人工智能眼球追踪模型现在可以读取你的思维过程

跟踪思维过程的能力可以帮助最大限度地减少人类和机器之间潜在的致命脱节。将眼动心理学研究与人工智能相结合的结果可能会彻底改变计算机界面，并改变那些有学习障碍的人的游戏规则。

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最早的眼动监测技术是在20世纪60年代由先驱科学家阿尔弗雷德·雅布斯开发的。当时，吸盘盖在参与者的眼睛上，反射光追踪他们的焦点。

Yarbus发现我们在不断地调整我们的视线，专注于眼前场景的各个方面。随着眼睛的每一次运动，世界上不同的元素都变得清晰，而视野边缘的其他元素则变得模糊。我们不能一次就全部消化掉。

我们并不是随机抽取场景样本。Yarbus鼓励人们在他1967年的著名研究中欣赏一幅画。

然后，他就“人民有多富有”和“人民之间的关系如何”等问题向参与者提问。根据不同的问题，形成了不同的眼球运动模式。人们的意图会影响他们眼睛的移动方式。例如，如果他们正在寻找一个红色的东西，他们的眼睛会首先扫描场景中的任何红色物体。因此，一个人的眼球运动暴露了他们短期记忆的内容。

在环境模式下，眼睛在长距离内快速漫游，以获得迷人目标的总体感觉。它被用来帮助空间定位。然后，当我们更彻底地处理信息时，我们会更长时间地关注它。

这些凝视模式的改变之前已经在视觉刺激变化的背景下进行过研究。然而，德国的这项研究是最早发现我们的眼睛会根据思考过程在不同的运动模式之间切换的研究之一。

测试对象被要求用一个模型组装一个魔方。视觉刺激保持不变，但参与者的眼球运动表明，当他们收到信息时，他们处于环境模式。参与者的眼球运动模式随着他们完成任务的进展而改变，比如选择一块拼图。

展望未来

根据这项研究，一项旨在与人类操作员协作的技术可以通过眼球追踪来跟踪用户的心理过程。该团队最近创建了一个系统，可以在计算机屏幕上同时显示多个显示。

该程序跟踪人们的眼球运动，以确定他们正在看什么信息，以及他们下一步应该看哪里，并使用人工智能在屏幕上生成箭头和亮点。在眼球追踪数据上使用人工智能方法还可以帮助确定一个人是否困倦或诊断其他学习障碍，如阅读障碍。

在未来，人工智能可能能够将眼球追踪与心率或大脑活动变化等其他指标结合起来，从而在解决问题时更准确地了解某人的想法。两难的问题是，我们是否希望计算机理解人类的想法。

参考:

1. 复杂任务中的眼动模式:环境和焦点加工的特征(https: doi.org/10.1371/journal.pone.0277099)

来源:Medindia