Feb, 2024

基于可解释人工智能的老年人与电子健康界面交互研究

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TL;DR研究提出了一个综合的混合方法框架，采用不同样本的老年人，包括用户体验，可用性评估和深入访谈，集成可解释人工智能 (XAI) 方法。研究结果显示，XAI 注入的电子健康界面在调查老年人与电子健康界面交互时的偏好方面，扮演了重要角色，并确定了用户友好的人机交互 (HCI) 工具的重要设计因素。此研究的发现对于用户为中心的电子健康技术的设计和开发，旨在提高老年人的整体幸福感具有深远的意义。
发现论文，激发创造
  • 人机交互中，可解释人工智能界面的设计与评估：系统调查

    该论文通过对 53 篇出版物的系统调查，介绍了可解释人工智能（XAI）和可解释界面（EI）研究的最新趋势，旨在提高 XAI 系统的可用性、实用性和用户体验设计方面的效果，并为 EI 设计与开发指明了有前途的方向。

    Mar, 2024

  • 终端用户真正想要什么？人性化 XAI 技术在移动健康应用中的探究

    该论文讨论使用以用户为中心的角度来解决人工智能不可解释性的问题，并通过在线调查分析用户的不同偏好和特征来设计可解释人工智能，结果将用户分为三类：强权、休闲和隐私导向型用户，从而为人工智能的实际应用带来更人性化的交互。

    Oct, 2022

  • 面向用户的人机交互可解释人工智能框架

    提出了一个以用户为中心的框架，旨在为非专业用户提供交互式可解释人工智能解决方案。

    Sep, 2021

  • 可解释的人工智能在医疗保健中的简要回顾

    本文系统地评估了透明度和可解释性在医疗保健领域中的重要性和相关的机器学习模型。通过六种不同的方法探讨了 XAI 的各个方面和挑战，并探明了其在解决医疗保健领域中存在的问题方面所起到的重要作用。

    Apr, 2023

  • 人类中心的可解释人工智能 (XAI)：从算法到用户体验

    本文介绍了可解释 AI 的技术领域以及人们对人机交互和用户体验设计日益重视，在 XAI 的设计、评估、概念和方法论工具方面提供人本方法的作用。本文旨在提供人本的 XAI 设计，并帮助传达和扩展已有的 XAI 工具箱。

    Oct, 2021

  • 关于调和可用性和实用性的可解释人工智能方法

    本论文以自动驾驶汽车为研究对象，研究了四种常见的可解释人工智能方法，即决策树、文本、程序和图示。研究表明，参与者倾向于使用语言解释，但通过决策树解释更能客观地理解汽车的决策过程，并且结果显示，计算机科学经验和观察汽车成功或失败的情况可以影响解释的感知和有用性，因此本研究提出，设计 XAI 系统必须考虑用户的特定需求和情境因素。

    Jan, 2023

  • 帮助我帮助人工智能”：理解可解释性如何支持人工智能交互

    通过对鸟类识别应用程序的最终用户进行混合方法研究，我们发现参与者们希望获得实际有用的信息，以改善与人工智能的协作，尤其是需要参与者使用 XAI 解释以达到各种目的，包括校准信任、提高任务技能、改变他们的行为以提供更好的输入等

    Oct, 2022

  • 可解释人工智能（XAI）在年龄预测中的应用：一项系统综述

    eXplainable Artificial Intelligence (XAI) is applied to age prediction tasks in medical research, providing explanations for predictions and biomarkers of aging and age-related diseases, demonstrating the benefits of XAI in medical applications.

    Jul, 2023

  • 工业机器人中的人机交互：可解释 AI 基于机器人程序优化的用户界面设计与实证评估

    我们提出了一种用于最新深度学习为基础的机器人程序优化器的解释用户界面（XUI），它提供了不同的用户体验以应对用户的不同技能水平，同时引入了可解释的人工智能（XAI）功能以促进深度学习方法在实际应用中的应用。为了评估 XUI 对任务性能、用户满意度和认知负荷的影响，我们提出了初步用户调查的结果，并提出了一个大规模后续研究的研究设计。

    Apr, 2024

  • 面向人类中心的可解释人工智能：模型解释的用户研究

    本文通过系统文献综述，评估了 85 篇人基于 XAI 评估的核心论文，并对解释方法的可信、可懂、公平、可用性和人工智能团队表现等进行了归类。作者提出了关于设计和进行 XAI 用户研究的最佳实践指南，并强调了将心理科学和以人为中心的 XAI 联系起来的几个开放研究方向。

    Oct, 2022