人機(jī)交互的方式有哪些？

　　首先講一講針對(duì)視覺(jué)的人機(jī)交互。

　　這是針對(duì)視覺(jué)的情感、理解。對(duì)于一個(gè)人來(lái)說(shuō)最主觀的就是看臉部表情，看某人高不高興直接一看臉色就知道了，高興就多說(shuō)幾句，不高興就躲得遠(yuǎn)一點(diǎn)。

　　未來(lái)機(jī)器人也要理解人的感情，涉及到對(duì)人臉識(shí)別的技術(shù)。當(dāng)然，我們也有一些具體的方法，包括特征提取和分類，國(guó)外也有，我們自己也在做。做完以后達(dá)到了什么結(jié)果呢？對(duì)于七種表情的識(shí)別率可以達(dá)到百分之八十。當(dāng)然，這種表情還是比較夸張的，高興和發(fā)怒的時(shí)候是完全不一樣的，但人在自然的交流過(guò)程當(dāng)中不可能這么夸張，人的表情是很微妙的。我們說(shuō)皮笑肉不笑，這到底是笑還是沒(méi)笑，其實(shí)也分辨不出來(lái)，這個(gè)過(guò)程需要進(jìn)行一些更加復(fù)雜的特征來(lái)是不，這些技術(shù)就是未來(lái)交流的過(guò)程當(dāng)中需要實(shí)時(shí)了解情緒的變化。

　　實(shí)際上除了對(duì)表情的理解，人最直接的是手勢(shì)。

　　通過(guò)一些手勢(shì)也可以達(dá)到很多的命令，我們可以通過(guò)幾個(gè)手勢(shì)的形狀，不同的手勢(shì)從不同的方向可以構(gòu)成很多的動(dòng)作指令。

　　因?yàn)檎Z(yǔ)言傳遞會(huì)有一些識(shí)別的困難，而通過(guò)一個(gè)手勢(shì)就知道具體的任務(wù)。雖然手勢(shì)有幾十種，但是可以找到比較容易記憶的手勢(shì)，然后進(jìn)行交互。復(fù)雜一點(diǎn)的就是人體姿態(tài)，無(wú)論是在跑、跳還是摔倒，我們看到的就是整個(gè)人體的姿態(tài)。對(duì)于人體姿態(tài)的研究也是監(jiān)控和跟蹤，包括實(shí)時(shí)監(jiān)控，這種狀況到底是良好還是異常，從動(dòng)作上也可以模仿。

　　目前我們是通過(guò)把動(dòng)作序列和時(shí)間序列分開，達(dá)到一個(gè)很好的識(shí)別效果，也可進(jìn)行最后人體特征的讀取。

　　有些比較明顯的動(dòng)作識(shí)別率就比較高，但單腿跳和跳躍到底是哪一種可能就有些區(qū)分不開，也會(huì)產(chǎn)生一些誤差，肢體動(dòng)作就相對(duì)更加復(fù)雜。

　　語(yǔ)音識(shí)別的人機(jī)交互方式。

　　目前主要是把人的語(yǔ)音進(jìn)行提取以后在云計(jì)算里面進(jìn)行處理，最后通過(guò)客戶端進(jìn)行反饋，形成一個(gè)可以實(shí)時(shí)交流的東西。

　　最后就是基于肌電信號(hào)的人機(jī)交互技術(shù)。

　　在交互的過(guò)程中，不光是動(dòng)作，肌肉的硬度也是很重要的。所以在人體技術(shù)傳遞和研究當(dāng)中，肌電信號(hào)的研究也是非常重要的方面。模仿人的肌肉的調(diào)節(jié)機(jī)理，可以達(dá)到更好的效果，人體肌肉的松緊程度也可以在冷卻之后體現(xiàn)出來(lái)。

　　未來(lái)我們是提供一種多種的交互方式，包括語(yǔ)音、肢體動(dòng)作、面部特征，綜合起來(lái)就可以達(dá)到一個(gè)很好的人機(jī)交互。

　　服務(wù)機(jī)器人的技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，智能思維以及決策，從單一功能向多功能發(fā)展，從單一的輸入輸出向多方式交互發(fā)展。

　　目前服務(wù)機(jī)器人的特點(diǎn)是無(wú)所不知，因?yàn)楹竺孢B接著云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)，什么都可以搜索一下，加上WiFi可以達(dá)到互聯(lián)互通，無(wú)所不能是我們對(duì)它的期望，希望能夠像人們?cè)诳苹闷?dāng)中看到的那樣無(wú)所不能。

　　當(dāng)然，它不能無(wú)法無(wú)天，大家會(huì)擔(dān)心未來(lái)機(jī)器人會(huì)不會(huì)對(duì)人類進(jìn)行傷害甚至統(tǒng)治人類，為了避免這種情況我們就要制定一些規(guī)則。比如過(guò)去的“機(jī)器人三原則”，以后還有可能制定法律讓機(jī)器人來(lái)遵守，這些在未來(lái)都是有可能做到的。