人机交互论文发表心情app

人机交互主要是语言方面，这个方向范围比较广，以后可以从事数据挖掘、黑红客、软件开发等，普适计算包括包括移动通信、小型计算设备制造、计算设备上操作系统、嵌入式系统及软件技术等，可从事的职业一般有通信和硬件方面，如嵌入式系统和电信系统的无线通信等就是现在较热门的技术。网络多媒体主要是网络技术、网络工程和多媒体技术的结合，如视频会议，QOS、IPTV等是较热门的话题，跟通信有相邻的领域。至于多核操作系统目前好像还不是很多热门的技术和实用价值，但是将来很难说，在这方面研究的人好像相对少些。小的个人选择普适计算，因为通讯是现在社会发展的重要标志。当然论文也比较容易发表，是语言方面的论文都容易些。呵呵

在达特茅斯学院会议上确认“人工智能”学科。该年也被成为“人工智能”元年。 约瑟夫·利克莱德 设计互联网初期架构——以宽带通信线路连接的计算机网络，以实现信息存储、提取以及实现人机交互的功能。 以此催生了继电话网络、电报网络、无线电网络之后的，基于计算机网络的的第四网络。 恩格尔巴特发表《提升人类智能：一个概念性的框架》 “视窗”、“鼠标”、“互联网”以及后来的语音交互都是基于此理论框架衍生而来。 伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland） 计算机图形学之父 在MIT博士论文项目发明了电脑程序“画板”，是人们“曾经编写过的程序中最重要的一份程序”。事实上，这是有史以来第一个交互式绘图系统。这也是交互式电脑绘图的开端。 恩格尔巴特发明鼠标。（意义有多大，一个眼神体会下） 伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland）（对，还是前年那个老头） 提出“虚拟现实”概念，江湖人称“VR 之父”，并与人合作创造出世界首台VR/AR HMD（头戴式显示设备）“达摩克里斯”之剑。 恩格尔巴特 开发世界首个标准化编辑器——NIB，并提出超文本连接、电子邮件、电子出版、多窗口计算机显示器等概念。后来1997年图灵奖得主（受小的一拜） 英国剑桥大学 第一次人机系统国际大会，同年《国际人机研究》（IJMMS）创刊。 英国 Loughborough 大学创立 HUSAT 研究中心。 美国施乐创立 Palo Alto 研究中心（PARC） AT&T发明“蜂窝网络”（Cellilar Network） 摩托罗拉实验室马丁·库帕（Martin Cooper）（江湖人称“移动电话之父”）率先推出民用移动电话。  Palo Alto 研究中心（PARC）推出世界首台图形界面 Alto 计算机。人机交互正式进入GUI时代。 NASA 开发一款用于火星探测的虚拟环境视觉显示器VIVED VR，其特征为VR 设备体积较小并可以四处移动。 杰拉·拉尼尔 VRL Research 面向民用市场推出一系列VR设备，其中包括VR手套，头显，环绕音响系统，3D引擎以及操作系统Body Electric。 苹果，IBM，微软等相继推出图形界面操作系统。微软Windows 95抢占了大部分操作系统（虽然是抄苹果，还没抄好，另外苹果也是抄PARC的，后来乔布斯就有了“伟大的灵感靠偷”！niubility了！） 苹果推出掌上计算机（PDA）Apple Newton Messagepad,其中包括触控屏，红外线感应，手写输入等人机交互功能。 飞利浦公司 推出数字化智能手机。能够无线接入电子邮件，互联网和传真（传真是啥玩意？90后不懂）这个意义在于用户将可以随时随地接收互联网信息，呵，移动互联网。 斯蒂芬·费昂纳 发布世界第一款户外移动增强现实系统 Touring Machine。这个意义在于计算机从室内走向室外，开始获取和上传更加真实的空间信息。 奈良先端科学技术学院  加藤  鹰 弘（Hirokazu Kato） 推出世界首款 AR 开源工具 ARToolKit。程序猿们可以用这玩意自己写AR应用了，由于可以显示3D图像，意味着人机交互开始从二维转向三维空间。 （呵，日本。。。） IVR 交互式语音应答（Interactive Voice Response）,这玩意不用介绍，随便给哪个银行打个电话就知道这是啥了。这玩意干掉多少话务员？？ Web2.0 提出“应用软件构架在互联网”概念，FB和油管等相继问世，用户数据逐渐开始沉淀到大公司数据平台上。 任天堂发布新世代游戏机wii，wii游戏手柄通过传感器识别玩家手臂动作，增加互动性和娱乐性。 初代iPhone & iOS1（先拜为敬！） Google 发布 Android。（再拜！） 微软发布 Xbox 360体感外设 Kinect ，这意味着人们可以通过动作，手势和语音与机器进行交互。 Hi Siri！ Google Assistant！（大G家的，都听说过，都没见过，对吧？） Alexa！（亚马逊的语音助手） Dueros OS (百度推出的对话式人工智能操作系统，大概就是为智能硬件提供对话式语音交互解决方案) Google Glass上市。（没过几年凉了，技术没到风口，猪也难飞起来） Leap 发布体感控制器Leap Motion。 Thalmic Labs 推出MYO腕带。可以通过电活动判断用户意图（厉害了！）。 中国公司柔宇科技（终于轮到中国了）发布全球首款0.01毫米全彩柔性显示屏。 激动！！！ 任天堂 发布 PokemonGo AR游戏 索尼公司 推出智能触控投影仪 SONY Xperia Touch。这意味着任意载体都有可能成为屏幕。 苹果推出 AR kit Google 推出ARcore Magic Leap 推出Magic Leap one 消费机AR眼镜。 这一年是AR集中爆发的一年。没中国啥事。。。 柔宇科技推出首款可折叠柔性屏手机 FlexPai。柔性屏扩展了Z轴空间，意味着人机交互和信息传递将可以在Z轴进行。 1. 2000年以来，数据量剧增，多维度，多类型，多环境的数据为其提供了良好的底层基础。 2. 运算力持续提升，AI芯片的发展提高了数据并行处理的速度和能力。 3. Google 微软 FB 百度等企业开源研究成果，引导和聚集开发者参与到人工智能的浪潮。以上内容取自《AI 改变设计-薛志荣著》以及部分网上素材。侵删。

从1946年第一台计算机ENIAC问世以来，在计算机领域内，曾研制了各式各样的新技术和新产品，有些"长盛不衰"，有些则是"昙花一现"，总结它们盛、衰的缘由，可以得出这样一个规律，即：凡有助于缩小人机隔阂，有助于建立和谐人机环境的理论、方法、技术和产品都具有强大的生命力。例如，大规模并行处理（Massively Parallel Processing）、多媒体（Multinedia）、开放系统（Opensystem）、面向对象（Object-oriented）、网络计算（Netwouk computing）和嵌入式计算（Embedded comput-ing）等，均因为在建立和谐人机环境方面成效显著，而成为当今的主流技术。所谓建立和谐的人机环境，决不仅限于设计并实现一个友好的人机界面和具有灵活的交互功能，其最终目的是：从人在应用计算机的过程中增长了知识，发展到计算机在被人应用的过程中优化了功能；从计算机系统?quot;初解人意"逐步发展成计算机系统能够"善解人意"。用户在开始时都极力追求"更快、更高、更全"的计算机，但随着信息技术的发展和信息应用系统的普及，用户已经致力于寻求更为"好用、适用、易用"的计算机，希望在与计算机"合作共事"的过程中，计算机会逐步了解用户的需求、爱好和水平，并且用户和计算机的"学问"一起增长，这种。"人机智能共增"的技术水平和应用结果是计算机技术和人工智能技术发展到一个新的阶段的重要标志之一。 在以计算机或类计算机为核心的电子产品时代，人机交互技术正成为各国研究的重点之一。所谓人机交互技术，就是利用人类自身的语言、文字、图像等进行人机之间通讯的技术统称，人机自然语言（语音）通讯是其中较具潜能的一种。由于具有理解人类自然语言的计算机智能是新一代计算机的重要特征，围绕人机自然语言交互技术有关课题的研究是当今计算机、人工智能和信号处理研究的前沿热点课题，难度很大，既有很强的理论性又有很强的实验性。 从古老的"芝麻开门"传说开始，人类就一直幻想着用语言去征服和改造自然。伴随新技术的不断发展，人类的这一梦想正在逐步实现。谁能预知中文语音识别技术究竟能给我们带来什么样的应用前景？ 随着信息时代的到来，计算机已成为人类不可缺少的日常工具。在计算机中，通常人机交互界面以键盘为主。为了使计算机的界面与人更加"友好"，科学家开发出了若干种易学易懂、操作简单的界面。其中最方便最自然的界面首推口述语言。基于语音识别、镆艉铣杉白匀挥镅岳斫獾娜嘶�镆舳曰凹际跏鞘澜绻�系囊桓瞿讯群艽螅��惶粽叫缘母呒际趿煊颉Ｋ�那熬笆�止饷鳌Ａ斓际澜缛砑�绷鞯奈⑷硎琢毂榷�谴淖罱�担?quot;5年以后95%的网络软件将是在语音驱动下完成的。"近几年来，语音识别、合成技术发展很快，和它有关的语言学、语音学、语音理解，听觉心理和语言感知也有较大进展，加之超大规模集成电路、电子计算机、数字信号处理、人工智能等取得了突飞猛进的发展，以及最近两年的国际互联网的迅速生长和全球信息基础设施建设热潮，这为人机语音对话的研究提供了更好的理论和物质基础以及需求牵引。科学家们指出，人机语音对话已处于突破的前夜，估计10年内将会有重大的突破，并得到广泛应用。人机语音技术主要包括二个方面的内容，即语音识别和合成。 一般来说，语音可分成声母和韵母，计算机在接受到口腔发出的声音振动信号以后，切分出声母和韵母，然后根据声母和韵母在信号中不同空间、不同参数进行处理，并按照事先在计算机内部建立起来的各种模型进行匹配，计算出实际输入的波形和各模型之间的中心距离，最后得到一串以符号表征的信号序列。这些工作仅完成了语音识别的第一步。大家知道，语音信号往往是模糊不清的，它可以归结为五重模糊：即语音模糊、音词转换模糊、多义模糊、语义切分模糊和指代性模糊。人类的大脑在语音交流过程中，有天然的解决上述模糊的本领，因此人类可以从模糊的语音中清理出语音中包含的信息，通俗地说，这就是理解。而要通过计算机进行理解，必须要教会计算机有这种理解模糊的能力，这就比较困难。科学家们对此进行了大量研究。最近中科院声学所黄曾阳研究员提出基于自然语言理解?quot;概念层次网络理论"。这一理论的出现，立刻在我国计算语言界引起了重视，一些著名学者称这是一项创新成果，认为随着这一理论在计算机上实现，在计算机自然语言理解上将有重大突破。根据这个理论，我国科学家在计算机上设计了一套计算机可读的符号系统，建立了富有汉语特色的知识库。知识库中包含了内容极其丰富、内在逻辑关系十分严密的网络结构语义信息，同时设计了包括单字词感知、语义块感知、句类判定、语境生成、隐藏知识揭示等处理模块。组成了一个具有一定人工智能水平的计算机自然语言理解系统。 计算机语音合成即文语转换系统，就是将计算机内文字形式的语言文本转换成声音形式，以语音方式播放出来的系统，它的目标是让计算机具备人一样的说话能力，即在合成语音的质量上，在文字信息的认读能力和抑扬顿挫的掌握上，都达到正常语言交际的要求，并为大多数听众接受。文语转换除了与语音识别和语言理解共同构成人机对话系统外，还可以广泛用于文稿校对、计算机辅助教学、自动电话查询、盲人阅读机等方面。 近年来在汉语文语转换技术上取得了很大进展。由于采用了新的语音合成技术对汉语的声学特征作了比较深入的研究，建立了韵律调节规律，使得新的汉语文语转换系统的语音合成的质量有了明显的提高。为使计算机合成的语言具有高清晰度和高自然度，还必须解决文语转换中的"文本处理"智能化问题，即将现系统中静态的韵律模型改变为与上下文有关的由语义控制的动态模型，将特殊条件下韵律的人工标注改为机器自动标注，其中包括文本中的多音字读音的自动确认、重读、语间停顿或连续，以及其它韵律特征的自动标注等。为了达到这个目标，计算机必须完全读懂文本中的每一句话。计算机自然语言理解系统同样可以解决这一难题。这一系统可为韵律处理和语音合成提供各种处理信息，解决多音字读音问题、歧义切分问题，给出正确的语义块结构，自动生成轻重、缓急、停延等韵律信息，从而提高合成语音的正确率和自然率。目前国外比较完善的文语转换系统的文本处理多数是通过语法分析或统计分析在一定程度上理解文本，对于不能提取韵律信息的只能通过人工加入韵律符号。基于语义理解的韵律处理是保证合成语音自然度的关键。韵律处理包括两方面的内容：一是根据文本内容对合成语音的韵律特片进行描述，如确定什么地方强调，什么地方应一带而过，什么地方放慢语速，什么地方加快语速，什么地方有短停顿，什么地方有个长停顿等；二是?quot;强调"、"忽略"、"加快"、"放慢"、"停顿"等韵律描述信息转化为相应的音高、音长和音强等声学参数，送给合成模块，使合成语音具有适当的韵律、节奏。解决韵律控制问题有两个途径：一是利用知识，二是利用统计模型。当前，科学家正努力将以自然语言理解为支持的汉语语音识别和语音合成的计算机人机语音对话系统做成可供上市的商品提供给用户，但是目前仍有大量工作要做，特别是基于概念层次网络的知识库的建立，需要投入大批人力、物力，需要按照计算机可以处理的袷剑�源罅恐�督�惺占�⒐槟伞⒄�怼⒙既搿Ｔ诖锏绞辜扑慊�耆�腿艘谎�杂啥曰熬辰缰�埃�嵊胁簧僦屑洳�房梢酝聘�没АＨ缰悄苄秃河锲匆羰淙胂低常�淖执�碇械男８逑低常�跫兜奈挠镒�幌低常�扑慊�虻タ谟镏噶钕低常�囟ㄈ说目谟锸侗鹣低车染�崖叫�谑导手械玫搅擞τ谩Ｓ芍锌圃荷����⒌?quot;佳音"文语转换系统已经装配到微机上，可将输入到计算机中的文章模拟男人、女人、老人、儿童等不同的声音，用"普通话"和"广东话"读出。虽然目前该系统还不具备"理解"能力，但其发出的声音清晰，有较高的自然度。另外，自然语言理解技术的突破不光可以应用在计算机人机语音对话中，它的更大应用将是人工智能中的一个具有更大意义的领域──机器翻译。人类梦寐以求的以机器代替翻译人员对自然语言进行全自动翻译的一天将会到来。