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WPK
2024-08-24 14:53:54
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未来最先可能接入 XR 系统的新外设是「手表/手环」类产品,业界各大厂商已经在此领域深耕多年,也展示过许多使用 demo。目前,技术方案主要分为两大流派:一是以苹果和 Double Point 为代表的 IMU 派,另一是以 Meta 为代表的 EMG派。手表的优势在于不仅可以用于手势识别,同时也具备日常生活中的实用功能,如健康监测、消息提醒等。

△ Apple watch(左),META EMG 手环(右另一个被受瞩目的形态是「戒指/指环」。戒指可以更精准细致地识别用户手指末端的微手势,使用方式可以更省力,也能有效避免误触。

△ US20230350503A1

相比苹果目前的方案,手表和戒指这两类外设不用依赖摄像头。可以识别更多更细致的微手势,从而减少疲劳,提高输入效率和准确度。

但是在全天候的佩戴使用环境下,还是免不了会有误触的发生。比如在另一台电脑上打字时可能不小心触发手表的点击功能,或者在吃水果时误触戒指,造成不必要的干扰。此外,仅凭单一外设,还无法彻底解决文字输入的效率问题。

也有些人会期待更加激进的方式,比如通过脑机接口实现的意念输入。这种输入方式虽然能够实现低疲劳和低延迟,但这类设备能在多大程度上读取我们的思想,这点始终存疑。

△ 迈向眼-脑-计算机接口:将凝视与刺激前的消极性相结合,以实现 XR 中的目标选择,doi.org/10.1145/3613904.3641925

考虑到电池续航、重量、体积等综合因素,目前还没有出现一种能够完美解决输入问题的理想外设。

现在让我们回到第一性原理。

人机交互的核心是让计算机快速准确的识别用户意图并提供反馈。

我们在操作设备时会面对两个心理鸿沟:一个是执行的鸿沟,我们首先需要清楚如何操作;另一个是评估的鸿沟,我们需要清楚操作的结果。

△ 执行和评估的鸿沟

要弥合这两个鸿沟,关键在于建立双向的理解和一致性。就像专业的骑手与他的马能够心意相通,能够理解,甚至预测对方的每一个动作。

然而,我们普通人并不想深入了解计算机和系统的工作原理,也不愿意学习如何使用复杂的外设。所以压力就给到计算机这边,它需要更准确的识别用户意图,或者说更「智能」。

在缺乏用户明确输入指令的情况下,计算机只能尝试通过「排除法」来猜测用户的意图。但由于信息不足,计算机往往难以做出正确的判断,「误触」就这样发生了。

那么,如果给计算机提供更多的信息,是否就能增强其理解能力,从而更准确地识别用户意图呢?

香农将信息定义为「不确定性的减少」。在信息论中,信息熵表示系统的初始不确定性。通过提供更多的用户数据,计算机能够减少对用户意图的条件熵,增加互信息,从而更准确地识别用户意图,提升系统的理解能力。更多的信息能够显著降低系统的不确定性,使得计算机对用户行为的预测更加精确。

但这也要求计算机系统具备强大的数据处理能力和先进的算法,以应对复杂的信息。



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