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从0到1看看汽车智能语音助手该如何设计?


电影中我们常常看到人工智能的身影,比如《终结者》中的T-800、《钢铁侠》的贾维斯以及《黑客帝国》的母体系统,可以将其简单概括为具有一定智慧、有自我意识的程序或机器,而且往往会赋予其一定的拟人化特征。


在车载语音交互领域,除了语音识别与处理分析能力等技术方面的提升,语音交互的探索更加多元化,尤其是语音交互拟人化方向的探索。在车载助手的视觉形象探索上,蔚来的NOMI、小鹏的“小P”给了两个不同的答案,Nomi采用了只有头部的实体形象,小P则是具有身体的平面形象。

究竟是怎样的形象更利于驾驶场景,驾驶中这样的虚拟形象是否会干扰驾驶人员的注意力也是很有争议。今天为大家推荐这篇文章,希望能够为汽车智能语音助手的设计带来一点启发,文章来自CHI '2020 Clarisse Lawson-Guidigbe等人的文章:Impact of Visual Embodiment on Trust for a Self-driving Car Virtual Agent: A Survey Study and Design Recommendations。



01



介绍

在过去的十年里,虚拟助手提供了一种与越来越复杂的机器交互的新方式。在自动驾驶场景下,虚拟助理是自动汽车的代言人,它作为汽车与驾驶员之间的中介,是汽车智能化的体现。在汽车制造商提出的不同概念中,我们可以找到只有声音的无形人物(丰田的YUI),或屏幕上的卡通人物(本田的Hana形象),抽象的表现(Nuance抽象概念形象)。

目前比较缺乏支持这些设计的科学出版物,尤其是在信任方面,因为不同的研究显示绝大多数人缺乏对于高度自动化的汽车的信任感。本研究评估了虚拟助理的各种视觉体现模型的可信性,主要分为两个阶段,首先为模型选择一系列有代表性的图像并进行排序,然后进行在线调查,来评估每个模型的可信性。

实验方法:将不同图片进行分类,研究用户的心理模型和用户对不同类型图像的信任程度。

实验参与者:19名参与者(11名男性,8名女性,平均年龄为28岁和10岁)。

实验材料:从Pinterest网站上收集了82张图片,主要基于10个预先定义的模型:人类自然主义的,人类程序化的,动物程序化的,动物程序化的,人类机械的,动物机械的,微型机械的,抽象的,非动画的,幻想的。

实验过程:首先,给参与者红色每个标签的定义,并向他们更加具体地解释,以确保他们理解每个标签的含义,然后让他们按照以下两个规则通过标签对图片进行排序:

1 图片可以放置在一个及以上的组内,如果是这种情况,参与者可以将图片放在一个组中,并使用附加的便利贴来指定同样可以对图片进行分类的其他组中。

2 如果图片不能放在任何预定义的组中,参与者可以将其放在单独的非分类组中。

在这个过程的最后,参与者需要解释他的分类,特别是那些没有分类的图片,在结束后统计参与者的年龄和专业背景。

每个参与者的排序结果被保存在excel文件中,并使用每个图像在预定义组中的传播率进行分析。选择时采用了两个标准:如果一个模型至少有4张有代表性的图片,则选择该模型,如果一张照片被至少70%的参与者放在同一组,那么它就具有代表性。通过这些标准,最终能够选择出5个预定义的模型,并为每个模型选择4张图片。


02



测量与调查

实验参与者:参与者通过Facebook、Whaller等社交媒体和不同的邮件列表(大学、学生协会和专业协会)分享的链接被邀请参加这项在线研究,146名参与者(88名女性,19至72岁的平均年龄36.92 SD = 14.04)完成了这项在线调查,124名(82.87%)参与者持有驾照。

当他们点击链接时,他们会被转发到一个托管版本的调查系统,也就是在这项研究中使用的调查工具,在调查系统的第一页,参与者读取研究程序,并给出了他们的知情同意书和数据评估协议。

 实验过程:调查由五部分组成:

1  关于驾驶习惯和虚拟助理使用问题的介绍;

2 当自动模式被激活时,让参与者想象自己坐在一辆高度自动化的汽车里,有一个虚拟助手处理驾驶任务。然后询问关于参与者在手动模式和自动模式被激活时的行为的问题;

3 参与者现在被要求在自动驾驶模式下想象一个危急的驾驶情况——由虚拟助手负责驾驶任务,然后向他们展示5个可视化实施模型(每次一个模型,每个模型由4个不同的图像表示;(图5中为抽象模型示例)在图片排序过程中选择,对于每个模型,他们被要求填写一份16个项目的问卷,评估对模型的感知拟人化、喜欢程度和感知信任度。

4  让参与者在第3部分中分别选择选择最佳和最差的汽车语音助手。

5  参与者需要填写自己的个人信息,如年龄、性别、教育水平、国家、职业活动等。


03



实验结果分析

问卷中有9个项目评估了对每个模型的自我报告信任度,将这些项目平均,形成一个单一的综合(a = 0.97),即信任得分,信任评分的结果是,机械人、人类和抽象人在信任度方面得分最高。相反,在自动驾驶汽车中,动物和机械动物似乎最不适合获得虚拟助手的信任。

信任分数在5分(中间)到8分之间的比较多。这表明,参与者对所提出的模型持相对积极的态度(除动物模型外)。而信任方面的高分(九分或十分)比较少;同时缺乏信任的情况也会发生发生(得分在0到4之间)。在模型类别上看,在低信任得分中,动物和机械-动物类别更有代表性,在较高的信任得分中,人类、机械-人类和抽象形象是最具代表性的类别。



04



实验结论

文章的初步结果表明:机械人模型、人物模型和抽象模型的形象是在自动驾驶环境中表示虚拟助手的最合适的具体化模型; 动物模型和机械模型应当尽量避免使用,通过这项研究证明可视化实施模型在信任方面的差异。

这篇文章的局限性来自于线上的研究形式,可能会导致许多不受控制的因素,比如:屏幕尺寸、参与者的阅读理解偏差、在别人的帮助下完成等。同时,参与者所获得的静态图片会与看到虚拟助手的动作可有一定区别,影响准确性。为了获得更好的生态有效性,未来的研究可能会在一个受控的环境中复制这个实验,比如驾驶模拟器,甚至是拥有真实的自动驾驶体验的真实汽车。进一步的分析将首先对数据集进行,以确定不同的模型对拟人化感知和喜好措施的影响。

总结:

汽车虚拟代理能否克服干扰驾驶问题,成为司机与汽车之间沟通的桥梁还需更多研究去探索,智能座舱的交互仍需要一个更好的答案。希望这篇文章给你提供了一个小小的思路启发,能够有所帮助。谢谢阅读。

原文:https://www.springerprofessional.de/en/impact-of-visual-embodiment-on-trust-for-a-self-driving-car-virt/18172926


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