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人机交互的频率是指用户与系统互动的频繁程度;时长是每次互动的持续时间;周期是指在特定时间段内进行互动的规律或间隔。人机交互的频率、时长和周期通常与以下因素有关:
(1)任务复杂性:复杂任务需要更多的交互和时间来完成。
(2)系统功能:系统的功能和精确度影响交互的频率和时长。
(3)用户需求:用户的需求频率和对实时反馈的依赖程度。
(4)数据更新频率:实时数据更新要求更频繁的交互。
(5)操作环境:环境的动态变化或压力水平可能增加交互频率。
从上述不难看出,在不同应用场景中,人机交互的频率、时长和周期往往会有所不同:
(1)医疗诊断系统:
频率:诊断过程中,医生与AI系统的交互可能是每次检查时进行一次,或根据患者的状态进行多次交互。
时长:每次交互可能持续几分钟到几十分钟,取决于所需的分析和讨论深度。
周期:周期性检查可能是每日、每周或每月,具体取决于患者的健康状况和医生的安排。
(2)智能家居系统:
频率:用户与智能家居系统的交互可能是随时随地,比如控制家电、调节温度等。
时长:每次交互通常很短,几秒钟到几分钟。
周期:这些交互可以是随时发生的,取决于用户的需求和设备的状态。
(3)军事指挥控制:
时长:每次交互通常很短,几秒钟到几分钟。
周期:这些交互可以是随时发生的,取决于用户的需求和设备的状态。
频率:用户与智能家居系统的交互可能是随时随地,比如控制家电、调节温度等。
(4)客户服务聊天机器人:
频率:用户与聊天机器人的交互可能是每次咨询时进行的,或者在客户遇到问题时。
时长:每次交互通常较短,几分钟之内。
周期:交互的周期是按需的,当客户有问题或需要支持时就会发生。
这些频率、时长和周期在不同应用场景中会有所不同,但核心都是通过有经验的用户与机器智能的合作,实现更高效的决策和操作。数据分析工具和用户行为分析软件常用于这些测量,测量人机交互的频率、时长和周期通常可以通过以下方式:(1)频率:记录用户与系统的互动次数,例如每小时、每日或每周的交互次数;(2)时长:使用系统日志或计时器来跟踪每次互动的持续时间;(3)周期:分析交互数据来确定规律性和间隔时间,例如是否存在固定的使用模式或时间段。以智能生产调度系统中的人-AI协同为例:
(1)频率:记录调度员与AI系统之间的交互次数,例如,调度员每小时查询系统建议或每次调整计划的次数。
(2)时长:测量每次交互的时间,例如,从调度员请求AI建议到接收建议的时间,或从调整任务到AI确认的时间。
(3)周期:分析调度员与AI系统的互动模式,例如,确定调度员是否在生产高峰期(如班次开始或结束时)频繁使用AI建议,从而识别互动的周期性规律。
总之,在人-AI协同过程中,人机环境系统一般通过以下测量指标来优化AI系统的响应速度和调度员的操作效率:响应时间,测量AI系统从接收到请求到返回结果的时间,缩短响应时间能提高系统的实时性。交互频率,分析调度员与AI的互动频率,识别高频互动的环节,优化这些环节以减少不必要的操作。操作时间,记录调度员完成任务的时间,找出耗时长的操作,改进AI的建议或简化操作流程。错误率,统计AI系统建议的准确性,降低错误率可以提升系统的可靠性和调度员的信任度。用户满意度,通过调度员反馈或调查了解系统的用户体验,优化系统设计以提高满意度和使用效率。
最后,需要说明的是,简单的人机交互程序清晰即可搞定,但在复杂的人机交互或协同中,由于人、机、环境的复杂性,其交互的频率、时长、周期很可能会发生很大的变化,所以上述的人机交互的频率、时长、周期只做简单人机交互的参考。复杂的人机交互请参阅小书《人机环境系统智能:超越人机融合》,谢谢!
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