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霍金输入法更迭背后的人机交互变革 

时间:2015-05-20来源:百度百家 作者:郝小亮 点击:
   
  
  1963年,年仅21岁的霍金不幸患上了一种名为“肌肉萎缩性侧索硬化症”的疾病,这种病通常又被称作“渐冻症”。2014年风靡一时的“冰桶挑战”,其由来便是为渐冻症病人捐款而发起,霍金表达了对这起活动的支持并欣然接受了挑战,他的几位子女代代其以冰水浇头。
  
  1985年,在一场严重的肺病中,霍金被迫接受了穿气管手术,自此被彻底剥夺说话的能力,演讲和问答只能通过语音合成器来完成。1997年开始,英特尔公司为霍金提供定制电脑,并提供技术支持。在英特尔最近一次系统检修中,输入法厂商SwiftKey抓住机会将团队研发的智能输入法集成到了电脑系统中。
  
  霍金“输入法”三十年简史
  
  SwiftKey输入法于2008年由琼·雷诺兹和本·梅德洛克二人开发出来,其特别之处在于具备滑行输入和联想功能,用户只需要用手指在想要输入单词的几个字母之间滑行,系统词库便可以把需要的单词找出来,并可在输入过程中预测下一个单词或短句。据说,整合了SwiftKey的输入系统帮助霍金将说话速度提高了一倍。
  
  最初霍金使用一种按键装置配合一款名为“Equalizer”软件输入文本,输入过程中光标会在字母表上逐行扫描,当光标停留在想要输入的字母上时,霍金按下按键选定字母,系统同时给出以该字母开头的联想单词。后来霍金病情进一步恶化,拇指运动神经逐渐失去活力。之后,霍金曾短暂尝试过眼球追踪技术,让鼠标指针对着目光移动,以眨眼完成点击命令,但最终因为眼睑严重下垂而放弃。于是英特尔将一个红外线探测器安装在霍金的眼镜上,用以探测脸颊一块肌肉的抽动,一次抽动等于一次点击,于是从2008年开始霍金变成了“用一块肌肉说话的人”。2012年,美国脑神经科学家曾尝试利用脑电波读取技术帮助霍金提高输入速度,但因为读取的准确性太低最终放弃。
  
  此后,英特尔对霍金的输入系统进行了大规模的改造,最终推出一套交互系统工具包,上文中提到的SwiftKey输入法被整合其中,并支持用户通过眨眼,眉毛的动作等进行交互操作。在此之前,SwiftKey团队先让系统学习了一下霍金已经发表和尚未发表的作品,以构建一套带有霍金风格的语言模型,从而让电脑输出的语言风格更贴近霍金本人。一直到今天,这套输入方式仍被霍金所采用。
  
  事实上,SwiftKey的滑行输入和联想功能在今天已经不是什么新鲜功能,谷歌以及国内的百度、搜狗、触宝等主流输入法都已经具备这两项功能。不过对于习惯九宫格和全键盘输入的普通用户而言,滑行的输入方式使用起来并不是特别舒适。但对霍金这样的残障人士而言确是项了不起的技术。
  
  并非每个人都像霍金一样幸运
  
  全球有300万渐冻症病人以及数以千万计的四肢瘫痪病人,并非每个人都像霍金一样幸运。2014年底英特尔在推出为霍金定制的交互系统工具包之后,宣布要将其开源,但不知何种原因至今没有消息。不过即便工具包开源也并不意味着所有渐冻症病人都可以开口说话,首先你要拥有一套霍金那样的辅助替代沟通设备。
  
  好莱坞制片人米克·埃贝林在一次慈善募捐活动中遇到一位患有“渐冻症”多年的街头涂鸦艺术家托尼,埃贝林从加州前往纽约,准备为这位全身上下只有眼球能够活动的艺术家开出一张爱心支票,托尼的弟弟对埃贝林说:“其实我只想听托尼再说一句话。”当时的埃贝林想当然的以为所有瘫痪病人都可以像霍金一样使用机器交流,托尼的弟弟告诉他那套设备要花费10000美金。这对大部分病人来说不是可小数目。
  
  于是,埃贝林收起支票并许下一个看起来不可能实现的承诺,他答应托尼的弟弟要为托尼制造一台能够让其重新说话的机器。对于托尼这样普通的渐冻症患者来说,问题并不在于科技,而是如何让高科技的设备价格更加平民化。正如个人计算机在诞生之初因为高昂的价格鲜有人问津一样,我们有理由相信辅助替代沟通设备在未来将以更廉价的方式,帮助更多的渐冻症病人“开口说话”。
  
  也许,在等待设备走向廉价的这段时间里,霍金曾经尝试过的那些尚未成熟的技术将会日趋成熟,眼球追踪技术、脑电波读取技术,或者其他新的什么技术,将对目前的人机交互方式带来颠覆性的改变。
  
  那些尚未成熟的人机交互技术
  
  霍金曾短暂使用过眼球追踪技术完成文本输入,但因为其眼睑严重下垂以及操作的准确性最终改用其他方式。这项技术主要通过红外设备和摄像头等图像采集设备监测人眼的细微变化,并根据不同变化做出相应反应来完成对设备的控制。辅以眨眼识别、注视识别等技术,可以在一定程度上代替鼠标和触摸板等输入设备,但操作范围十分有限。
  
  不过作为鼠标、触摸板等较为成熟的人机交互方式的补充功能,眼球追踪技术的应用领域已经十分广阔。三星、LG均曾推出搭载该项技术的智能手机,通过监测用户的眼球变化来完成控制锁屏时间、滚动页面、播放视频等操作。不过,让机器对人类眼睛动作的真实意图进行有效识别,以判断它是无意识运动还是有意识变化,并不是件容易的事。假如用户在使用设备过程中打了个哈欠,设备是否能够正确识别出是眼球的无意识变化从而避免作出不正确的反应呢?
  
  除了智能手机之外,眼球追踪技术还应用于电脑和汽车领域,一家瑞典公司曾计划推出一款电脑外设设备,将其放置在屏幕顶部,再通过USB连接,用户就可以利用实现控制电脑完成一些操作。汽车厂商通用和丰田也在该项技术上投入精力,通过监测驾驶员的眼球变化来提醒其避免疲劳驾驶。不过这些技术仍处于测试阶段,大规模的使用还需时日。至于通过眼球完成更为精细的文本输入,看上去就更加遥远了。
  
  霍金尝试过的另外一项技术就更加前沿了,通过读取脑电波来操控计算机,听起来像是科幻电影里的情形。这项技术的原理是利用传感器探测大脑头皮电流变化和血液的流动信息,然后根据脑电波的不同特点来操控设备,字母在屏幕上闪现,当霍金想选中单词时,停止大脑的反应,设备就可以监测、提取出来,选中这个字母或者单词。不过读取的准确性很低,容易造成误选。与眼球追踪技术一样,脑电波技术目前只应用与简单的交互操作上,比如利用脑电波控制小球漂浮的游戏,还有通过传感器识别用户情绪起伏作出相应动作的“猫耳朵”玩具。
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