«`html
Extended Reality (XR) и искусственный интеллект (ИИ) взаимодействуют для создания улучшенных пользовательских опытов
Технология Extended Reality (XR) трансформирует способы взаимодействия пользователей с цифровыми окружениями, объединяя физический и виртуальный миры для создания захватывающих впечатлений. Устройства XR оснащены передовыми сенсорами, которые собирают обширные потоки данных пользователей, обеспечивая персонализированные и контекстно-ориентированные взаимодействия. Исследователи активно исследуют интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в среды XR с целью повышения производительности, коммуникации и вовлеченности пользователей. Поскольку XR становится все более распространенным в различных областях, от игровых приложений до профессиональных применений, безупречные и интуитивные методы взаимодействия становятся более важными, чем когда-либо.
Оптимизация взаимодействия пользователя с AI-чатботами в средах XR
Одной из значительных проблем в средах XR является оптимизация взаимодействия пользователя с AI-чатботами. Традиционные методы полагаются в основном на явные голосовые или текстовые подсказки, которые могут быть громоздкими, неэффективными и иногда нелогичными в полностью погруженной среде. Эти традиционные подходы должны использовать полный набор естественных входов XR, таких как взгляд глаз и пространственная ориентация, что приводит к более согласованной коммуникации между пользователями и AI-агентами. Эта проблема особенно остро проявляется в сценариях, где пользователи выполняют несколько задач в нескольких виртуальных окнах, требуя от AI-систем быстро и точно интерпретировать намерения пользователя без прерывания потока взаимодействия.
Ограничения текущих методов взаимодействия с AI в средах XR и новый подход
Текущие методы взаимодействия с AI в средах XR, такие как речевой и текстовый ввод, имеют несколько ограничений. Речевой ввод, несмотря на свою популярность, обладает оценочной универсальной пропускной способностью всего 39 бит в секунду, что ограничивает его эффективность в сложных запросах или сценариях многозадачности. Текстовый ввод может быть более удобным и эффективным, особенно когда пользователям приходится вводить текст в виртуальной среде. Большое количество данных, доступных в средах XR, включая несколько открытых окон и разнообразные контекстные входы, представляет существенную проблему для AI-систем в предоставлении актуальных и своевременных ответов. Эти ограничения подчеркивают необходимость более продвинутых методов взаимодействия для полного использования возможностей технологии XR.
Решение EmBARDiment и его преимущества
Исследователи из Google, Imperial College London, University of Groningen и Northwestern University представили «EmBARDiment», которое использует неявную модель внимания для улучшения взаимодействия с AI в средах XR и решения этих проблем. Этот подход объединяет данные о взгляде глаз пользователя с контекстной памятью, позволяя AI-агентам понимать и предсказывать потребности пользователя более точно и с минимальными явными подсказками. Система EmBARDiment была разработана командой исследователей из Google и других учреждений, и она представляет собой значительное достижение в создании более естественного и интуитивного взаимодействия с AI в средах XR. Путем уменьшения зависимости от явных голосовых или текстовых подсказок система способствует более плавному и основанному на земле процессу коммуникации между пользователем и AI-агентом.
Интеграция технологий в системе EmBARDiment и ее эффективность
Система EmBARDiment интегрирует передовые технологии, включая отслеживание глаз, салентность, управляемую взглядом, и контекстную память, для захвата и использования фокуса пользователя в средах XR. Архитектура системы разработана для беспрепятственной работы в многократных оконных средах XR, где пользователи часто выполняют несколько задач одновременно. AI может генерировать более актуальные и контекстно соответствующие ответы, поддерживая контекстную память о том, на что смотрит пользователь, и объединяя эту информацию с вербальными входами. Контекстная память имеет емкость 250 слов, тщательно откалиброванную, чтобы обеспечить отзывчивость и фокус AI на наиболее актуальной информации без избыточных данных.
Результаты и перспективы
Оценки производительности системы EmBARDiment продемонстрировали существенное улучшение удовлетворенности пользователей и эффективности взаимодействия по сравнению с традиционными методами. Система превзошла базовые модели по различным метрикам, требуя значительно меньше попыток для предоставления удовлетворительных ответов. Например, в условии отслеживания глаз 77,7% участников достигли желаемого результата с первой попытки, в то время как для базового условия требовалось до трех попыток для достижения схожих показателей успеха. Эти результаты подчеркивают эффективность системы EmBARDiment в оптимизации взаимодействия с AI в сложных средах XR, где традиционные методы часто не могут удовлетворить требования реального времени взаимодействия с пользователем.
Заключение
Исследование представляет собой прорывное решение для критического пробела в технологии XR путем интеграции неявного внимания с ответами, создаваемыми AI. EmBARDiment улучшает естественность и плавность взаимодействия в средах XR и существенно повышает эффективность и точность AI-систем в этих средах. Данные о взгляде глаз и контекстная память позволяют AI лучше понимать и предсказывать потребности пользователя, уменьшая необходимость явных входов и создавая более плавный опыт взаимодействия. По мере развития технологии XR система EmBARDiment представляет собой важный шаг в интеграции AI в опыт XR. Решая ограничения традиционных методов взаимодействия, это исследование открывает путь для более сложных и отзывчивых AI-систем в погруженных средах, предлагая новые возможности для производительности и вовлеченности в цифровую эпоху.
«`
**ВАЖНО!** Удалите все ссылки, не указанные в этом запросе.
