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如何与智能机器互动
标签:微信小程序开发
发表日期:2019-06-17 13:27:02     文章编辑:admin     浏览次数:2

戴佛特(Delft)是荷兰大西洋海岸的一个美丽小城,也是戴佛特科技大学(Technische Universiteit Delft)的所在地。当地街道狭窄,且有数条运河环绕着商业区。从酒店区走向戴佛特科技大学,漫步经过蜿蜒曲折的运河,穿过弯窄的街道,一路风景如画。然而,途中遇到的危险并不是来自汽车,而是来自蜂群般的自行车,他们四面八方地高速穿梭,好像无处不在。在荷兰,自行车有自己的车道,与汽车和人行道是分开的。然而,在戴佛特的市中心,自行车和行人混在一起。

万客彩票注册投注代理“这绝对安全,”招待我的人一直保证,“只要你别伸手,也不要试着躲避。不要突然停下或猛然转向。总之要让人能够预测。”换句话说,就是保持匀速的步伐和稳定的方向。根据可以预测的假设,骑自行车的人已经小心地计算过他们的路径,不会与其他自行车和路人相撞。如果行人试着要与自行车骑士斗智斗勇,后果将不堪设想。

戴佛特的骑行者提供了我们如何与智能机器互动的一种可能模式。毕竟,我们有一个操作者,即行人,与智能的机器(自行车)在互动。在这个案例里,机器其实是自行车与人的结合体,人既提供动力,还有智慧。行人和自行车与骑行者的结合体都由人的大脑全力控制,然而,两者之间未能成功协调一致。自行车与骑行者的组合并不缺少智慧,只缺乏对行人的沟通。那么多的自行车,速度都比行人快。行人不可能与骑自行车的人交谈,毕竟当两者接近时,为时已晚,无法磋商。在缺乏有效的沟通之下,互动的方法便是行人走路的速度和方向必须能够预测,如此就无须协调:只需参与者一方,即自行车与骑行者做路线规划,而另一方应对即可。这个案例可以当成设计的好教材。如果一个人不能与由人操纵的智能设备协调活动(比如自行车与骑行者),凭什么我们认为与智能设备顺利协作会更容易呢?这个案例说明我们不应该朝这个方向去努力。未来聪明的机器不会尝试去了解与之互动的操作者的心思,也不会去推测他们的动机,或者预测他们的下一个行为。因为如此一来,会面临两个问题:首先,它们可能会出错;其次,这样会使机器的行动不可预测。操作者试图预测机器可能会怎么做,同时,机器也试图猜测人的行动,这样的话一定会混乱。切记戴佛特的自行车,它们说明了一个很重要的设计法则,即可预测性。

现在再来看下一个左右为难的问题:人和智能设备,哪一个应当是可以被预测的部分?如果两个部分都同样聪明、能干,那就没有问题。这就像骑自行车的人和行人的例子。智慧都来自于人类,所以无论骑自行车的人还是行人都能小心地预测和应对。只要每个人对彼此扮演的角色都有共识,就没有问题。然而,大部分情况下两边并不平等。人类的智力和对外界所掌握的普遍认知,远超过智能设备所拥有的。行人和骑自行车的人有某种程度的共识和共同背景,他们唯一的困难是两者之间没有足够的时间做充分的交流和协调。至于人与机器之间,并不存在沟通所需的共同领域,所以,最好是机器的行为可以被预测,然后操作者对机器做出适当的反应。在这里,策略脚本的想法可以有效地帮助操作者了解机器所遵循的运作程序。如果机器试着要推测人的动机,然后进一步猜测人的行动,轻者会导致混乱,严重者甚至会产生极端危险。

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