Mô hình trí tuệ nhân tạo dự đoán cách chúng ta nhập văn bản trên màn hình cảm ứng

Một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới được các nhà nghiên cứu tại Đại học Aalto và Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo Phần Lan (FCAI) phát triển là mô hình đầu tiên có khả năng dự đoán cách chúng ta di chuyển mắt và ngón tay khi nhập văn bản trên màn hình. Phát triển mới này cung cấp cái nhìn mới về kỹ năng khó này, buộc chúng ta phải dựa vào cảm giác nhìn để nhập văn bản và phát hiện lỗi đồng thời.

Trí tuệ nhân tạo có khả năng mô phỏng cách một cá nhân nhập một câu trên bất kỳ thiết kế bàn phím nào và nó cả tạo ra và phát hiện lỗi. Mặc dù lỗi không luôn được phát hiện ngay lập tức, trí tuệ nhân tạo có thể sửa chúng giống như chúng ta. Một khía cạnh khác của trí tuệ nhân tạo là nó có thể dự đoán cách phong cách viết của mọi người thay đổi tùy thuộc vào hoàn cảnh, chẳng hạn như tự động sửa lỗi hoặc thiết kế bàn phím khác.

Tiến sĩ Jussi Jokinen đã dẫn đầu công việc trên mô hình trí tuệ nhân tạo mới, được trình bày vào tháng này tại ACM CHI vào ngày 12 tháng 5.

“Trước đây, việc nhập văn bản trên màn hình cảm ứng đã được hiểu chủ yếu từ góc độ di chuyển của ngón tay,” Jokinen nói. “Các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo đã giúp làm sáng tỏ những chuyển động này: điều chúng tôi đã phát hiện ra là tầm quan trọng của việc quyết định khi và nơi nhìn. Bây giờ, chúng tôi có thể đưa ra dự đoán tốt hơn về cách mọi người nhập văn bản trên điện thoại hoặc máy tính bảng của họ.”

“Giờ chúng tôi đã có một mô phỏng thực tế về cách con người nhập văn bản trên màn hình cảm ứng, nó sẽ dễ dàng hơn nhiều để tối ưu hóa thiết kế bàn phím cho việc nhập văn bản tốt hơn – nghĩa là ít lỗi, nhập văn bản nhanh hơn và, quan trọng nhất đối với tôi, ít gây khó chịu,” Jokinen tiếp tục.

https://www.youtube.com/watch?v=6cl2OoTNB6g&t=1s

Định lượng cho các loại người dùng khác nhau

Mô hình trí tuệ nhân tạo không chỉ hoạt động với một loại người dùng chung chung, mà nó có thể điều chỉnh dựa trên các loại người dùng khác nhau. Điều này có thể bao gồm các cá nhân có khuyết tật vận động, mà trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ bằng cách phát triển các công cụ nhập văn bản hoặc giao diện cụ thể.

Ngoài các vấn đề y tế, trí tuệ nhân tạo cũng có thể tính đến các cá nhân có phong cách viết khác nhau bằng cách thực hiện các việc như xác định mẫu khi một cá nhân lặp lại lỗi trong văn bản. Với dữ liệu này, loại bàn phím hoặc hệ thống tự động sửa lỗi tốt nhất cho một cá nhân có thể được xác định.

Công việc trước đây của nhóm

Các nhà nghiên cứu trước đây đã xây dựng công việc của họ xung quanh một mô hình nhận thức về cách con người nhập văn bản, dẫn đến việc tạo ra một mô hình tạo ra có thể nhập văn bản tự động. Tất cả những điều này đều là một phần của dự án Trí tuệ Nhân tạo Tương tác tại Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo Phần Lan.

Nghiên cứu phụ thuộc mạnh vào học tăng cường, nó hoạt động bằng cách tạo ra một hệ thống phần thưởng và/hoặc phạt, thường được sử dụng để dạy robot cách giải quyết vấn đề thông qua thử nghiệm và sai lầm. Học tăng cường đã được nhóm sử dụng để mô phỏng con người này, và nó cho phép họ tạo ra hành vi tương tự như con người.

“Chúng tôi đã trao cho mô hình những khả năng và giới hạn giống như chúng ta, con người, có. Khi chúng tôi yêu cầu nó nhập văn bản một cách hiệu quả, nó đã tìm ra cách sử dụng tốt nhất những khả năng này. Kết quả cuối cùng rất giống với cách con người nhập văn bản, mà không cần phải dạy mô hình với dữ liệu của con người,” Jokinen nói.

Khi so sánh với dữ liệu nhập văn bản của con người, dự đoán của mô hình mới này là chính xác. Nhóm hiện đang nhằm mục đích mô phỏng các kỹ thuật nhập văn bản chậm và nhanh, điều này có thể giúp trong việc thiết kế các mô块 học tập cho các cá nhân muốn cải thiện kỹ năng nhập văn bản của họ.