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☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:Rosalind W. Picard

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-09-19

价格:USD 67.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262161701

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 新媒体
• 数据挖掘
• 设计计算
• 设计
• 用户体验
• 数据挖掘导论
• emotion
• Affective Computing
• Emotion Recognition
• Human-Computer Interaction
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• User Experience
• Computational Psychology
• Sentiment Analysis
• Facial Expression
• Empathy Systems

《数字文明的隐秘触角：人机交互的未来形态与伦理疆域》 书籍简介 引言：当我们凝视屏幕，屏幕也在凝视我们 在信息爆炸与技术渗透的时代，人与机器的界限正以前所未有的速度模糊。我们不再满足于冰冷、被动的工具，而是期待一个能够理解我们意图、感知我们情绪、并能以更具人性化方式回应的数字伙伴。本书深入探讨的并非单一的技术分支，而是横跨认知科学、人机工程学、社会心理学以及前沿计算模型构建的宏大领域——数字文明的隐秘触角。我们关注的焦点是，在日益复杂的交互界面背后，机器如何通过精妙的算法与感知系统，重塑人类的认知负荷、决策过程乃至情感体验。 本书旨在描绘一幅关于未来交互图景的全景画卷，重点解析支撑这种“有温度”交互的底层技术逻辑、设计哲学及其深远的社会影响。我们摒弃对单一技术（如深度学习或传感器融合）的孤立讨论，而是将其置于更广阔的“智能共生”框架下进行审视。 第一部分：感知的边界拓展——从信号到意义的跨越 本部分着重探讨机器如何突破传统输入/输出的限制，构建对人类状态的情景感知能力。这不再是简单地识别“是”或“否”，而是深入挖掘语境和潜台词。 第一章：多模态融合：构建情景的立体图谱 我们首先剖析如何整合来自视觉（面部微表情、注视点追踪）、听觉（语速、音高、沉默模式）、生理信号（如皮肤电反应、心率变异性）等多源异构数据流。关键在于“融合而非叠加”的原则。我们详尽论述了时间序列数据的对齐、特征提取的降维处理，以及如何利用循环神经网络（RNNs）和Transformer架构处理这些复杂、非线性的时序依赖。本章强调的挑战在于，如何在低延迟环境下实现高可靠性的状态推断，并避免因单一模态的偏差导致的错误解读。 第二章：认知负荷与心智模型的数字化重构 人类的注意力资源是有限的。本章聚焦于如何通过实时监测用户的认知状态（如专注度、疲劳度、信息过载警报），动态调整信息呈现的密度和复杂性。我们引入了基于认知负荷理论（CLT）的量化模型，并探讨了自适应用户界面（AUI）的动态重构机制。这包括智能体的决策树如何根据用户当前的“心智空间”占用情况，自动启用或禁用某些功能，确保交互的流畅性和最小化用户的“认知摩擦”。 第二部分：设计范式的革新——以人为本的沉浸式体验 当机器能“理解”我们时，我们如何设计与之互动的环境？本部分转向实践层面，探讨超越传统GUI/CLI的全新设计范式。 第三章：空间计算与具身智能的交互哲学 混合现实（MR）和增强现实（AR）不再是科幻概念，而是下一代主要的人机交互媒介。本章深入探讨了空间锚定、手势语义识别以及环境建模技术如何协同工作，创造出“自然”的交互体验。我们着重分析了如何设计“有物理感”的虚拟对象，以及如何处理用户在三维空间中对信息和控制的直觉操作。重点讨论了“意图驱动”的设计，即界面应响应用户的空间行动意图，而非仅仅是机械指令。 第四章：叙事驱动的交互设计：情感与信任的构建 高效的交互往往是有效的沟通。本章探讨了如何将叙事结构（Narrative Structure）融入系统设计中，使用户与智能体之间的关系更具层次感和连续性。我们分析了“角色一致性”对用户信任度的影响，以及智能体如何在不越界的前提下，通过恰当的“人性化表达”来提升用户体验的愉悦度和忠诚度。这涉及到对“拟人化偏见”的审慎处理，确保设计的意图清晰，避免产生“恐怖谷效应”般的疏离感。 第三部分：伦理的罗盘与社会的重塑 技术的发展从未是真空的。本部分是全书的基石，聚焦于在追求更“智能”交互时，我们必须面对和解决的深层次伦理与社会治理问题。 第五章：隐私的“透明”代价：数据主权与感知权益 当系统实时捕捉和分析我们的情绪、注意力和生理状态时，数据的敏感度达到了前所未有的高度。本章详细审视了“感知数据”（Perceptual Data）的法律和伦理地位。我们探讨了“可撤销同意”在实时流数据环境中的技术实现难度，以及如何建立透明的“数据使用审计追踪”机制，确保用户对自己“被感知”的状态拥有最终的控制权。我们提出了基于联邦学习和差分隐私的新范式，力求在模型精度和用户匿名性之间找到可持续的平衡点。 第六章：决策权的边界：自主性与控制权的分配 高度智能化的系统可能在某些任务上表现出超越人类的效率，这必然引发关于“决策权下放”的深刻讨论。本章分析了在医疗诊断辅助、自动驾驶决策、金融风险评估等高风险场景中，如何界定机器干预的“安全阈值”。我们构建了一个“人机协作的责任矩阵”，用于界定在系统失误时，责任应如何分配给设计者、部署者和用户。核心论点是：无论系统多么先进，人类的最终否决权（Human-in-the-Loop Veto）必须被制度化和技术保障。 结论：共生纪元的自我审视 本书最后总结了构建一个负责任、高效能的数字共生环境所需的技术远见和社会共识。我们强调，下一代人机交互的成功，不在于机器模仿人类的程度有多高，而在于机器能多大程度上赋能人类的潜力，同时坚守人类的自主价值。这趟旅程需要跨学科的深度对话，以及对技术伦理的持续投入与反思。 本书适合谁阅读： 人机交互设计师、认知心理学家、计算机科学专业的高年级学生及研究人员、产品经理，以及所有对未来技术哲学和社会影响深感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

我大致的读了下这本书，这本书分为两个部分，情感计算的预想和情感计算机的构造。第一部分正如其题，基本介绍了情感计算存在的意义和情感计算机的应用、忧患等，这部分还是比较科普的，作为了解情感计算是什么的材料还是不错的。第二部分也如其题，介绍了构造情感计算机的一...

评分☆☆☆☆☆

我大致的读了下这本书，这本书分为两个部分，情感计算的预想和情感计算机的构造。第一部分正如其题，基本介绍了情感计算存在的意义和情感计算机的应用、忧患等，这部分还是比较科普的，作为了解情感计算是什么的材料还是不错的。第二部分也如其题，介绍了构造情感计算机的一...

评分☆☆☆☆☆

我大致的读了下这本书，这本书分为两个部分，情感计算的预想和情感计算机的构造。第一部分正如其题，基本介绍了情感计算存在的意义和情感计算机的应用、忧患等，这部分还是比较科普的，作为了解情感计算是什么的材料还是不错的。第二部分也如其题，介绍了构造情感计算机的一...

评分☆☆☆☆☆

几次阅读，一个感想常冒出来，就是作者似乎有时说的是情感计算的机器人非智能终端应用(这是实际层面的讨论)，有时说的是情感计算的理想理论问题。这两条线似乎不太统一。不过作者似乎总是又回到另一条论述上去。  

评分☆☆☆☆☆

我大致的读了下这本书，这本书分为两个部分，情感计算的预想和情感计算机的构造。第一部分正如其题，基本介绍了情感计算存在的意义和情感计算机的应用、忧患等，这部分还是比较科普的，作为了解情感计算是什么的材料还是不错的。第二部分也如其题，介绍了构造情感计算机的一...

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，老实说，是我阅读体验中最大的一个障碍。它不是晦涩难懂，而是带着一种过度的学术腔调，句子冗长且充满了不必要的从句和复杂的术语堆砌，仿佛作者急于用尽可能多的形容词和副词来“装饰”每一个论点，而非清晰直接地表达出来。这种写作方式极大地拖慢了阅读速度，并且削弱了信息传递的效率。我不得不反复回读某些段落，才能确保自己没有遗漏关键信息，因为重要的观点常常被淹没在密集的修饰语之中。对于一个追求高效获取知识的读者来说，这种表达方式无疑是徒增负担。我更欣赏那种直截了当、逻辑清晰的叙述，让读者能够专注于“内容本身”的深度，而不是去费力解构作者复杂的“表达结构”。总而言之，这是一本在表达层面严重失焦的作品，影响了它本可以达到的知识传达效果。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的失望主要集中在它的实践案例部分，或者说，是缺乏真正有力的、能够支撑其宏大理论主张的案例。作者反复强调“深度学习在情感识别中的革命性作用”，但随后展示的实验数据却显得非常受限和脱离实际。例如，他们展示的准确率数据似乎都来自于高度受控的实验室环境，数据集小且标注清晰，这与真实世界中人们在复杂背景下、混合表达情绪的场景相去甚远。我更想知道的是，当模型面对带有噪声的环境音、低质量的视频流，或者更微妙的、由肢体语言和语气共同构建的复杂情感时，它的表现如何？书中对这些“边缘情况”的讨论几乎没有，仿佛在暗示情感计算已经是一个完美无瑕的领域。这种对现实挑战的刻意回避，使得整本书看起来非常理想化，失去了作为一本严肃技术书籍应有的批判性和审慎态度。阅读体验就像是观看一场精心排练但缺乏真实冲突的戏剧，知道结局，但过程平淡无奇。

评分☆☆☆☆☆

这本号称要深入探讨情感计算的著作，坦白说，读完之后我感到的更多是困惑与不满足。它在理论构建上显得有些力不从心，对于“情感”这个极其复杂且高度依赖语境的概念，作者似乎试图用过于简化的模型去套牢。比如，书中花了大量篇幅去描述几种基本情绪的生理指标映射，但对于跨文化差异下情感表达的细微差别，却处理得相当草率。我期待看到的是对情感在不同社会场景、不同技术媒介下如何被识别、建模乃至被“欺骗”的深刻剖析，然而，这里的论述更像是对现有传感技术和机器学习算法的一次流水账式的罗列。特别是关于伦理责任的那一章，简直是蜻蜓点水，仿佛情感计算的潜在风险只是一个脚注，而非核心议题。作为一本面向专业读者的书籍，它缺乏那种能让人醍醐灌顶、引发深思的原创洞见，读起来像是一份陈旧的研讨会论文集，缺乏内在的逻辑张力，实在让人提不起精神去细究那些枯燥的技术细节。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的初衷，是想了解情感计算领域的前沿动态，尤其是那些关于非结构化数据中情感提取的最新突破。然而，这本书的写作风格实在是太偏向教科书式的、干燥的陈述了。它似乎完全忽略了读者可能已经具备的计算机科学基础，将大量篇幅浪费在对基本概念的重复解释上，仿佛在对一个完全的初学者说话。如果内容深度不够，至少在叙事上可以更具启发性。我期待看到作者能讲述一些“幕后故事”，比如他们在实际项目中是如何克服数据标注偏差，如何处理模型泛化能力不足的问题，或者他们对未来人机交互范式转变的独到预判。可惜，这些期望都落空了。这本书给我的感觉是，它更像是一份为某个入门课程准备的辅助材料，而非一本能引领行业思考的专著。对于一个在业界摸爬滚打多年的人来说，它提供的价值近乎于零，读起来就像是在重复阅读过去几年会议摘要里的那些陈词滥调。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排实在是令人费解。它试图在一个相对较薄的篇幅内，涵盖从基础心理学理论到最先进的神经形态芯片在情感处理中的应用。结果就是，每一个主题都被触及了，但没有一个能被深入挖掘。情感计算的精髓在于其跨学科的融合性，但这本书的各个章节之间像是被强行粘合在一起的碎片，缺乏平滑的过渡和有机的联系。读到后面，我发现自己不得不频繁地在不同章节间跳转，以试图拼凑出一个连贯的知识体系，但这反而打乱了阅读的节奏。更令人沮丧的是，引用文献列表看起来也有些陈旧，一些近三五年的关键性进展在书中完全没有体现，这使得我对作者对“当前”技术状态的把握产生了疑问。如果一本技术书籍的时效性都无法保证，那么它传达的知识价值自然大打折扣，读完后我需要做的第一件事，恐怕是去搜索引擎上查找这些内容的新进展。

评分☆☆☆☆☆

情感计算奠基著作

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