: Sistem taramalarının ardından, bitkilerin yapraklarında mantar veya bakteri enfeksiyonlarından mustarip olabileceklerini gösteren anormal noktalar var. Metne ek olarak, açıklama formu yapraklardaki anormal noktaları işaretlemek için AR'yi de kullanabilir (metin bariz bir ipucudur, AR ipucu ise sahne ile entegre olan gizli bir tiptir).
referans:
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Meta, 7/24 AR gözlükleri için AI sistemlerini tasarlamaya yönelik sekiz yönergeyi ortaya koyuyor
Editör: Ester
Kaynak: Qingting.com
Hepimizin bildiği gibi, Meta yalnızca Quest gibi VR kulaklıklarla sınırlı değil, aynı zamanda ürünleri insanların günlük yaşamlarına daha iyi entegre etme hedefiyle daha hafif AR gözlükleri de üretiyor. Hafif donanıma ek olarak, bilgisayar görüşü ve yapay zeka teknolojisinden ayrılamaz olan jest girişi ve yapay zeka görsel asistanları gibi doğal etkileşim yöntemleri gibi işlevler ve etkileşimli deneyim açısından da çok önemlidir.
Yapay zeka teknolojisi, AR gözlüğün önemli bir parçası olacak. AR gözlüğün uygulanabilirliğini artırmak için kullanıcılara gerçek zamanlı yanıtlar ve öneriler (önerilen navigasyon rotaları, hatta programlar ve tercihlere göre önerilen yemekler vb.) sağlayarak, Meta AR olacak.Gözlük satış noktalarından biri. Özellikle Meta'nın son yıllarda yapay zeka teknolojisine yaptığı yatırımı düşünürsek, buna inanmak için her türlü nedenimiz var.
**XAI nedir? **
Qingting.com'a göre, Şeffaf AI (Şeffaf AI) olarak da bilinen XAI (Açıklanabilir AI), anlaşılması kolay davranışlarla karakterize edilir. Çoğu makine öğrenimi tabanlı yapay zeka, sözde kara kutularda çalışır ve kararların ardındaki nedenleri ve içgörüleri sağlayamadığı için, bu tür yapay zeka risklidir çünkü güvenilir, güvenilir veya önyargılı olup olmadığı belirsizdir.
XAI kavramının geçmişi kırk yılı aşkın bir süre öncesine dayanmaktadır.Daha sonra kara kutu AI/ML modelinin başarısıyla XAI teknolojisi akademisyenlerin, düzenleyici kurumların ve diğer sektörlerin ilgisini çekmeye başladı. Araştırmalar, XAI'nin kullanıcılara net kararlar sunacağını ve güven oluşturacağını umuyor. Bu nedenle, endüstriyel alanda, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için günlük senaryolara XAI uygulanmaya başlandı.
XAI, farklı hedef kitlelere hizmet verebilir ve çeşitli kullanımlara sahip olabilir. İlk XAI araştırmaları yalnızca algoritma geliştiricilere, veri bilimcilere ve klinik tıp alanındaki uzmanlara odaklanıyordu.Son yıllarda giderek daha fazla sayıda XAI, sıradan kullanıcıları hedeflemeye ve tüketici ürünleriyle entegre olmaya başladı; bir alışveriş sitesi vb. nedenlerle. Ancak, henüz erken günler.
XAI'nin Önemi
Yapay zekanın insanlar tarafından yaygın olarak anlaşılmasını sağlamak, çok disiplinli araştırma çabalarını içerecektir. Örneğin, makine öğrenimi araştırmacıları, açıklamalar oluşturmak için şeffaf modeller (ör. karar ağaçları, Bayes modelleri) oluşturan veya post-hoc yorumlama teknikleri (ör. HCI araştırmacıları ise, makine tarafından oluşturulan açıklamalara ilişkin kullanıcı güvenini ve anlayışını geliştirmeye odaklanır. Psikoloji araştırmacıları ise XAI'yi daha temel bir bakış açısıyla inceleyerek insanların nasıl ürettiklerini, iletişim kurduklarını ve anladıklarını inceliyor.
Açık ve şeffaf yapay zeka da çok önemlidir ve AR/VR alanında gelecekteki geliştirme stratejisiyle uyumludur. XAIR araştırmasında, XAI'nin amacı, ayrıntılar veya nedenler üreterek kullanıcıların yapay zeka kararlarını ve işlevlerini net ve kolay bir şekilde anlamalarına yardımcı olmaktır. Meta, XAI'nin yapay zeka odaklı etkileşimli sistemin önemli bir parçası olduğuna ve gelecekte günlük AR uygulamalarında da önemli bir rol oynayarak kullanıcıların görselleştirilmiş akıllı hizmetlerle etkileşime girmesine yardımcı olacağına dikkat çekti. XAI, AR akıllı sistemlerinin davranışını daha iyi anlayabilir, beklenmedik yapay zeka kararlarından kaçınabilir, gizlilik bilincini geliştirebilir ve kullanıcı güvenini kazanabilir.
Meta'nın şu anda karşı karşıya olduğu zorluklardan biri, günlük AR uygulamaları için etkili XAI deneyimleri yaratmaktır. Mevcut XAI araştırmalarının çoğu, kullanıcılar ve bağlam tarafından oluşturulan algısal bilgiler, günün her saati devam etme ve iyi uyarlanabilirlik gibi günlük AR senaryolarının özelliklerini dikkate almadan yorumlama türlerini ve oluşturma tekniklerini kategorilere ayırmaya odaklanır. Bu faktörler yalnızca daha insan dostu yorumlara yol açmaz, aynı zamanda yorumlama arayüzlerinin tasarımını da etkiler.
Bu araştırmanın odak noktası üç soru belirlemektir:
Önceki çalışmalar ilk iki konuyu inceledi ve AR'ye özgü olmasa da XAIR'in tasarımı için bazı yararlı bilgiler sağladı.
XAI Tasarım Yönergeleri
Meta, AR gözlüklerinin akıllı hizmetleri varsa, yapay zekanın önemli bir rol oynayacağına inanıyor; örneğin kullanıcılara AR gözlüğün sensörleri tarafından yakalanan bilgilere dayalı olarak bağlama dayalı öneriler sunmak gibi. Ek olarak, yapay zeka kararlarının güvenilir ve güvenilir olmasını sağlamak ve böylece kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yapay zeka ile kullanıcılar arasındaki etkileşimin etkili XAI tasarımına dayanması gerekir.
Tasarım yönergeleriyle birleştirilen Meta, bazı uygulama durumları geliştirdi ve bunları 10 tasarımcı arasında doğruladı.Sonuç olarak, tasarımcılar, XAIR'in AR'nin XAI çerçeve tasarımı için kapsamlı referans veya yardım sağlayabileceğine inanıyor ve bu da, AR'nin düşünmesini ve hayal gücünü canlandırmaya yardımcı oluyor. tasarımcılar. kuvvet. Deneye katılan 12 son kullanıcı da XAIR'in mükemmel kullanılabilirliğe sahip olduğunu bildirdi.
Uygulamalar
Bu araştırmada, Meta iki örnek vaka tasarladı, eğer ilgileniyorsanız bir göz atabilirsiniz:
referans: