'可解釋性 AI'可以有效檢測 AR/VR暈眩症狀
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在虛擬現實（VR）或增強現實（AR）環境中的暴露可能會導致人們出現暈眩症狀-一種特殊的運動病，其症狀包括頭暈和噁心感，而現有的研究為緩解症狀的嚴重性通常依賴於一種“一刀切”的方法。
然而密蘇裏大學（University of Missouri）電機工程和電腦科學系的助理教授 Khaza Anuarul Hoque 及其研究團隊正在開發一種個性化的檢測暈眩症狀方法，專注於根本原因，而每個人的暈眩症狀可能是不同的。
"暈眩症狀不是通用的。例如，一種模擬可能會引起我暈眩，而同一種模擬也許不會引起其他人的暈眩，" Hoque 說。"戴上虛擬現實或增強現實耳機時人們通常會面臨的問題之一是在一段時間後，使用者體驗會變得糟糕，包括頭暈和噁心感，特別是當使用者陷入一種需要大量運動的虛擬環境中。 可能會有很多因素，包括一個人的性別，年齡和經驗。"
Hoque 表示他想專注於一種新穎的角度，使用解釋性AI，因為它有潛力改變虛擬現實和增強現實行業。
"解釋性AI是解決這個問題的一個很好的工具，因為通常機器學習或深度學習演算法可以告訴您預測和決策可能是什麼，而解釋性AI還可以告訴使用者AI是如何以及為什麼做出決策的，" Hoque 說。"因此不是為所有使用者強制實行靜態緩解技術，如果我們知道某個人正在開展暈眩症狀，為該人提供他們需要的正確緩解措施將更有效。 解釋性AI可以幫助我們實現這一點，並且不會阻礙使用者體驗。"
除了觀察自己的學生經歷暈眩症狀，Hoque 還注意到過去五到七年中，學術界和行業的方法通常依靠資料驅動的技術，例如機器學習（ML）和深度學習（DL）來確保暈眩症狀。
“這樣的方法常常是黑盒的，因此它們缺乏可解釋性，" Hoque 說。"我也意識到，DL暈眩症狀模型的可解釋性可以顯著提高模型的理解，並提供有關這些AI模型如何以特定決策做出決策的洞察力。此外透過識別和理解哪些重要特徵可能導致暈眩症狀，我們可以幫助設計師開發更有效的暈眩症狀檢測模型。"
Hoque 表示解釋性AI也可以幫助軟體開發人員識別最重要的特徵，以最佳化模型，教學AI如何識別正在經歷暈眩症狀的人。對於使用獨立 VR 耳機的使用者來說這尤其重要。
此研究最近在三場 AR / VR 研究會議上發表：LiteVR：使用可解釋AI的可解讀和輕量級暈眩症狀檢測在 2023 年 3 月 25 日至 29 日舉行的 IEEE虛擬現實會議上發表; VR-LENS：基於超級學習的暈眩症狀檢測和可解釋AI引導的虛擬現實部署在 2023 年 3 月 27 日至 31 日舉行的 ACM 智慧使用者介面會議上發表; TruVR：使用可解釋機器學習的可信暈眩症狀檢測在 2022 年 10 月 17 日至 21 日舉行的國際混合現實研討會（ISMAR）會議上發表。"
"我已經與不同的人和不同的國家進行了交談和工作，這真的幫助我從不同的角度看待同一個問題，" Hoque 說。"我認為對於任何研究人員來說不僅應該從單一的角度觀察問題，還應該從多個角度進行觀察。"
哲學和評論
近年來虛擬現實和增強現實產業得到了蓬勃發展。但是隨著 VR 和 AR 的普及，有一個問題浮現出來：許多使用者感知不適，會出現暈眩的症狀，這種症狀被稱為“cybersickness”。這是因為大多數人沉迷於虛擬體驗時，眼睛和大腦之間的訊號不符。因此這種狀況將妨礙虛擬現實的普及。然而如何解決這個問題呢？
解釋性AI是一個值得使用的方法，可以協助對使用者進行分析，從而自動調整虛擬現實體驗，讓每位使用者都可以得到最佳的體驗。這是一種更人性化和可取的方法，也是 VR 和 AR 產業發展的必要趨勢。，事實上許多行業都已經開始瞄準更加人性化的AI解決方案，以滿足人們在這方面的需求。
Hoque 團隊所進行的研究，有望推動 VR 和 AR 產業的進一步發展也有望提高整個AI產業的透明度。可解釋性 AI不僅可以告訴您預測和決策可能是什麼，而且還可以告訴使用者AI是如何以及為什麼做出決策的。我們期待有更多的AI解決方案能夠顆粒化提供其處理決策的過程。這不僅可以提高可解釋性，還可以提高其可信度。
結論
Hoque 團隊開發的方法可以提供更正確、更有效、更人性化的虛擬現實體驗，有望促進虛擬現實和增強現實技術的發展。使用可解釋性 AI分析資料，是未來產業發展的必要趨勢。我們期待更多AI解決方案能夠透明地顯示其處理決策的過程，從而提高其可解釋性和可信度。這樣做不僅對 VR 和 AR 產業有益，還有望適用於更多人工智慧技術的應用場景。
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