2、神经自适应技术能否提升人机交互质量及目标设计探究

神经自适应技术能否提升人机交互质量及目标设计探究

1. 神经自适应技术与人机交互质量提升

任何技术的终极目标都是为用户提供价值，神经自适应系统也不例外，其在大众中的可接受性和采用程度将取决于该技术可证明的价值和实用性。

神经自适应系统通过闭环控制，能有效调节并响应用户心理状态的变化，在界面上做出一系列自适应反应，从而在与用户的交互中发挥积极的、相互的作用，及时触发界面的自适应变化，以增强沟通并塑造潜在的心理过程。

神经自适应技术的功能大致可分为三类：
- 自适应信息呈现 ：例如过滤、调度、格式等。对注意力的调节决定了哪些环境刺激被优先处理，注意力如何在并发刺激之间分配，以及注意力是否能随时间持续。能准确监测注意力调节过程的神经自适应技术，可通过界面的针对性调整，塑造人类信息处理的方向和强度，如增强刺激显著性、抑制干扰刺激、引入额外信息等。
- 任务需求的动态调整 ：包括方向（增加/减少）、幅度、时间等。采用动态难度调整（DDA）的神经自适应系统可优化并维持用户的参与度和动机，通过动态上下调整任务需求，刺激并维持用户的脑力投入。这种自我调节功能也可应用于任务需求与其他心理概念（如情绪和心理负荷）的关系中。
- 用户偏好的隐式预测 ：通过隐式预测和选择用户偏好，拓宽人与计算机之间的通信带宽。例如，Zander及其同事开发的神经自适应输入控制模式，可让屏幕上的光标移动由脑电图中的隐蔽诱发反应引导，而无需用户有任何意图。这种方法与现有的脑机接口（BCI）方法概念上有重叠，利用事件相关的神经生理反应隐式评估用户偏好，反映任务相关目标或个人选择，无需