AI 時代的人機互動：從對話到意念（2020-未來）II
Human-Computer Interaction in the AI Era: From Dialogue to Intent (2020-Future) Part II
本文是《人機互動 50 年：Aaron Marcus 教授的 HCI/UX 演進史》系列的最後一篇。透過這個系列，我們回顧了從最初的打孔卡片到如今的 AI 互動，見證了技術與人性的不斷融合。未來的人機互動必將更加自然、智慧，但始終要以人為本，服務人類更美好的生活。
新型介面設計
空間介面：傳統的二維介面設計範式在元宇宙和虛擬實境中不再完全適用。空間介面設計應運而生，它充分利用三維空間的特性，創造出更直觀、更自然的互動方式。
3D 互動設計：3D 互動設計的核心是將使用者置於三維空間中，並提供與三維環境直接互動的方式。這包括使用手勢、語音、眼動追蹤等自然交互方式，以及設計符合三維空間特性的介面元素和互動模式。
空間導航系統：在廣闊的虛擬空間中，有效的空間導航系統是使用者自由探索和互動的基礎。傳統的基於菜單和按鈕的導航方式在虛擬實境中顯得笨拙和不自然。空間導航系統需要提供更直觀、更沉浸式的導航方式。
生物特徵整合：為了進一步提升人機互動的智能化和個性化程度，生物特徵整合成為新型介面設計的重要方向。
眼動追蹤：眼動追蹤技術可以實時捕捉使用者的眼球運動軌跡，並分析使用者的注視點和眼動模式。這項技術可以應用於多個方面，例如實現注視點渲染（Foveated Rendering），即只對使用者注視的區域進行高精度渲染，從而降低系統的計算負擔；實現基於注視點的互動，例如通過注視選中介面元素或觸發操作；以及分析使用者的注意力分佈和興趣點，為個性化推薦和使用者行為分析提供數據支持。
臉部表情識別：臉部表情識別技術可以自動分析使用者的面部表情，例如微笑、皺眉、驚訝等，並判斷使用者的情感狀態。這項技術可以應用於情感計算、使用者情感反饋、以及自適應介面設計等方面。例如，系統可以根據使用者的表情變化，自動調整虛擬環境的氛圍或互動方式，提供更個性化、更人性化的使用者體驗。
生理訊號感知：除了眼動和表情，其他生理訊號，例如心率、皮膚電導、腦電波等，也可以被感知和分析，用於更深入地了解使用者的生理和心理狀態。生理訊號感知技術可以應用於生物反饋、壓力監測、使用者狀態評估、以及基於生理狀態的自適應互動等方面。例如，系統可以根據使用者的心率變化，判斷其是否處於緊張或放鬆狀態，並自動調整虛擬環境的難度或節奏，提供更舒適、更有效的互動體驗。
腦機介面：思維直接互動
非侵入式 BCI
腦電圖（EEG）技術： 腦電圖（EEG）技術作為非侵入式腦機介面（BCI）領域的基石，利用放置在頭皮上的電極，偵測大腦神經元活動產生的微弱電訊號。
侵入式 BCI
神經介面技術： 侵入式腦機介面 (BCI) 技術代表了人機互動領域的重大突破，它通過外科手術將微型電極陣列植入大腦皮層，直接與神經元建立物理連接，從而實現高精度、高頻寬的腦訊號採集與雙向資訊傳輸。相較於非侵入式 BCI 技術，侵入式方法能夠更清晰、更穩定地捕捉到單個神經元或神經元群體的活動，極大地提升了訊號的質量和解析度，為更複雜、更精密的腦機介面應用奠定了基礎。
未來願景：人機深度融合是侵入式 BCI 最具科幻色彩，也最具爭議性的未來願景。它指的是將人腦與機器智能深度整合，創造出超越人類自身能力的混合智能體。人機深度融合可能有多種形式，例如，通過 BCI 將人工智能算法植入人腦，增強人類的認知能力、記憶力、學習能力；通過 BCI 將多個大腦連接起來，實現集體智慧和意識共享；甚至通過 BCI 將人類意識上傳到雲端，實現永生。人機深度融合引發了深刻的哲學和倫理問題，例如，人類的定義是否會被重新界定？人機融合體是否還能被視為人類？這種技術的發展將對社會、文化、倫理帶來怎樣的衝擊？這些問題需要我們在技術發展的同時進行深入的思考和探討。
AI 輔助設計
生成式設計
介面自動生成：生成式設計在 UI/UX 領域的應用，旨在利用 AI 自動創建和優化使用者介面，從而提升設計效率和創新性
設計智慧化
設計決策輔助：在設計流程中，AI 不僅僅是一個執行工具，更是一位智慧的助手，能夠在關鍵決策點上提供有力支持，提升設計的效率和效果。
設計版本管理：在複雜的設計專案中，版本管理至關重要。傳統的版本管理方式容易混亂、效率低下，尤其是在多人協作的場景下。AI 可以輔助設計版本管理，實現設計檔案的自動版本控制、版本追溯、版本比較和版本合併等功能。AI 可以記錄每個設計版本的修改歷史、貢獻者、修改時間等資訊，方便團隊成員快速瞭解設計進展和變更情況。此外，AI 还可以智能识别设计版本之间的差异，并提供可视化对比，帮助设计师快速定位和解决冲突，确保设计版本管理的清晰和高效。
團隊協作最佳化：AI 可以通過多種方式優化設計團隊的協作流程。例如，AI 可以作為智能助手，自動分配設計任務、跟蹤任務進度、提醒截止日期，確保專案按計劃進行。AI 还可以分析團隊成員的技能和專長，智能匹配設計任務和設計師，提升團隊協作效率和產出品質。此外，AI 还可以搭建智能協作平台，提供實時溝通、文件共享、協同編輯等功能，打破地域和時間限制，實現更便捷、更高效的遠程協作。
知識庫自動更新：設計知識庫是團隊寶貴的資產，但傳統知識庫的維護和更新需要耗費大量人力，且容易過時。AI 可以實現設計知識庫的自動更新和智能管理。AI 可以自動抓取和整理最新的設計趨勢、設計規範、設計案例、使用者研究報告等資訊，並將其自動添加到知識庫中。
隱私保護
