面向HCI对象感知主观化的认知基础系统间交叉引用转换智能平台合成方法

《AI》：Method for Synthesizing Intellectualized Platforms of Cross-Referral Transition Between Cognitive Basis Systems for HCI Objects Perception Subjectivization

　　

本研究开发了一种专门方法，用于在HCI对象感知主观化领域中合成认知基础系统（CBSs）之间的交叉引用转换智能平台，该研究处于全球科学与应用努力提升人类与软件和/或硬件产品（SHPs）互动智能水平的背景下。所提出的方法包括概念模型、数学模型和专门算法。实际实施使用R（在适当的集成开发环境中）和Python进行。该方法通过解决一个相关的应用问题得到验证：在用于HCI对象感知主观化的专门CBS与基于16种荣格社会型的现有人格分类系统之间合成一个交叉引用转换平台。结果表明，主导感知影响因子对与特定荣格社会型独占对齐的基线对应率为29.5%。此外，内置的多层感知器（MLP）人工神经网络（ANN）对主导因子对的准确率达到约83.3% ± 2.95%，而在评估场景中引入第三个主导因子将准确率阈值提升至潜在的96.7%。此外，论文概述了进一步研究该方法的潜力，以识别和记录各种传统与替代CBS基本构成要素之间的交叉引用关系。

研究背景与问题：随着人类与软件和/或硬件产品（SHPs，即与人交互的软件或硬件系统）交互的规模与范围不断扩大，人机交互（HCI，研究人与计算机之间交互的领域）、人机互动（HMI）和人类-软件交互（HSI）等领域的自动化、智能化与人性化成为重要方向。现有研究大多聚焦于理性成分，如自动化流程、自然语言处理、语音识别等；然而，交互主体对交互对象的感知主观化这一关键非理性成分仍未得到充分探索。认知基础系统（CBS，由基本要素构成并通过因果关系形成类型学分类器的系统）如荣格心理类型、迈尔斯-布里格斯类型指标（MBTI）、大五人格模型等，可用于描述和分类此类主观感知，但所有CBS均具有自足性和独立性，难以相互转换。同时，现有研究多集中于分析人类用户的特质，而将软件/硬件产品作为被感知对象的主观化研究不足。因此，急需一种专门方法，合成能够在不同CBS之间进行交叉引用转换的智能平台，以支持HCI对象感知主观化的研究。

研究内容与意义：研究人员开发了一种专门方法，包括概念模型、数学模型和专门算法。该方法通过实际应用得到验证：在用于HCI对象感知主观化的实验性CBS（CBSf）与基于16种荣格社会型的传统人格分类系统（CBSj