Affrontare i problemi causati da situazioni con l'I/O umano

Gli Impairments e Disabilità Indotti da Situazioni (SIIDs) possono davvero influenzare come le persone usano la tecnologia in situazioni come scarsa illuminazione, rumore forte o multitasking. Anche se ci sono alcuni sistemi sviluppati per affrontare questi problemi, di solito si concentrano solo su compiti o ambienti specifici, rendendoli meno efficaci per la vasta gamma di situazioni che le persone incontrano.

Questo documento presenta un nuovo metodo per rilevare vari SIIDs osservando quanto siano disponibili i canali di input e output di una persona. Usando viste in prima persona da telecamere e un mix di sensori, insieme a modelli linguistici avanzati, abbiamo ottenuto un basso tasso di errore nel predire quanto siano disponibili questi canali in molte situazioni reali. Abbiamo anche condotto uno studio con partecipanti che ha mostrato come il nostro sistema possa ridurre significativamente lo sforzo e migliorare l'esperienza dell'utente quando sono presenti i SIIDs.

#Panoramica del Problema

Tutti affrontano gli Impairments e le Disabilità Indotti da Situazioni (SIIDs) ad un certo punto. Queste disabilità possono derivare da diverse situazioni come rumore, scarsa illuminazione, cambiamenti di temperatura, stress o aspettative sociali. Per esempio, qualcuno potrebbe perdere una chiamata in un ristorante rumoroso o avere difficoltà a rispondere a un messaggio mentre lava i piatti. Queste sfide quotidiane possono temporaneamente ridurre le nostre capacità fisiche, mentali o emotive, portando a esperienze frustranti.

Sono state condotte ricerche per creare sistemi che aiutano a gestire i SIIDs migliorando la consapevolezza dell'ambiente per i dispositivi mobili. La maggior parte dei sistemi segue un modello "sensore-modello-adattamento", dove prima costruiscono un modello per riconoscere situazioni specifiche che causano determinati SIIDs e poi creano aggiustamenti basati su quel contesto. Tuttavia, a causa della natura dinamica dei SIIDs, è difficile scalare queste soluzioni precedenti per adattarsi a disabilità in tempo reale.

Per esempio, durante una tipica routine mattutina, quando qualcuno si lava i denti, potrebbe avere problemi a usare gli assistenti vocali. Quando si lava il viso, potrebbe trovare difficile leggere messaggi urgenti. Inoltre, se stanno usando un asciugacapelli, potrebbero perdere notifiche udibili sul telefono.

Sebbene i sistemi precedenti abbiano sviluppato soluzioni per disabilità specifiche, creare metodi di rilevamento individuali per tutti gli scenari possibili non è pratico e limita la loro efficacia.

#Introduzione a Human I/O

In questo documento, proponiamo Human I/O, un approccio fresco che guarda ai SIIDs non come disabilità che necessitano di modelli di rilevamento unici, ma come problemi legati alla Disponibilità limitata dei canali di input/output di una persona. Invece di creare modelli separati per diverse attività come lavarsi il viso, spazzolarsi i denti o usare un asciugacapelli, Human I/O valuta la disponibilità dei canali visivi, uditivi e manuali dell'utente in modo unificato.

Con l'aumento dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMs), che possono apprendere e ragionare con pochi esempi, vediamo un'opportunità per introdurre un framework unico che identifica i SIIDs con una prospettiva più ampia. Questo cambiamento consente la creazione di un sistema flessibile che può adattarsi man mano che la tecnologia si sviluppa. Sebbene questo documento si concentri sul rilevamento dei SIIDs, ci aspettiamo di adattare ulteriormente il sistema in futuro.

#Risultati dello Studio Formativo

Per affinare la nostra comprensione dei SIIDs, abbiamo condotto uno studio con 10 partecipanti per esplorare come modellare queste disabilità basandoci sulla disponibilità dei canali di input/output. I partecipanti hanno evidenziato la necessità di sistemi che integrino vari fattori come attività, ambienti e segnali di rilevamento diretti per migliori previsioni.

Dallo studio, abbiamo sviluppato una scala a quattro livelli per categorizzare la disponibilità dei canali: disponibile, leggermente influenzato, influenzato e non disponibile. Questa intuizione ha portato alla progettazione di Human I/O, che rileva i SIIDs in una vasta gamma di attività quotidiane.

#Componenti del Sistema

Human I/O è composto da tre componenti principali:

1. Una telecamera e un microfono egocentrici che catturano video e audio dalla prospettiva dell'utente.
2. Un modulo di elaborazione che analizza i dati in arrivo per generare descrizioni sul contesto dell'utente.
3. Un modulo di ragionamento che utilizza LLMs per predire la disponibilità della visione, dell'udito, della voce e delle mani di un utente.

Il processo inizia catturando il punto di vista in prima persona dell'utente. Successivamente, modelli di visione artificiale e analisi audio convertono questi dati in descrizioni testuali. Infine, gli LLMs elaborano queste descrizioni per prevedere quanto sia disponibile ciascun canale per l'interazione.

#Valutazione di Human I/O

Per testare il nostro sistema, abbiamo raccolto dati da 300 clip prese da 60 registrazioni video egocentriche del mondo reale in 32 scenari. I nostri risultati hanno mostrato che il sistema raggiunge un basso errore assoluto medio e un'accuratezza media impressionante nel predire la disponibilità dei canali.

Il sistema è stato messo alla prova in ambienti pratici con 10 partecipanti che hanno vissuto diversi scenari mentre usavano Human I/O. I partecipanti hanno trovato che avere il sistema in atto ha notevolmente ridotto le loro esigenze mentali, fisiche e temporali, migliorando la loro esperienza complessiva.

#Lavori Correlati

Questa ricerca si basa su studi precedenti sulla consapevolezza situazionale, le viste egocentriche e gli LLM. I ricercatori hanno creato vari sistemi per migliorare le interazioni mobili per gli utenti che affrontano SIIDs, ma la maggior parte si è concentrata su contesti ristretti. Il nostro approccio mira a una soluzione più ampia.

#Concetto di Visione Egocentrica

L'uso di una telecamera indossabile per dati visivi in prima persona è in circolazione dagli anni '70. Con il passare del tempo, le applicazioni per telecamere indossabili sono cresciute, soprattutto in progetti legati alla salute. I sistemi recenti si sono spostati verso l'integrazione di tecnologia avanzata per migliorare l'esperienza dell'utente basata su interazioni dirette.

In questo lavoro, ci concentriamo sull'uso della visione egocentrica per coprire una vasta gamma di SIIDs. Questa scelta consente una migliore rilevazione di varie disabilità.

#Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni e il Loro Ruolo

I recenti progressi negli LLM hanno reso questi modelli preziosi per compiti che richiedono ragionamento e comprensione contestuale. Questi modelli possono gestire diverse forme di apprendimento e hanno trovato applicazioni in numerosi ambiti, inclusa l'interazione uomo-computer.

Il nostro sistema sfrutta gli LLM per prevedere la disponibilità dei canali di input/output umano in base al contesto rilevato, rendendolo adattabile e potente.

#Riconoscere i Canali di Input/Output Umano

Classifichiamo i canali di input/output umano in visione, udito e movimenti delle mani. Questo framework ci aiuta a capire come questi canali contribuiscano a una comunicazione efficace con la tecnologia.

Basandoci su intuizioni da studi precedenti, crediamo che valutare la disponibilità di questi canali offra un metodo più coesivo per riconoscere i SIIDs e si allinei bene con i framework esistenti nell'interazione uomo-computer.

#Feedback dallo Studio Formativo

Per convalidare le nostre idee, abbiamo condotto una sessione di brainstorming remota con 10 partecipanti, con l'obiettivo di raccogliere intuizioni su come modellare i SIIDs considerando la disponibilità dei canali di input/output. I partecipanti hanno identificato molte situazioni che potrebbero rendere i canali non disponibili. Questo feedback ha aiutato a plasmare il design di Human I/O.

Abbiamo categorizzato le situazioni in tre tipi: basate su attività, basate su ambiente e basate su canale. Questa classificazione evidenzia la necessità di sistemi che integrino più segnali per migliorare le previsioni.

#Livelli di Disponibilità del Canale

Dalle nostre discussioni, abbiamo scoperto che le persone preferiscono diversi livelli di supporto dai sistemi quando affrontano i SIIDs. Alcuni utenti potrebbero voler che i sistemi intervenissero meno, mentre altri potrebbero apprezzare più assistenza. Questa comprensione ci ha portato a sviluppare una scala dettagliata di disponibilità a quattro livelli.

• Disponibile: Nessuna restrizione.
• Leggermente Influenzato: Alcun impegno con i compiti ma può gestire il multitasking facilmente.
• Influenzato: Inconveniente o difficoltà evidente nell'uso del canale.
• Non Disponibile: Il canale è completamente inutilizzabile.

Questa scala consente ai sistemi di allinearsi meglio con le esigenze e le preferenze degli utenti.

#Creazione del Sistema Human I/O

Seguindo le intuizioni ottenute dallo studio formativo, abbiamo creato il sistema Human I/O. Il sistema cattura flussi video e audio per analizzare il contesto e prevedere la disponibilità dei canali.

Abbiamo anche fatto in modo che il design sia abbastanza flessibile da supportare vari dispositivi, rendendo più facile per gli utenti e gli sviluppatori interagire con il sistema.

#Processo di Raccolta Dati

Per la raccolta dei dati, abbiamo utilizzato una webcam e il suo microfono integrato per raccogliere video e audio in tempo reale. Immaginiamo che future iterazioni integreranno sensori avanzati all'interno di occhiali AR leggeri per un contesto più ricco e capacità enhanced.

#Operazioni del Modulo di Elaborazione

Il modulo di elaborazione analizza i dati video e audio in arrivo per determinare la situazione attuale dell'utente. Abbiamo combinato tecnologia all'avanguardia con ragionamento avanzato per generare informazioni contestuali ricche.

#Ragionamento con Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni

Per approfondire la comprensione delle attività e degli ambienti degli utenti, abbiamo integrato gli LLM che aiutano a prevedere la disponibilità dei canali. Utilizzando richieste strutturate e tecniche di ragionamento, il nostro approccio consente previsioni e applicabilità migliorate in vari contesti.

#Valutazione Tecnica delle Prestazioni

Nella nostra valutazione, abbiamo notato prestazioni robuste da parte del sistema Human I/O in diverse situazioni di vita reale. I tassi di accuratezza indicano una forte correlazione tra la disponibilità prevista e quella reale dei canali.

#Intuizioni dallo Studio Utente

Abbiamo condotto uno studio con gli utenti per capire come le persone hanno vissuto Human I/O in scenari in tempo reale. I partecipanti hanno frequentemente riferito che il sistema ha ridotto significativamente il loro stress mentre gestivano compiti quotidiani.

Il feedback ha indicato una forte preferenza per un sistema che aiuti a mantenere il flusso di lavoro senza interruzioni, aprendo possibilità per gli utenti di gestire i compiti senza problemi.

#Direzioni Future

La ricerca continua a esplorare modi per migliorare l'accuratezza e l'ambito di Human I/O. Vediamo potenziale per affinare il sistema per adattarsi meglio agli utenti personalizzando le preferenze per l'adattamento e migliorando l'esperienza generale degli utenti.

#Considerazioni Etiche

Mentre avanziamo con la tecnologia, le questioni etiche e la privacy devono rimanere una priorità. Dobbiamo assicurarci che i sistemi che progettiamo non violino la privacy personale o si basino su interpretazioni distorte dei dati.

#Riepilogo

In conclusione, abbiamo presentato un nuovo modo per rilevare i SIIDs concentrandoci sulla disponibilità dei canali di input/output umano. Le nostre scoperte e gli studi sugli utenti mostrano potenzialità per migliorare l'interazione e l'esperienza dell'utente in varie situazioni. Le intuizioni fornite da Human I/O guideranno il lavoro futuro nello sviluppo di sistemi adattabili che rispondano efficacemente alle esigenze degli utenti nella loro vita quotidiana.