5、人机交互与神经自适应技术的定义解析

人机交互与神经自适应技术的定义解析

在当今科技飞速发展的时代，人机交互和神经自适应技术变得越来越重要。然而，目前对于相关关键术语的定义存在一些不足，难以准确应对隐式交互，特别是神经自适应技术带来的问题。接下来，我们将深入探讨如何构建一个合理的框架来定义这些概念。

1. 现有理论的不足

现有的理论、模型和框架主要从不同视角描述了交互的相关因素和特性，例如用户的行动规划与评估、用户和技术的交互输入输出，或者技术特性以及用户体验等。这些概念工具在分析需求、确定问题、指导设计决策等方面非常有价值。但它们无法准确区分隐式交互带来的问题，尤其是在神经自适应技术中。

例如，隐式交互之前被定义为“用户执行的并非主要用于与计算机系统交互，但系统将其理解为输入的动作”。这种依赖显式动作来推断隐式输入的方式，限制了其在神经自适应技术和其他生理计算形式中的应用，因为在这些场景中可能无法识别出“动作”。此外，“控制”“用户”和“交互”等关键术语的定义要么存在循环定义的问题，要么所参考的模型和理论不适用于神经自适应技术和其他形式的隐式交互。因此，我们需要对这些基本术语进行澄清。

2. 构建定义框架的基础

为了构建一个合理的框架，我们从最基本的元素开始，即参与交互的实体——“单元”。
- 单元的定义 ：单元是具有特定属性和过程的物理或逻辑实体。属性代表单元的物理或逻辑特征，过程描述了特征如何根据自身或其他属性值的变化而改变。单元的当前状态是其所有属性特定值的表示。
- 单元的示例 ：以手电筒为例，它可以被建模为一个具有两个属性（物理开关状态和灯泡状态）的单元。一个过程描述