1700541502
人机交互是一个人输入信息、计算机输出反馈的序列过程。在过去多年的发展中，即时地输出反馈一直是人机交互必不可少的重要环节之一。人不仅可以通过即时反馈修订交互策略，还可以获取对设备的控制感，人和设备是主从关系。在智能交互时代，设备的智能化程度越来越高，自主判决能力也越来越强。尽管智能算法中的参数数量随之水涨船高，但显然人对结果更感兴趣而不关心其中的逻辑和过程，例如识别并运算复杂的手写公式、呼叫Alexa（亚马逊推出的智能语音助手）播放最新的科幻电影、解放双手让计算机完成自动驾驶等。智能交互时代，人和设备更像是一个代理关系，人布置任务，计算机完成复杂的任务后反馈结果。智能运算的过程日趋黑盒化。
1700541503
1700541504
近年来越来越多的学者和研究人员发现，智能算法可能会产生偏见。引起智能算法偏见的原因有多种，例如“互动偏见”，当机器被设定向周围环境学习时，环境输入好坏混杂的信息将引起智能设备带有偏见，例如学会说脏话或者带有种族歧视的聊天机器人，是由于训练数据本身因素带来的“数据偏见”。再比如搜索医生照片，结果可能会先呈现男性照片，而搜索护士照片时则反之，又或者反馈处女座更易有洁癖，7月出生的人更聪明等奇怪的结论。而“模型偏见”是指因数据缺失导致算法模型可能会放大某类决策从而做出不公平的判决，例如快递服务绕开黑人社区、为女性推荐低薪工作等。
1700541505
1700541506
同时，人们还发现，在一些领域，智能设备如果具有过高的自主决策权，决策错误可能引发严重后果，例如2018年3月Uber的无人驾驶汽车在车道线错误和缺失的情况下撞向护栏，智能音箱Alexa会在半夜偶尔发出奇怪的笑声等。
1700541507
1700541508
事实上黑盒化已经开始引起人对智能设备的不信任，越来越多的研究工作开始侧重增加智能设备的决策透明性。提供更多的即时反馈信息是一种缓解担忧的方法，例如在观看影视剧时，显示推荐的理由会让用户增强使用服务的信心。在出错代价高昂的交互领域，智能设备则需要采取更加保守的智能策略，交出部分决策权并提供更多辅助信息来优化最终的决策。考虑到智能设备可能处理的海量数据和人所能承受的交互负荷，智能交互最终一定会在黑盒化和透明化之间达成某种程度的妥协。
1700541509
1700541510
■ 会有一种普遍适用的交互方式吗？
1700541511
1700541512
在智能交互时代，越来越多形态各异的设备嵌入小型化的智能芯片成为智能交互体，给人类工作和生活带来极大的便利。那么是否会存在一种普遍适用的交互方式，可以应用到各种各样的设备形态呢？
1700541513
1700541514
答案可能是否定的。智能交互方式的多样化使得智能设备具有较大的差异性，主要体现在环境感知能力、交互展示能力、链接能力和嵌入能力等，这些差异决定了交互的形态的不同。
1700541515
1700541516
环境感知能力，贴身的可穿戴设备有能力检测心跳、肌肉变化，智能桌面需要感知放置的物体、分辨多个操作人，而Microsoft Kinect设备（见图14.38）则具备重建操作环境的能力，不同的感知能力自然需要不同的交互方式。例如与40mm显示屏的腕表主要通过敲击、单指滑动进行交互；而8英寸的平板电脑则主要通过单指或者多指交互；在50英寸的智能桌面上交互则更倾向于用双手多指、手掌或手掌侧进行交互，而且可以借助物品与设备进行虚实交互；在100+ 英寸的投影和Kinect设备下，人们则更倾向于使用整个身体姿势，甚至借助一些控制器进行交互。
1700541517
1700541518
1700541519
1700541520
1700541521
图14.38 微软推出的体感外设Kinect
1700541522
1700541523
■ 智能交互的未来
1700541524
1700541525
在人工智能的浪潮之巅，我们应该为身处这样一个伟大的时代感到庆幸。对于致力于下一代智能交互技术革新的工程师们来说，这更是一个创新迸发、日新月异的时代，你的每一份贡献都可能会改变人们的生活，成为这个崭新的智能世界中的一段基因。
1700541526
1700541527
在未来的某一天，也许所有人都可以不再纠结于茫然费解的各色产品说明书，只需要对智能管家说一句话，甚至只需要意念的控制，就能让家中的所有电器和设备为你服务；也许我们的AI助手会在我们情绪失落的时候送上一首舒缓的歌，在即将下雨的时候放一把雨伞在门口，在你想款待朋友的时候提前为你预定合适的餐厅；也许我们可以像“钢铁侠”一样，在一个虚拟的空间中挥舞下手臂，便能完成一件伟大工业品的设计；也许我们已经打破了现实和虚拟的界限，正自由穿梭于不同世界间的“结界”，获得与众不同的体验。
1700541528
1700541529
这些都还遥远吗？其实我们已在路上。
1700541530
1700541531
1700541532
1700541533
1700541534
百面机器学习：算法工程师带你去面试 [:1700532258]
1700541535
百面机器学习：算法工程师带你去面试 后记
1700541536
1700541537
百面机器学习：算法工程师带你去面试 [:1700532259]
1700541538
作者随笔
1700541539
1700541540
诸葛越
1700541541
1700541542
1700541543
1700541544
1700541545
现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京全球研发中心产品总监，微软北京研发中心项目总经理，雅虎美国高级软件架构师。
1700541546
1700541547
诸葛越获美国斯坦福大学的计算机硕士与博士，纽约州立大学石溪分校的应用数学硕士，曾就读于清华大学计算机科学与技术系。诸葛越的研究结果获多项专利，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年最佳论文奖。
1700541548
1700541549
2017年年底我的亲子教育书《魔鬼老大，天使老二》出版，发布的时候被称为“跨界”。那么这本书代表我彻彻底底地跨了回来，回到上大学第一天就学的专业：人工智能。
1700541550
1700541551
这本书的核心内容，都是由公司的同事们撰写的。我只是个发起者和组织者。本书从策划到完成在半年左右，是一个完美执行的项目。回看这个历程，我来总结几点。