Miksi ihmisten pitää mukautua koneisiin? Eikö voitaisi tehdä toisin päin?

Koko: px

Aloita esitys sivulta:

Download "Miksi ihmisten pitää mukautua koneisiin? Eikö voitaisi tehdä toisin päin?"

Erkki Hyttinen
6 vuotta sitten
Katselukertoja:

1 Miksi ihmisten pitää mukautua koneisiin? Eikö voitaisi tehdä toisin päin?

2 Älykkäät käyttöliittymät Antti Salovaara T Johdatus käyttäjäkeskeiseen tuotekehitykseen Kevät 2003

3 Mitä ovat älykkäät käyttöliittymät? Väljä määritelmä: Älykkäät käyttöliittymät sisältävät tekoälyä ja kehittyneitä algoritmeja, ja pyrkivät järkevällä tavalla auttamaan käyttäjää tehtävissään. Pidempi määritelmä: Intelligent user interfaces (IUIs) are human-machine interfaces that aim to improve the efficiency, effectiveness, and naturalness of humanmachine interaction by representing, reasoning, and acting on models of the user, domain, task, discourse, and media (e.g., graphics, natural language, gesture). Mark Maybury, 1999

4 Mitä hyötyä on älykkäistä käyttöliittymistä? Ihmiselle kognitiivisesti mahdottomat tilanteet Epätarkkuus: Toiminta millisekuntien tarkkuudella Tarkkaavaisuus: Tietotulvatilanteet Muisti: Suuren tietomäärän käsittely Muuten vain vaikeasti ymmärrettävissä oleva informaatio Vaihtoehtoisten näkökulmien tarjoaminen Päätöksenteon arviointi (kriitikko) Ongelmanratkaisussa auttaminen Voivat mukautua kunkin käyttäjän tarpeisiin

Esimerkkejä, osa 1/4 SwiftFile: Sähköpostin luokitin Lotus Notesiin Richard Segal & Jeffrey Kephart, 1999 Ehdottaa kolmea todennäköisintä kansiota uudelle viestille

5 Esimerkkejä, osa 1/4 SwiftFile: Sähköpostin luokitin Lotus Notesiin Richard Segal & Jeffrey Kephart, 1999 Ehdottaa kolmea todennäköisintä kansiota uudelle viestille Ei vaadi erillistä opetusta ennen käyttöönottoa Pystyy oppimaan jatkuvasti 90% tarkkuus oikean kansion arvaamisessa

Esimerkkejä, osa 2/4 Collagen: Lentoreittien suunnittelussa auttava apuri Charles Rich & Candace Sidner, 1996 http://www.merl.com/papers/docs/tr96-11.

6 Esimerkkejä, osa 2/4 Collagen: Lentoreittien suunnittelussa auttava apuri Charles Rich & Candace Sidner, koti-ikkunat kommunikoinnille Käyttäjä ja ohjelmaagentti yhdessä etsivät parasta lentoyhteyttä: Bostonista Dallasiin, Denveriin ja San Franciscoon, lähtö aikaisintaan tiistaina, mieluiten American Airlinesilla... Yhteistyö muistuttaa luonnollista keskustelua ja tapahtuu puhekuplilla. Jos käyttäjä ajautuu umpikujaan, agentti tarjoaa uusia ratkaisuja

Esimerkkejä, osa 3/4 Apple Data Detectors: strukturoidun datan poimimiseen käyttäjän käsittelemästä datasta Bonnie Nardi, James Miller & David Wright, 1998 http://www.miramontes.

7 Esimerkkejä, osa 3/4 Apple Data Detectors: strukturoidun datan poimimiseen käyttäjän käsittelemästä datasta Bonnie Nardi, James Miller & David Wright, Agentti pystyy löytämään tietyt datatyypit datan seasta, ja käyttäjän pyytäessä tekemään niille eri operaatioita. Puhelinnumerot, osoitteet, sähköpostiosoitteet, kuvat, taulukot, otsikot, www-osoitteet jne.

Esimerkkejä, osa 4/4 MS Office Assistant Eric Horvitz, Jack

Informaation visualisointi Itseorganisoituvat kartat

esim. recommender systems: http://websom.hut.

8 Esimerkkejä, osa 4/4 MS Office Assistant Eric Horvitz, Jack Breese, David Heckerman, David Hovel & Koos Rommelse, 1998 Informaation visualisointi Itseorganisoituvat kartat WebSom: Hyperboliset kartat ja kalansilmäkuvat Tiedon haku esim. recommender systems: websom/stt/doc/fin/ (c) ACM hakusana contextual design

9 Älykkäiden käyttöliittymien tyyppejä Emilie Roth, Jane Malin & Debra Schreckenghost, 1997 työskentelyn kohde älykäs työkalu käyttäjä Älykkäät työkalut Käyttäjästä kohteeseen: informaation käsittelyn ja tiedon hallinnan parantaminen Kohteesta käyttäjälle: tiedon esittäminen ymmärrettävällä tavalla työskentelyn kohde yhteinen käsitys agentti käyttäjä Yhteistyökumppanit Ongelmanratkaisu, kritiikki Kommunikoivat käyttäjän kanssa

10 Ongelmia Alan Wexelblat & Pattie Maes, 1997 Ymmärrettävyys: On voitava ymmärtää, mihin käyttöliittymä kykenee. Käyttöliittymän on kerrottava mihin se pyrkii. Luotettavuus: Tietoturva: käyttöliittymä ei saa paljastaa tietoja Vastuu: käyttöliittymä ei saa ottaa liian suuria riskejä Kontrolli: Käyttöliittymää on voitava säätää ja hallita. Häiritsevyys: Käyttöliittymä ei saa viedä tarkkaavaisuutta varsinaisesta käyttäjän tavoitteesta. Personifikaatio: Käyttöliittymä ei saa olla liian ihmismäinen, koska sillä ei ole ihmisen ominaisuuksia (esim. maalaisjärki)

modaalisella ikkunalla) tarjota vääränlaista apua Älykkään käyttöliittymän.

11 Case Office Assistant Älykäs käyttöliittymä ei saisi... olla nenäkäs tulla esiin väärään aikaan keskeyttää käyttäjän toimintaa (esim. modaalisella ikkunalla) tarjota vääränlaista apua Älykkään käyttöliittymän... pitäisi oppia aiemmista kokemuksista pitäisi näkyä omana kokonaisuutenaan käyttöliittymässä (toteutuu Office Assistantissa osittain)

12 Lähteet esimerkkeihin SwiftFile: Segal & Kephart (1999). MailCat: An intelligent assistant for organizing . Proceedings of the Third International Conference on Autonomous Agents (pp ). <citeseer.nj.nec.com/segal99mailcat.html> Collagen: Rich & Sidner (1996). Adding a collaborative agent to graphical user interfaces. Proceedings of The Ninth ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST 06) (pp ). Apple Data Detectors: Nardi, Miller & Wright (1998). Collaborative, programmable intelligent agents. Communications of the ACM, Vol. 41, N:o 3 (pp ). Office Assistant (Lumière-projekti): Horvitz, Breese, Heckerman, Hovel & Rommelse (1998). The Lumière project: Bayesian user modeling for inferring the goals and needs of software users. Proceedings of the Fourteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'98). < WebSOM: Informaatiotekniikan laboratorio, TKK. Kotisivut osoitteessa < Hyperbolic maps, Fisheye views: esimerkiksi seuraavat: Lamping, Rao & Pirolli (1995). A focus+context technique based on hyperbolic geometry for visualizing large hierarchies. Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems (CHI 95) (pp ). Sarkar & Brown (1994). Graphical fisheye views. Communications of the ACM, Vol. 37, N:o 12 (pp ). Recommender systems: Communications of the ACM, Vol. 40, N:o 3, koko numero. < ja sieltä linkki Magazines ja Communications of the ACM >

13 Aiheesta lisää Älykkäiden käyttöliittymien määrittelyä: Maybury (1999). Intelligent user interfaces: An introduction. Proceedings of the 4th international conference on intelligent user interfaces (IUI 99), s New York: ACM Press. < Lyhyt raapaisu aiheeseen. Annetaan yhden lauseen mittainen määritelmä ja heitellään ajatuksia. Roth, Malin & Screckenghost (1997). Paradigms for intelligent interface design. Teoksessa Helander, Landauer & Prabhu (toim.). Handbook of human-computer interaction, 2. painos, s Amsterdam: Elsevier. Pitkähkö mutta paljon asiaa sisältävä katsaus aiheeseen. Alussa aika paljon 80-luvulla kehitettyjen asiantuntijajärjestelmien kritiikkiä, sitten hyvää tekstiä, ja lopussa melko heikkoja esimerkkikäyttöliittymiä. Älykkäiden käyttöliittymien ongelmia: Wexelblat & Maes (1997). Issues for software agent UI. < Kuvaus merkittävimmistä älykkäiden (varsinkin agenttipohjaisten) käyttöliittymien käytettävyysongelmista: niiden toiminnan ymmärrettävyys, luottamus niiden toimintaan, mahdollisuus kontrolloida niiden toimintaa, niiden häiritsevyys ja suorituskyvystä syntyvät harhakäsitykset. Höök (2000). Steps to take before intelligent user interfaces become real. Interacting with computers, Vol. 12, N:o 4, s < Mitä käytettävyysvaatimuksia älykkäillä käyttöliittymillä on perinteisten vaatimusten (muistettavuus, opittavuus, konsistenssi jne) lisäksi: toiminnan läpinäkyvyys, ennustettavuus, luotettavuus, kumppanuus. Mahdollisuuksia: Maes (1994). Agents that reduce work and information overload. Communications of the ACM, Vol. 37, N:o 7 (s ). < Miten käyttöliittymäagentit voivat elämäämme helpottaa. Kuinka agentti voidaan opettaa toimimaan oikein.

Samankaltaiset tiedostot

Käyttöliittymien perusteet

Käyttöliittymien perusteet Vuorovaikutteiset visualisoinnit Saila Ovaska Informaatiotieteiden yksikkö Tampereen yliopisto Tässä luentosetissä Dynaamiset visualisoinnit olennaista vuorovaikutteinen käsittely Tiedon sisällön esittäminen