Maher Rusho

تُعيد الابتكارات السريعة في التكنولوجيا الرقمية والحوسبة باستمرار تعريف إمكانيات التفاعل بين الإنسان والحاسوب. لقد تطورت واجهات الكمبيوتر إلى ما هو أبعد من أدوات الإدخال التقليدية وشاشات اللمس لتشمل الأجهزة القابلة للارتداء المزودة بمجموعة من أجهزة الاستشعار المدمجة. وقد فتح هذا المجال لفئة جديدة من البيانات استنتاج سمات المستخدم من خلال النشاط الرقمي.

في السابق، كان التخصيص مقتصرًا على حالات الاستخدام التجارية مثل أنظمة التوصية للتسوق عبر الإنترنت ومنصات المحتوى. أمَّا اليوم، فيمكن استخدام الآثار الرقمية لنشاط المستخدم عبر واجهات الإنسان والآلة الجديدة لتحديد خصائص أكثر تعقيدًا للمستخدمين، على سبيل المثال: حالتهم العاطفية، أو مؤشرات الصحة العقلية.

يُعد تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب مفيدًا في العديد من التطبيقات الحالية. على سبيل المثال، يمكن استخدامه في بيئات العمل لمعالجة إرهاق الموظفين أو تحسين تفاعل العملاء، كما يمكن تطبيقه في الأنظمة التعليمية لتخصيص تجارب التعلم للطلاب الذين يعانون إعاقات معرفية أو حسية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن الاستفادة من هذه التقنية لتعزيز التدخلات المبكرة في الصحة العقلية من خلال الكشف عن علامات الاكتئاب والقلق لدى المستخدمين.

الأساليب الحالية لتخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب

يحدث تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب عند تقاطع واجهات الإنسان والآلة الجديدة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي لاستنتاج سمات المستخدم من البيانات التي تولدها هذه الواجهات. حاليًا، هناك نهجان رئيسيان لتخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب: نمذجة المستخدم، التي تُدرس عادةً في نطاق أوسع من الحوسبة العاطفية، والتكيف الشخصي.

أدى انتشار أجهزة الحوسبة الجديدة مثل نظارات الواقع المعزز والواقع الافتراضي، والساعات الذكية، وأجهزة التحكم في الواقع الافتراضي المحمولة باليد، إلى توليد أنواع جديدة من البيانات. وتوفر هذه البيانات طرقًا جديدة لبناء نماذج المستخدمين وتكييف واجهات الحوسبة للمستخدمين الأفراد. على سبيل المثال، يمكن استخدام تتبع حركة عين المستخدم أثناء تفاعله مع الصور الرمزية الافتراضية للكشف عن الاكتئاب بثقة كبيرة. وبالمثل، من خلال تسخير الاستجابات الفيزيولوجية الكهربائية للمستخدمين، يمكن تكييف بيئات الواقع الافتراضي في الوقت الفعلي لتحقيق نتائج أفضل لعلاج القلق. في الوقت الحالي، تمثّل بيانات مراقبة نظرة العين فرصة كبيرة؛ لأن تكنولوجيا الواقع الافتراضي على وشك الوصول إلى المستهلك. وبشكل أكثر تحديدًا، تُولّد الواجهات التي يتم تنشيطها عن طريق إيماءات الوجه كميات كبيرة من البيانات السياقية للكشف عن مشاعر المستخدم بدقة أكبر.

بالإضافة إلى نمذجة المستخدم، أصبح تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب ذا قيمة أيضًا لبناء واجهات حوسبة بالسمات الصحيحة. على سبيل المثال، يؤثر جنس وشخصية روبوتات الدردشة بشدة على مدى شعور المستخدمين بالتفاعل عند التحدث معهم.

من منظور التنفيذ، يمكن استهداف تقنيات التخصيص للتكيف مع مستخدم واحد، أو يمكن بناء نماذج متعددة لكل مجموعة من المستخدمين. في حين أن التقنيات الخاصة بالمجموعة مناسبة بشكل أفضل لحالات الاستخدام ذات التوجه الاجتماعي مثل الكشف عن التفاعل، تُفضل النماذج الخاصة بالمستخدم للكشف عن الحالات العقلية، أو تخصيص التعلم.

التحديات الرئيسية

ومع ذلك، لا تزال هناك عدد من التحديات قائمة في تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب. تتمثل إحدى أهم المشكلات في ضمان خصوصية البيانات مع الاستفادة في الوقت نفسه من البيانات الفردية لتدريب نماذج المستخدمين. في سياق قوانين خصوصية البيانات الحالية، يمكن أن تكون ثغرات الأمان كارثية، خاصة في بيئة الشركات.

بالإضافة إلى ذلك، يتطلب تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب لمستخدمين محددين مجموعات بيانات موجهة للمستخدم، حيث يمثّل نقص البيانات قيدًا رئيسيًا على تحقيق النتائج المرجوة. ونظرًا لأن التخصيص يستغل الذكاء الاصطناعي لنمذجة المستخدم، فإنه ليس محصنًا ضد المشكلات التي تؤثر بالفعل على مبادرات الذكاء الاصطناعي، وهي التحيز في البيانات التي تم جمعها والنماذج المخصصة، وعدالة نتائجها، وقابلية تفسير النماذج المستخدمة.

ماذا بعد مستقبل تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب؟

القيود والتحديات الحالية لتخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب هي حدود تقنية يمكن تجاوزها باستخدام التكنولوجيا. على سبيل المثال، يمكن ضمان خصوصية المستخدم من خلال تطبيق الحوسبة السحابية السرية على عمليات التعاون في البيانات متعددة الأطراف. وبالمثل، توفر النماذج النفسية نهجًا أكثر قابلية للتفسير لفهم سلوك المستخدم.

مع تخصيص التفاعل بين الإنسان والحاسوب، من المقرر أن تتطور تطبيقات الحوسبة إلى نموذج جديد يركز على المستخدم. بالإضافة إلى سهولة الاستخدام، سيتم تعريف هذه الأنظمة من خلال فهم المستخدم بشكل دقيق، مما يتيح نتائج أفضل لكل فرد في كل مجال.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات
المصدر: FINANCIAL EXPRESS