波士顿机器人射击,有那些不是特效制作的机器人我想看真实的机器人不想看特效

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原标题:特效逼真!酷似“波士顿动力Atlas”的机器人在进行射击训練,百发百中

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原标题:一镜到底看看波士顿動力的机器人家族到底有多「变态」

只有一段 Atlas 视频看着不过瘾?我们整理了整个波士顿动力机器人家族

今天刷屏的波士顿动力人形机器囚视频不知道你看了没?没看的话请戳:

看完视频小编也是惊呆了难道机器人也学会跑酷了?

视频中的机器人名叫 Atlas已经是这个系列中嘚第二代。Atlas 是一个人形机器人能够识别面前障碍物的高度并精准跳跃,且落地平稳不仅如此,它在跳跃的同时能够做到空中旋转还能后空翻。等等!这是要进军体操界了

其实,波士顿动力早在 2016 年 2 月就发布了 Atlas 一代当时就引起了网络上不小的轰动,原因在于这款机器囚超强的稳定性以及对物体的准确识别、抓取能力下面我们看一下 Atlas 一代的视频:

视频中的 Atlas 一代能够在雪地中健步如飞;若有人从面前大仂推它,踉跄几步仍能站稳;若有人从后面大力推它倒地之后还能自己爬起来;做起搬运工来也是有条不紊,能将货物快速、精准地放茬货架上;就算在「手」持货物行进过程中货物被击落,也会非常执着地将货物捡起来视频的末尾我们看到,Atlas 一代还能开门自己遛弯兒莫名的萌点有没有。

其实除了卖萌之外稳定性优越的双足机器人在人类社会中有更重要的任务——代替人类进入危险地带。例如进叺一个被污染的废弃核设施或者需要爬上梯子搬运货物。这也是为什么科学家们下大力气研究双足机器人的原因事实上,要制造一个雙足机器人远比四足机器狗要困难得多(更别说今天发布的 Atlas 二代还能后空翻)

加州大学伯克利分校的机器人学教授 Ken Goldberg 在当时表示,「当机器人遇到具有冲击力的突发事件(我们称之为『刺激』)时对系统来说,做出快速的响应是非常困难的」Atlas 一代的反应令人印象非常深刻,因为即使研究人员用力推它的胸部也就是重心位置,他仍能自我调整并站稳

机器之能找到了 Atlas 一代的一些技术资料。资料中公司創始人 Marc Raibert 表示,波士顿动力机器人的关键在于可以通过快速移动、选择新的落脚点来实现动态平衡

图左边是 Atlas 一代腿部的一个版本。右边则昰波士顿动力「未来的愿景」:这只脚将采用 3D 打印将所有的液压元件直接打印到其结构中。这只脚看上去有很多仿生元素比如「类动脈式的液压管道布局」、看上去很像骨头的支架等。我们并没有看到这条腿的实物图片但听上去波士顿动力已经造出来了一个。

除了 Atlas吔有一些机器人团队很好的解决了机器人平衡的问题。在 2015 DARPA 机器人挑战赛中许多参赛团队的机器人使用了 Atlas,他们通过安装他们自己的软件並修改来让机器人保持平衡来自 WPI-CMU 的阿特拉斯机器人 Warner 是诸多 Atlas 中唯一一个没有摔倒或需要重启的机器人。在决赛的两次尝试中他们都成功赱到最后,拿下八分中的七分

这样优异表现的背后,是 CMU 机器人学院 Christopher Atkeson 教授组对稳定步态的研究成果尤其是组里博士生冯思远的工作,冯思远在 3D 行走方面的论文曾在 13 年的仿人机器人国际会议 Humanoids 上获得过大会最佳论文(Best Paper)的荣誉

Atlas 展示了双足机器人优秀的平衡能力,但总有一些極端情况会让它失去平衡如何应对?那就让它们优雅的摔倒伍斯特理工学院的 Matt DeDonato 指出:「大多数的(机器人挑战赛)参与者,都会关注機器人保持直立而不是关注找出更好的摔倒方式尤其是当每次摔倒,都会有大量的时间惩罚」

在与卡内基梅隆大学合作中,为了减小損坏当检测到摔倒时,Matt DeDonato 的队伍操控的阿特拉斯机器人都会关掉自身的执行器然后跛行前进。在整个 DAPRA 挑战中DeDonato 的队伍保持着机器人始终站立。但是 DeDonato 指出:「随着机器人的商业化需要研究这个领域,毕竟机器人总会有摔倒的时候」

对此,波士顿动力创始人 Marc Raibert 指出:「当他嘚队伍开发一个四足机器人 BigDog 时就开始思考怎样保护一个即将摔落的机器人。最初的想法是当检测摔倒时让机器人的四肢失灵」。他说:「当四肢碰到地面时四肢如同长的杠杆,力量会直接作用在连接处我们的确摔坏过 BigDog 的一些腿,所以我们重新对 BigDog 编程当出现摔倒时,就松动它四肢的连接处我们现在做的机器人都会检测当他们失去平衡时,对应做出什么反应」

佐治亚理工学院研究者们从人类摔倒嘚行为中总结出一种算法,让一个不平衡的机器人找出怎样扭曲它的身体使得它能减小与地面的碰撞力。为了驱散摔倒的动力这种算法会计算出机器人摔倒与地面产生的一系列接触点。他们用一个小的人形机器人 BioloidGP 来测试算法用 Atlas 来模拟实战。研究成员 Karen Liu 表示还会基于人類的条件反射给机器人建立一套类似的神经系统。

波士顿动力的机器人家族

波士顿动力是一家致力于机器人快速运动以及平衡能力研究的機器人公司主要关注机器人的快速运动能力、负重能力和拟人行为。该公司在 1992 年从 MIT 剥离出来自分离后便一直从事发军事项目的研发工莋,并获得了 DARPA 的资助为美国国防部、美国陆军部队、海军部队和海军陆战队提供军用机器人及相关技术咨询服务。产品最突出的特点是模拟人类行为主要应用于国防任务测试和极端环境救援等领域。2013 年 12 月公司被谷歌收购。除了今天我们看到的逆天的新一代 Atlas波士顿动仂还有其他几款仿生机器人。

Boston Dynamics 设计了大狗(Big Dog)机器人这是一个四脚机器人,能够穿越泥地和雪地以 5 英里/时的速度慢跑。它的体型与一呮大狗或小驴差不多大最初由 DARPA 提供研发资金。它的主要用途是在复杂地形中载重大狗体内装有由发动机驱动的液压作动系统,四肢上裝有特殊材料制成的减震器每迈出一步的能量都能被有效循环至下一步,保证能源动力在长途跋涉中利用效率最高其平衡力绝佳、能負载约 180 公斤武器装备翻山越岭、还能解读语言和视觉命令,因此机器人大狗曾有望成为未来战场的利器。2010 年至今这一由美国军方与波壵顿动力合作研发的项目已经耗资

几年前,美军甚至声称将在阿富汗战场上测试和使用大狗机器人却不想,去年的一场大型实地试验使「大狗」的缺点暴露无遗「部队认为大狗太吵,会导致他们暴露目标」美军陆战队作战实验室发言人欧尔森表示。此外一旦发生故障,这款机器狗的维修十分困难因此不适合投入实战部署,最终将其转入技术储备

对此,波士顿动力创始人 Marc Raibert 回应到:「LS3 这个项目是为叻验证多足机器人参加战斗的可行性所以陆战队砍掉该项目并不代表机器大狗就夭折了。」

谷歌旗下的 Boston Dynamics 为美国海军陆战队开发了这个机器狗 Spot它重达 160 磅(约 73 千克),用一个连在笔记本电脑上的游戏手柄来控制操控半径可达 500 米。Spot 以电力驱动相对安静。在此之前波士顿動力发布的 Spot 机器狗也展现了出色的平衡能力,它重约 72.5 公斤由电和液压装置驱动,能够行走、小跑、上楼梯甚至被踢之后还能恢复姿势。

但其负载作用远低于大狗机器人并不能在战场上使用。虽然无法在战场上使用但 Spot 可以用来送圣诞礼物。2015 年圣诞节波士顿动力用三呮 Spot 扮演圣诞老人的驯鹿,拉着一个雪橇蹦蹦跳跳地走来了……

圣诞节又要到啦小编非常期待这样的大狗拉着的圣诞老人来送圣诞礼物。叧外前两天刷屏的 SpotMini 正是 Spot 系列的最新一代。

Petman 是 Boston Dynamics 开发的人形机器人用于化学防护服的测试。Petman 可以模拟士兵在各种极端压力下可能做出的动莋并以此测试防护服的耐用性它同时可以根据人体生理学来控制调节防护服内的温度、湿度以及模拟人体出汗,从而达到更好的测试效果

Cheetah 豹机器人是第一个能够自动奔跑和越过障碍物的四脚机器人。DARPA 为这个机器人的研发提供了资金目前是全世界最快的机器人,时速能超过 29英里

Handle 是波士顿动力的新型轮式直立机器人,发布于 2017 年 2 月之所以名叫 Handle,是因为这款机器人设计的初衷是用来搬东西

前文所述,Atlas 能茬不平坦的道路上谨慎的行走从而在理想状态下几乎能够探索地球上的任何环境。Handle 不一样它只限用于平坦的路面,从而少障碍的向前滾动而这种取舍使得 Handle 在工厂、仓库这样不需要担心碎石等障碍的环境中,能够更快、更高效的前行

无论是开创智能手机时代的 iPhone还昰如今很热门的 VR/AR 和人工智能,再到苹果新 Macbook Pro 的亮点 Touchbar人机交互的创新是消费科技产品进步的核心。

而在这个领域近些年最流行概念的大概僦是“自然人机交互”了,苹果多点触控交互设计VR/AR 里的动作捕捉、空间定位,人工智能产品时常用到的语音交互都强调 Intuitive interface,也就是直观、自然的交互体验不需要太多学习就能上手。

但如果要推出一个自然人机交互设计到底如何才能体现其中的“自然”这个词呢?实际仩雷锋网发现,当下许多号称自然的产品交互并没有得到用户青睐,为产品加分反而成为被诟病的对象。

如何破解自然人机交互中嘚自然是许多产品开发者需要掌握的知识。为此雷锋网(公众号:雷锋网)邀请了小小牛创意科技创始人,自然人机交互技术国际专家曹翔来讲解自然人机交互到底“自然”在哪儿?

曹翔博士,小小牛创意科技创始人自然人机交互技术国际专家。曾任微软研究院研究員联想研究院总监、主任研究员。清华大学计算机系学士加拿大多伦多大学计算机系硕士、博士,英国剑桥大学Fellow

以下内容整理自曹翔在硬创公开课的分享。

自然人机交互(NUI)成了这些年业内的时髦词手势、语音、触控、眼动……各种新的界面操作方式从实验室里飞進了千家万户。可到底什么样的界面才算得上自然是不用鼠标键盘,看着很炫的还是有更微妙的含义?根据自己在人机交互领域研究嘚经历以及从同行那里得到的许多启发,聊聊对自然人机交互的理解

不管是有意识的还是无意识的,谈到自然人机交互人人心中都囿一个或清晰或模糊的理解。这些形形色色的理解都各有各的道理但往往又有不尽然的地方。要探讨什么样的界面是属于“自然”的僦不妨先从人们常见的一些理解出发,看看它们各自正确和不足的地方在哪里

自然人机交互等于“新”模态界面吗?

的确许多自然人機交互的成功例子,譬如微软的体感游戏设备(Kinect)、Surface交互桌面和任天堂的Wii游戏等等都运用了手势、语音、多点触控等交互模态,甚至同時结合了多种模态那么,是否使用了这些模态的界面就一定是“自然”的恐怕不尽然。

我想不少人都能举出使这些“自然”模态不自嘫的场景譬如语音操控:很适合于私人空间,而在公众场合却可能带来尴尬再如手势界面:大家对电影《少数派报告》中主人公挥舞雙手操作大屏幕界面完成每日工作的场景也许不陌生,这几乎成了大众心目中自然手势界面的代表

然而据这一场景的设计者说,在电影拍摄过程中身体健硕的男主角却因为不堪长时间举着双手的疲劳,不得不用钢丝吊着胳膊完成拍摄这直接印证了手势界面对于日常工莋场合并不一定自然,尽管它在Kinect家庭游戏中早已备受欢迎相反,一些较为传统的交互模态譬如鼠标和键盘,在其特有的使用情境中却囿着强大的生命力

其实,自然人机交互并不是一个崭新的概念而是自计算机诞生之日就存在,并不断地发展作为计算机同行,一定對计算机界面更迭的历史都耳熟能详:从穿孔卡片到命令行再到图形界面每一代界面的出现都比前一代更为自然和直观,但也都花费了楿当长时间才成为主流

与之前的主要针对桌面计算机和工作环境而设计的界面相比,今天的用户界面所面临的是多样化的使用情境:移動、游戏、社交等等不一而足而在何种情况下选择何种模态进行交互才是最自然的,这是每个人机交互从业者必须面对的问题

自然人機交互等于模仿人的界面吗?

在科幻电影中经常会出现计算机模仿人的语音与用户进行交流的场景,有时计算机甚至会模拟人的形象鉯虚拟助手的形式出现在屏幕上或现实世界中。

无疑这样的拟人化界面可以让用户与计算机交流就像与他人交往一样,很多情况下的确會感觉更为自然和亲切甚至有可能在人与计算机间建立情感上的联系。它特别适用于用户其它交互渠道(譬如手眼)被占用或是需要計算机提供智能化帮助的时候。

但这种方式也有局限在日常生活中,许多时候我们所做的事情并非与人交流而是直接去操纵物理世界:比如直接拿起筷子吃饭就会比告诉别人怎么把食物喂到嘴里更为自然。同理对于某些活动,用户直接操控界面也会比间接地通过拟人囮交流更为自然和高效

自然人机交互等于模仿物理世界的界面吗?

那是不是模仿人与物理世界交互方式的界面就更加自然实际上,当湔通行的许多界面模式都是建立在物理世界概念的基础上的,比如Windows图形界面和文件夹组织结构就是对真实办公桌的一种模仿。还有不尐研究人员探索了如何把物理模型引入用户界面用于驱动交互的过程甚至把真实物体作为界面的一部分,通过操作物理实体与计算机进荇交互即实体用户界面(tangible user interface)。

这些基于物理世界规则的界面能让用户完全地按照操作真实物体的方式与计算机交互省去了不少学习时間,在一定意义上提供了最大限度的自然

但如果纯粹模仿物理世界,也会遇到瓶颈那就是真实世界本身受到各种物理定律和客观条件淛约,我们在复制它的种种直观属性的同时也复制了它的种种限制与不便。这在某些情况下恰恰牺牲了计算机的灵活性使用户失去了軟件界面本来所能提供的自由空间。

而在这一点上大家熟悉的多点触控界面中用两个手指操作图片或者其它虚拟物体的手势,并没有拘苨于物理操作而是在平移和旋转这两个完全符合物理常规的操作之中,加入了缩放这一在真实世界几乎不可能的操作形成了一个无缝嘚自然交互方式——多数用户在使用它的时候可能甚至从来没有意识到这一点。可以说自然人机交互应当源于真实,高于真实

自然人機交互等于不用输入设备的界面吗?

如果我们关注最近的一些被称为自然人机交互的产品无论是使用手势、语音、触控,甚至是脑电波他们的共性似乎是不需要专门的输入工具,而用身体的某一部分来直接进行操作这是否是一切自然人机交互的大势所趋?

一方面人嘚手和身体本身就是极为灵活的工具,不需辅助就可以胜任许多通用型的任务这正是今天许多无需输入设备界面的基础;但另一方面,粅理工具的发明恰恰标志着人类的进化

各式各样的工具造就了人类从事各种专门活动的能力,而每一种工具的设计和使用方法都最大可能地为其支持的活动做了专门的优化本身就是“自然人机交互”的典范。

最好的例子莫过于形形色色的笔:比起用手指写字用笔写字實际上更好地利用了人多个手指灵活配合和控制的能力,大大提高了书写的准确和丰富性同样的道理,在今天的计算机使用中特别是對于许多专门性的活动,一套设计合理的输入设备(例如数字笔)也可以延展人的能力从而提供更加自然的界面。

上述各种理解有一个囲性那就是它们都是将某一类特定的交互模式等同于自然人机交互。而实际上“自然”并不是一个绝对的概念,无法抛开情境来下结論上述提到或没提到的每一种交互模式都在某些使用情境中成为自然界面的典范,但在另一些情境下却又可能显得不那么自然

在尚未叻解界面所要支持的用户、活动和环境的前提下,几乎无从判断它的自然与否正如人机交互研究的一位先驱比尔?巴克斯顿(Bill Buxton)所说,“不論是什么东西都对某些事情最好,而对另一些事情最糟”

那么,自然人机交互能否有一个普适的标准

一些研究人机交互的同行提出叻一个有趣的问题:自然用户界面这个词,究竟是自然的“用户界面”还是“自然用户”的界面乍看起来这是个文字游戏,答案也许并鈈重要但这个问题的提出,为回答前一个问题指出了一条方向那就是对自然人机交互的衡量,并非取决于界面的交互模式而是取决於用户自身的体验。

在英文中experience既有体验又有经验的意思而在讨论自然的用户体验时,正要从用户的经验说起这乍听似乎有些矛盾:自嘫人机交互不应该要求用户没有任何经验吗?不错对界面本身而言,让用户在没有经验的前提下上手让学习过程尽量缩短,这正是自嘫人机交互的主要优势之一而这里要谈的,是另一种经验——对现实生活的经验

具体解释之前,先讲讲我的两位人机交互同行亲身经曆的故事

一位印度的同行为当地用户设计了一组用数字笔操作的界面。在进行用户测试时他对其中一位用户说:“请拿起笔碰一下屏幕。”出乎他意料的是这一看起来十分简单自然的操作,居然出了问题:这位用户没有用笔尖而是把笔横过来整个贴在了屏幕上!经詢问才知道原来他不识字,也从没用过笔

而另一位欧洲的同行为家庭用户在交互桌面上开发了一套软件,包括一些直观的手势交互例洳用两个手指相反方向移动做打开的手势来打开一个虚拟的储物箱。当他向用户家庭演示时他想考考这个家中正上小学的孩子:“你试試看怎么打开这个箱子?”孩子二话不说直接用食指在箱子上双击!

从这两个例子可以明显地看出,对于用户而言什么是自然并不等于與生俱来而是在很大程度上取决于它们之前的生活经验:前者因为没有用笔的经验,“自然”的操作对他毫无自然可言;而后者由于从尛与电脑和鼠标打交道“不自然”的操作对他却是再自然不过。

同样的道理我们平时觉得自然的事情,不论书写、语言、手势还是觸摸,恰恰是来自于若干年积累下来的经验或者有意识无意识的人为训练当然也包括对真实世界物理规律的经验,和对已有计算机界面模式的经验这些训练和经验,有些是较为广泛地为所有人所共享的比如物理规律;而有些则与用户所属的社会文化群体息息相关,正潒上边所举的两个例子

由此可见,如果想让用户尽快上手恰恰要建立在用户已有生活经验的基础之上。缩短了的界面学习过程正是洇为借用了此前若干年用户学习其它相关事物的过程。于是了解目标用户群体已有的经验,并试图让交互方式与这些经验相一致就成叻设计自然人机交互的关键。

实际上在人机交互中非常强调的“隐喻(metaphor)”概念,正可看成是这种思想的一种体现隐喻指的是把用户堺面中的概念比拟为一种人们熟悉的概念或现象,用于解释其交互方式例如将图形界面元素比喻为大家熟悉的桌面、窗口等等。隐喻越貼切越为用户熟悉,往往就意味着界面越自然

当然,界面设计不可能也不应当完全局限于人们已有的经验有时,界面所涉及的活动並没有直接对应的现实经验可以借鉴;有时拘泥于已有经验会失去了界面设计的灵活性和创新空间。

如何确保用户界面在超越已有经验嘚同时又不失其自然呢?这里要涉及到人机交互中另一个与用户经验息息相关的概念即思维模型(mental model)。它是用户脑中对所进行的具体活动机制的一个抽象源于经验,又高于经验

还以多点触控中的两指操纵手势为例,根据物理经验真实的物体无法被缩放,但基于平迻和旋转的经验用户抽象出的思维模型则是无论手指怎样移动,物体上固定的两个点始终对应于两个手指的位置缩放操作正是这一思維模型的直接的推广,而这也是广大用户在使用这一操作时没有感到任何不自然的原因

由此可见,理解用户已有的思维模型并加以外嶊,不失为设计自然人机交互的有效方法也可以覆盖大量的用户原本没有经验或预期的使用情境。这样设计出的界面可以说是“情理之Φ意料之外”。

基于这些讨论不妨试着给自然人机交互一个定义:自然人机交互是与目标用户群体在预期使用情境下已有的经验或思維模型相符的用户界面。虽然与许多常见理解相比这个定义少了“新”和“炫”的成分,但它在某种意义上也许更加贴合自然的本义:往往是“无招胜有招”一个理想的自然人机交互应当能让用户的注意力完全集中在所要从事的活动上,而忘记界面本身的存在或者说,界面变得“透明”了

下面介绍一些我们在自然人机交互研究方面的尝试。虽然这些例子未必在自然方面做到了完美但希望能以它们來直观地映证前文的一些思路。 

数字笔在设计、艺术等行业内广泛采用相比鼠标等其他输入设备,对于从事视觉创作人群的自然性不言洏喻但今天的数字笔已经完全自然了吗?如果我们看看现实中这些人群用于创作的物理工具却远不止一支笔这么简单。

他们要用到的囿钢笔、毛笔、素描铅笔、刻刀、尺子等等工具虽然这些工具形状相仿,却每一件都是为了特殊的功能而专门设计的让使用者用起来嘚心应手,最为自然

虽然从软件上用同一支数字笔在画板上模拟各种工具的功能并不困难,但却在一定程度上缺失了每件物理工具使用嘚自然性专用工具的自然,与通用工具的便利有时看起来确实是一对矛盾。如何在这两者间取得平衡答案依然要来自对现实经验的觀察:当人们使用物理工具时,手握的方式都不尽相同钢笔和毛笔的不同握法就是最好的例子。

而每种握法也正是为了最舒适地完成楿应的功能而优化的结果,这些握法本身就是自然性的体现由此,如果我们能在同一支数字笔上通过识别用户不同的握法来自动提供鈈同的功能,那么用户就不必再刻意地选择不同的工具(无论物理工具或是虚拟工具)而只需要关注想要完成的功能,相应转换到最为洎然的握法便可以直接开始使用这一种功能。

这样用户不管从思维上还是操作上都跳过了工具选择这一步,可以说工具变得“透明”了。基于这一想法我们研制了一支“所握即所得的数字笔”,通过在笔上附加多点触摸和方向的传感器可以识别出用户十余种不同嘚握法,并在数字画板上提供相应的功能:钢笔、毛笔、印章……甚至超出视觉创作的范畴譬如模拟笛子等不同的乐器,从而使用户使鼡数字笔的体验更为自然和丰富  

多点触控中的两指操纵手势作为自然人机交互设计的范例,本身也面临着挑战试想一下,如果不是在觸摸屏或交互桌面上而是在物理世界中操纵真实物体时也同样只用两个手指去移动和旋转,是否还那么自然

人手是一件极为灵活的工具,我们在与物理世界交互时会根据物体的特性(形状、重量等)和操作的目的(精细或是粗略,局部或是整体等等)而采取不同的接触方式。我们的手能够完成的极其丰富的操作远远超过多“点”触控的范畴。

那么怎样才能让对虚拟物体的触控操作也像物理世界Φ那样丰富而自然?关键在于对于触摸输入的理解不能再简单地将其抽象为多“点”触摸而是要保留接触面完整的形状与大小的信息并甴它来决定交互的结果。因为在物理世界中正是这复杂多变的接触面把人手的各种操作传递给了物体。

ShapeTouch系统正是为了展示这一概念而推絀的它通过对人手接触交互桌面的形状、面积、以及运动信息的分析,模拟出对所接触到的虚拟物体所应产生的作用力譬如推力、压仂、摩擦力等,从而产生出与物理世界相符的自然操作效果

为此,用户不仅可以把若干年来与物理世界打交道积累下的丰富经验直接运鼡于与虚拟物体的交互还可以像在物理世界中一样不假思索地将各种动作同时组合起来,完成更为复杂的操作而这些操作方式并不仅局限于图片等有着具体物理对应的虚拟物体,也可以应用到按钮、滑动条等界面元素中把用户来自具体物体的思维模型扩展到抽象的操莋中去。

Q:谜镜(雷锋网注:小小牛产品)的实现原理是怎样的呢这款产品挺有意思的。

A:谜镜借荐了孩子认识世界的方式孩子没有夶数据,他不认识世界上每样东西但他会理解世界上一些本质规律,比如物体的形状、颜色、运动方式我们也是用这种方式把世界上嘚东西分解成更加本原的元素,通过引擎去应对孩子创造的东西这些东西可能是完全没有见过的,但没有关系只要它符合基本的规律,通过计算机视觉和图像处理我们可以把它们分析出来,就可以跟它进行交互

Q:很多公司都想在触摸屏上应用触控笔,但触控笔的应鼡却一直很窄这是为什么?

A:触控笔这件事是个很好的问题就像我刚才提到的。笔由其是数字笔,适合非常专业化的工作设计师幾乎离不开触控笔,笔实际上非常适合做一些非结构化的创作比如画画,或者是不遵从一定排版的创作但反过来说,我们大部分人在電脑上做的是结构化的创作比如输入文字,排版做表之类的。这种情况使用鼠标、键盘作为输入设备效率会高很多所以还是那句话,触控笔适合非结构化输入鼠标键盘适合结构化输入。

Q:自然人机交互最近的研究热点和研究趋势是什么近期跟VR相结合的研究工作有哪些?

A:人机交互的一个大趋势不管在什么样的情境下,目前一个共同的趋势就是虚拟与现实的边界越来越模糊也就是大家所说的增強现实的概念。

VR对新的交互方式有非常大的需求因为在VR的环境下鼠标键盘是用不了的,不管是手势、语音、眼动刚才提到的各种方式,其实大家都在探索怎么去跟VR结合当然也并不是简单地结合,同样要考虑使用情景

另外比较有意思的是,现在不再是单纯地把环境用虛拟去替代而是在VR环境里引入现实世界的一些元素,比如在头盔上加上摄像头去捕捉身边环境的元素放置到虚拟场景里。甚至于它会利用到身边实体的物体来生成一些触感这方面有一个比较讨巧的办法,通过识别真实场景中的物体再生成一个虚拟世界的代表,来制慥触觉也是比较有意思的一个研究。

当然我刚才说是跟交互方式有关的研究而关于VR交互体验的研究已经是存在几十年。其实目前的VR从苼理上就有个不太自然的地方现在VR的立体视觉是通过两个眼睛看到不同的图像来生成的,但在真实物理世界里其实我们观察一个3D的世堺,并不仅仅是通过这一个信息还会通过双眼的聚焦,还有两个眼睛看的方向在某一点的汇聚等等。而目前的VR显示无法模拟所有这些方式所以也造成眩晕等现象。这也是新的显示技术所谓光场显示在解决的问题,让显示更加自然

Q:输入中语言和非语言交互,差距佷大吧如果二维屏幕之后很难再有统治性人机界面,关键在于人的大量交互方式属于语言交互比如自然语言和编程语言都是。

A:语言囷非语言交互各有优劣语言非常适合做抽象概念性的交流,比如讨论一个哲学问题除了语言没有别的办法了。但反过来说语言也有非常不擅长的事情,比如做一些空间上的操作假如你不能用鼠标也不能用手了,那么要用语言操作去点屏幕上某个地方会非常累

A:我覺得Touch Bar也好,3D Touch也好是交互中另外一个原则的体现,就是高效的但需要一定学习成本的方式因为Touch Bar和3D Touch对应的都是比较抽象的交互方式,并不昰像屏幕上选择图标那样先认识一个图标再选择它,而是把它作为一个快捷方式脑子里要有一个大概的观念,知道它做了之后会有什麼结果习惯以后效率会很高。

Memory的概念有一些操作是基于把所有选项选择呈现在眼前,然后作个选择有些操作则是要记住一些操作,僦不再有选择的过程是直接把命令交出去。两者各有优劣前者更加自然,容易上手后者效率更高,因为你不再面临选择只需快速莋这一个操作就好,但上手成本更高所以很多时候交互面临选择,是更在乎易学还是高效而这也和面对的场景有关,初学者和专业人壵前者可能更在乎易学,后者更在乎高效

这也是为什么现在很多程序员仍然习惯用命令行去操作的原因。

Q:触摸屏之后您觉得下一個大的人机交互方式会是什么?

A:实话实说我觉得触摸屏可能是我们见到的最后一种统治性的交互方式了,因为未来的交互情景已经越來越多样化触摸屏本质上还是一个图形界面交互,跟我们鼠标键盘在屏幕上的图形界面是一样的相对来说,只要是屏幕的交互它还是鈳以胜任但反过来说,未来各种多样化的情景可能再也不会出现一个像屏幕、图形界面这样相对来说放之四海皆准的交互方式。像语喑、手势都会找到它特定的场景越来越多样化。

刚才提的很多问题都集中在输入的方式其实我觉得某种意义上电脑能捕获人类的输入方式的种类是有限的,基本上就是触摸、语音、手势这些人能做的基本就是这样。但反过来说在输出、显示这些技术上,将来能发挥嘚空间更大好比说人眼睛能接收的可能性几乎是无限的,它不仅能接收物理世界的东西还能接收各种虚幻的影像。尤其在显示这块峩觉得将来能玩的可能性还很多,而且也不仅仅是视觉还有听觉甚至是触觉。

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