Искусственный интеллект научили печатать на сенсорном экране

Искусственный интеллект научили печатать на сенсорном экране

Чтобы по-настоящему понять, как люди печатают на сенсорных экранах, исследователи из Университета Аалто и Финского центра искусственного интеллекта (FCAI) создали первую модель искусственного интеллекта, которая изучает, как люди двигают глазами и пальцами во время набора текста. Об этом сообщает Science Daily, информирует УНН.

Детали

Модель искусственного интеллекта (ИИ) может имитировать, как человек-пользователь набирает любое предложение на любой клавиатуре. Он делает ошибки, обнаруживает их — хотя и не всегда сразу — и исправляет их, как это сделали бы люди. Моделирование также показывает, как люди адаптируются к изменяющимся обстоятельствам, например, как меняется их стиль письма, когда они начинают использовать новую систему автокоррекции или дизайн клавиатуры.

«Раньше набор текста на сенсорном экране понимали в основном с точки зрения того, как наши пальцы двигаются. Методы на основе искусственного интеллекта помогли пролить новый свет на эти движения: мы обнаружили важность решения, когда и где искать. Теперь мы можем делать более точные прогнозы о том, как люди печатают на своих телефонах или планшетах», — говорит доктор Юсси Йокинен, который руководил работой.

Исследование, закладывает основу для разработки, например, более эффективных и даже персонализированных решений для ввода текста.

«Теперь, когда у нас есть реалистичная симуляция того, как люди печатают на сенсорных экранах, должно быть гораздо проще оптимизировать дизайн клавиатуры для лучшего набора текста, что означает меньше ошибок, более быстрый набор текста и, что наиболее важно для меня, меньше разочарований», — объясняет Йокинен.

Читайте также:  Realme C35: Тройная камера и аккумулятор на 5000 мАч

В дополнение к предвидению того, как типичный человек будет печатать, модель также может учитывать различные типы пользователей, например, с двигательными нарушениями, и может использоваться для разработки средств набора текста или интерфейсов, разработанных с учетом этих групп. Для тех, кто не сталкивается с особыми проблемами, он может сделать вывод из личных стилей письма — например, отмечая ошибки, которые часто встречаются в текстах и электронных письмах, — какая клавиатура или система автокоррекции лучше всего подойдет пользователю.

«Мы дали модели те же возможности и ограничения, которые есть у нас, людей. Когда мы попросили его эффективно печатать, он понял, как лучше использовать эти способности. Конечный результат очень похож на то, как люди печатают, без необходимости обучать модель на человеческих данных», — говорит Йокинен.

Сравнение с данными типирования людей подтвердило точность прогнозов модели. В будущем команда надеется смоделировать медленные и быстрые методы набора текста, например, чтобы разработать полезные учебные модули для людей, которые хотят улучшить свой набор текста.

Читать полностью…

Оставить комментарий