Дополненная реальность с объяснениями: как сделать взаимодействие с AR понятным и персонализированным

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет дополненной реальности адаптироваться к пользователю, предоставляя ясные и понятные объяснения для повышения удобства и эффективности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Представлена платформа PILAR, использующая большие языковые модели для генерации персонализированных и надежных объяснений в контексте задач дополненной реальности.

Несмотря на растущую интеграцию систем дополненной реальности (AR) в повседневную жизнь, обеспечение понятных и персонализированных объяснений их работы остается сложной задачей. В данной работе, ‘PILAR: Personalizing Augmented Reality Interactions with LLM-based Human-Centric and Trustworthy Explanations for Daily Use Cases’, предложен новый подход, использующий большие языковые модели (LLM) для генерации контекстно-зависимых объяснений в AR, повышая доверие и вовлеченность пользователей. Экспериментальная реализация PILAR в приложении с рекомендациями рецептов показала значительное улучшение производительности и удовлетворенности пользователей по сравнению с традиционными методами. Сможет ли подобный подход стать стандартом для создания прозрачных и удобных AR-систем, способных к эффективному взаимодействию с человеком?

За гранью черного ящика: Прозрачность в дополненной реальности

Быстрое развитие технологий дополненной реальности (AR) сталкивается с существенной проблемой: непрозрачность лежащих в ее основе алгоритмов искусственного интеллекта. В отличие от систем, где логика работы понятна пользователю, многие современные AR-приложения функционируют как “черный ящик”, что затрудняет понимание причин, по которым система принимает те или иные решения. Эта непрозрачность не только снижает доверие пользователей к AR-приложениям, но и препятствует эффективному взаимодействию с ними, поскольку без понимания принципов работы системы, сложно предсказать ее поведение и адекватно реагировать на предоставляемую информацию. В результате, потенциал AR для улучшения пользовательского опыта остается нереализованным, а внедрение новых технологий сталкивается с барьерами, связанными с недостаточным уровнем доверия и понимания.

Традиционные методы объяснения работы систем искусственного интеллекта, такие как использование шаблонов, часто оказываются недостаточно детализированными для динамичных сред дополненной реальности. Эти методы, как правило, предоставляют общие, заранее заданные объяснения, которые не учитывают контекст конкретной ситуации или изменения в реальном времени. В отличие от статических систем, AR-приложения постоянно адаптируются к окружению и действиям пользователя, требуя объяснений, способных отразить эту динамику. Простое перечисление причинно-следственных связей, зафиксированных в шаблоне, не позволяет пользователю понять, почему система приняла именно такое решение в данный момент, и может снизить доверие к AR-приложению, особенно в ситуациях, требующих критического осмысления предложенных вариантов, например, при выборе рецепта или определении оптимального маршрута.

Пользовательский опыт в дополненной реальности значительно улучшается, когда система не просто предлагает рекомендации, например, рецепт блюда, но и объясняет логику своего выбора. Недостаточно знать, что предлагает система; необходимо понимать, почему она считает этот вариант наиболее подходящим. Такое объяснение может основываться на учете диетических предпочтений пользователя, доступности ингредиентов, времени приготовления или других релевантных факторах. Предоставление подобной информации не только повышает доверие к системе, но и позволяет пользователю более осознанно взаимодействовать с ней, адаптировать рекомендации под свои нужды и, в конечном итоге, получать максимальную пользу от опыта дополненной реальности. Понимание мотивов системы способствует формированию более прочной связи между пользователем и технологией.

PILAR: Персонализированные объяснения в дополненной реальности

PILAR — это разработанная нами платформа, использующая большие языковые модели (LLM) для генерации объяснений, адаптированных к контексту пользователя и его диетическим предпочтениям. В основе работы платформы лежит способность LLM формировать персонализированные ответы на вопросы, касающиеся идентифицированных объектов или действий, принимая во внимание индивидуальные ограничения или предпочтения пользователя в питании. Это позволяет создавать объяснения, которые не только информативны, но и релевантны конкретному пользователю, повышая эффективность взаимодействия и понимания представленной информации.

Фреймворк PILAR использует систему обнаружения объектов YOLOv8 для идентификации ингредиентов в поле зрения пользователя и понимания окружающей среды дополненной реальности. YOLOv8 позволяет PILAR точно определять объекты, такие как продукты питания, и получать информацию об их расположении в пространстве. Данные, полученные от YOLOv8, служат основой для генерации персонализированных объяснений, адаптированных к конкретному контексту и потребностям пользователя, что позволяет системе эффективно взаимодействовать с AR-окружением и предоставлять релевантную информацию.

Внедряя персонализацию и оперативность, разработанная платформа PILAR превосходит традиционные методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI). В ходе пользовательских тестов, участники, использующие PILAR, демонстрировали повышение скорости выполнения задач на 40% по сравнению с группами, использовавшими стандартные XAI-подходы. Это улучшение достигается за счет адаптации объяснений к индивидуальному контексту пользователя и мгновенной реакции на изменения в окружении, что позволяет более эффективно понимать и взаимодействовать с системой.

Подтверждение эффективности: Юзабилити и качество взаимодействия

В ходе пользовательских исследований, с применением Системы Оценки Удобства Использования (System Usability Scale — SUS) и оценки взаимодействия на основе языка человек-ИИ (Human-AI Language-based Interaction Evaluation — HALIE), было продемонстрировано высокое качество удобства использования PILAR. Оценки SUS показали, что система соответствует критериям высокой юзабилити, что подтверждает ее эффективность и простоту в использовании для целевой аудитории. Результаты HALIE дополнительно подтверждают положительную оценку взаимодействия пользователей с системой, указывая на интуитивность и понятность интерфейса PILAR.

Фреймворк PILAR успешно генерировал персонализированные объяснения, учитывающие диетические предпочтения пользователя и идентифицированные ингредиенты. В ходе пользовательских исследований было установлено, что участники выполняли задачи на 40% быстрее при использовании PILAR по сравнению с традиционными методами ($p = 0.00044$). Данный результат указывает на значительное повышение эффективности работы с информацией благодаря адаптации объяснений к индивидуальным потребностям пользователя.

Результаты опроса HALIE продемонстрировали статистически значимое превосходство объяснений, генерируемых PILAR, по показателям беглости (p = 0.007), полезности (p = 0.014), приятности использования (p = 0.027) и простоты использования (p = 0.0014) по сравнению с традиционными методами. Отмечалась также положительная тенденция в оценке оперативности ответов PILAR (p = 0.053), хотя статистическая значимость данного показателя не была достигнута. Полученные данные свидетельствуют о том, что объяснения, предоставляемые PILAR, воспринимаются пользователями как более понятные, полезные и удобные в использовании, чем стандартные аналоги.

За пределами рецептов: Расширяя горизонты объяснимой AR

Принципы, лежащие в основе системы PILAR, изначально разработанной для предоставления объяснений при рекомендациях рецептов, обладают значительным потенциалом для расширения сферы применения в дополненной реальности. Исследования показывают, что аналогичная методология может быть успешно внедрена в совершенно различных областях, таких как пошаговое руководство по сборке сложных изделий или предоставление детальных инструкций и обоснований действий в медицинской сфере. Представьте себе хирурга, которому в режиме реального времени предоставляется не просто визуальная подсказка, но и объяснение логики каждого шага, основанное на анатомических данных и лучших практиках. Подобный подход позволяет не только повысить эффективность выполнения задач, но и углубить понимание процесса, способствуя развитию навыков и уверенности пользователя в различных областях деятельности.

Предстоящие исследования направлены на углубление возможностей логического вывода в больших языковых моделях (LLM), что позволит значительно повысить качество и детализацию объяснений в приложениях дополненной реальности. Вместо простого предоставления инструкций, LLM будут способны анализировать контекст, предвидеть возможные ошибки пользователя и предлагать объяснения, адаптированные к конкретной ситуации и уровню понимания. Такой подход предполагает интеграцию более сложных алгоритмов рассуждений, позволяющих модели не только констатировать факты, но и объяснять почему та или иная рекомендация является оптимальной, или какие последствия могут возникнуть при отклонении от предложенного пути. Улучшенные возможности логического вывода позволят создавать более интуитивно понятные и эффективные системы дополненной реальности, способные не просто направлять пользователя, но и обучать его, раскрывая принципы работы и логику принимаемых решений.

Приоритетное внимание к объяснимости в технологиях дополненной реальности (AR) открывает путь к ее полноценному раскрытию как действительно расширяющей возможности и ориентированной на пользователя технологии. Вместо простого предоставления информации, объяснимая AR позволяет пользователям понимать почему система пришла к определенному выводу или рекомендации, что укрепляет доверие и способствует более эффективному взаимодействию. Такой подход позволяет преодолеть барьеры, связанные с недостаточным пониманием и контролем над технологией, что особенно важно в критических областях, таких как медицинская диагностика или сложные промышленные процессы. Более того, объяснимость способствует повышению прозрачности алгоритмов и позволяет пользователям активно участвовать в принятии решений, формируя более интуитивный и полезный опыт взаимодействия с дополненной реальностью.

Исследование демонстрирует, что для эффективного взаимодействия с дополненной реальностью необходим не просто набор инструкций, но и понятное объяснение логики работы системы. Этот подход к персонализации и повышению доверия пользователя созвучен философии взлома, где понимание принципов работы — первый шаг к контролю. Грейс Хоппер однажды сказала: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». В контексте PILAR это означает, что разработка объяснимого ИИ, способного адаптироваться к индивидуальным потребностям, формирует будущее взаимодействия человека и компьютера, делая его интуитивным и эффективным. Использование больших языковых моделей для генерации таких объяснений открывает путь к созданию систем, которые не просто выполняют задачи, но и объясняют, почему они это делают.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает двери к персонализированному взаимодействию в дополненной реальности. Однако, не стоит забывать: объяснение — это лишь попытка построить модель чужого понимания. А что, если пользователь не нуждается в «правильном» объяснении, а в неожиданном? Что, если неточность в генерации ответа — это не ошибка алгоритма, а сигнал о пробелах в наших представлениях о человеческом восприятии? Следующим шагом видится не столько совершенствование LLM для генерации «идеальных» объяснений, сколько изучение границ этой «идеальности» и допустимости контролируемой неопределенности.

Особое внимание заслуживает вопрос адаптации к контексту, выходящему за рамки «бытовой» рецептуры. Как PILAR поведет себя в критических ситуациях, где цена ошибки высока? Необходима разработка механизмов оценки достоверности генерируемых объяснений и возможности «отката» к более простым, но надежным алгоритмам. Ведь доверие к системе — это не слепое принятие, а осознанный выбор на основе верифицируемых данных.

В конечном счете, перспектива видится в создании не просто «умных» помощников, а интеллектуальных партнеров, способных к самоанализу и коррекции собственных ошибок. И тогда «объяснимость» станет не самоцелью, а инструментом для построения действительно человеко-ориентированного интерфейса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17172.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-22 17:25