人工智能之机器学习美篇（自然的互动如何应用于机器周二晚读）

人工智能之机器学习美篇（自然的互动如何应用于机器周二晚读）我们生活得过于舒适，远离外界固有的危险-晚读话题-戴佛特是荷兰的一个小城，在那里，自行车和行人混在一起，蜂群般的自行车四面八方地高速穿梭在人流中，但是他们却习以为常，一点也不觉得危险。在他们看来，只要行人不要突然做出伸手、躲避、突然停下或猛然转向的行为，保持匀速的步伐和稳定的方向，就不会有任何问题。因为根据可以预测的假设，骑自行车的人已经小心计算过他们的路径，不会与其他自行车或行人相撞。这个案例提供了我们如何与智能机器互动的一种可能模式。在缺乏有效的沟通下，互动的方法便是行人走路的速度和方向必须能够预测，如此就无须协调，只需自行车与骑行者做好路线规划即可。它们说明了一个很重要的设计法则，即可预测性。那么接下来就会面临一个问题：人和智能设备，哪一个应当是可以被预测的部分？ 答案是机器，因为人类的智力和对外界所掌握的普遍认知，远超过智能设备所拥有的。最好是机器的行为可以被预测，然后人对机器做出

各位书友晚上好，今日晚读我们将继续共读《设计心理学4—设计未来》，建议大家今晚阅读第58页到70页的内容。

点上方绿标听读妹朗读音频

谢谢大家收听，在公众号中回复“读妹”，读妹将告诉你读点设计在做什么。

1

戴佛特是荷兰的一个小城，在那里，自行车和行人混在一起，蜂群般的自行车四面八方地高速穿梭在人流中，但是他们却习以为常，一点也不觉得危险。在他们看来，只要行人不要突然做出伸手、躲避、突然停下或猛然转向的行为，保持匀速的步伐和稳定的方向，就不会有任何问题。因为根据可以预测的假设，骑自行车的人已经小心计算过他们的路径，不会与其他自行车或行人相撞。这个案例提供了我们如何与智能机器互动的一种可能模式。在缺乏有效的沟通下，互动的方法便是行人走路的速度和方向必须能够预测，如此就无须协调，只需自行车与骑行者做好路线规划即可。它们说明了一个很重要的设计法则，即可预测性。那么接下来就会面临一个问题：人和智能设备，哪一个应当是可以被预测的部分？ 答案是机器，因为人类的智力和对外界所掌握的普遍认知，远超过智能设备所拥有的。最好是机器的行为可以被预测，然后人对机器做出适当的反应。同时，自行车的例子也揭示了，人对安全的看法一旦改变，就能降低意外事故的发生率，我们称这为“自然安全”。

得益于现代电子科技的发展，人机之间发展处更多的合作，以“协作机器人”为例，使用者参与其中，利用协作机器人搬运和移动物体，因为有协作机器人的帮助，搬运和放置比较重的物件不需要操作者费太大的力气，操作者只需要施加很小的力量即可，其他工作由机器人来完成，操作者也会觉得是自己在控制机器人，甚至不觉得背后有机器在帮忙。当然，协作机器人可以被设计得更先进，例如利用电脑程序设定一些限制，或者虚拟的墙壁和路径。自然互动的另一个例子就是赛格威个人代步车，一个两轮的个人运输系统，它聪明地设计出人机共生。人站在代步车上，代步车就自动保持人和机器共同平衡，当你上身前倾，代步车就往前移；往后倾，代步车就停下来；想转弯，稍将上身倾向于要转的方向就能实现。这些能良好展现人与机器共生的例子，都让我们对未来，机器与人的关系充满期待。

(以上内容来自于《设计心理学4 - 设计未来》，设计思享旗下“读点设计”编辑整理)

-晚读话题-

我们生活得过于舒适，远离外界固有的危险

你会去买个能提醒你危险，

但是不那么舒适的汽车或机器吗？

请在评论回复你的观点，我们一起聊聊

让读书和设计变得更有趣

微信搜索关注：读点设计

微信ID：DDDesigns