眾所周知，觸摸屏很難打字。由于無法感覺到按鍵，我們依靠視覺將手指移至正確的位置并檢查錯誤，這是很難同時完成的任務的組合。為了真正了解人們如何在觸摸屏上打字，阿爾托大學和芬蘭人工智能中心(FCAI)的研究人員創(chuàng)建了第一個人工智能模型，該模型可以預測人們在打字時如何移動眼睛和手指。

AI模型可以模擬人類用戶如何在任何鍵盤設計上鍵入任何句子。它會產生錯誤，發(fā)現(xiàn)錯誤(盡管并非總是立即發(fā)現(xiàn))，并且非常像人類一樣糾正錯誤。該模擬還可以預測人們如何適應交替的環(huán)境，例如當他們開始使用新的自動校正系統(tǒng)或鍵盤設計時，他們的寫作風格會如何變化。

“以前，人們主要是從手指移動的角度來理解觸摸屏打字的。基于AI的方法有助于為這些移動提供新的思路：我們發(fā)現(xiàn)，決定何時何地看的重要性。現(xiàn)在，我們可以對人們在手機或平板電腦上的打字方式做出更好的預測。”負責這項工作的Jussi Jokinen博士說。

這項研究將于5月12日在ACM CHI上發(fā)表，為開發(fā)更好甚至個性化的文本輸入解決方案奠定了基礎。

Jokinen解釋說：“現(xiàn)在，我們已經對人在觸摸屏上的打字方式進行了逼真的模擬，優(yōu)化鍵盤設計以實現(xiàn)更好的打字應該容易得多，這意味著更少的錯誤，更快的打字速度，以及對我來說最重要的是，減少了挫敗感。”

除了預測普通人將如何打字之外，該模型還能夠說明不同類型的用戶，例如運動障礙的用戶，并可用于開發(fā)針對這些人群而設計的打字輔助工具或界面。對于那些沒有特殊挑戰(zhàn)的人，它可以從個人寫作風格中得出(例如，注意到在文本和電子郵件中反復出現(xiàn)的錯誤)，哪種鍵盤或自動更正系統(tǒng)最適合用戶。

這種新穎的方法建立在該小組較早的實證研究的基礎上，該研究為人類如何打字的認知模型提供了基礎。然后，研究人員產生了能夠獨立打字的生成模型。這項工作是芬蘭人工智能中心一個較大的交互式AI項目的一部分。

研究人員將其擴展為模擬人，這是經典的機器學習方法(強化學習)的基礎。強化學習通常用于教導機器人通過反復試驗來解決任務。團隊發(fā)現(xiàn)了一種使用此方法來產生與人類行為非常相近的行為的新方法，包括錯誤，糾正等。

“我們賦予了模型與人類相同的能力和界限。當我們要求模型進行有效鍵入時，它找出了如何最好地利用這些能力的方法。最終結果與人類的鍵入非常相似，而不必用人類數(shù)據(jù)教授模型。” Jokinen說。

與人類打字數(shù)據(jù)的比較證實了該模型的預測是準確的。將來，該小組希望模擬慢速和快速打字技術，例如，為想要提高打字效率的人們設計有用的學習模塊。

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