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為什么在上個世紀就被人們提及的AI人工智能到今天才能實現爆發性的增長？剖其本質我們不難發現，所有人工智能的基礎都缺少不了大數據的支撐，而我們在《圖像識別技術在互聯網內容審核領域的應用分析》一文中曾經說到，目前我們人類文明中可以加以利用的數據中，超過90%的部分都是近幾年形成的。

所以可以說AI人工智能的快速增長，既有自身的歷史底蘊，也缺少不了來自當下的時代影響，伴以大數據、算法、硬件等方面的進步，“人工智能”才能真正在走入我們尋常百姓家。

而人機交互作為工業革命之后就誕生的“古老”產物，也需要積極地與AI相結合，意在制造出更具新意、更優良的用戶體驗。

分形認為，要實現“獲取-認知-創造”的人機交互閉環，借助理解與交互技術實現AI人工智能的平民化與生活化

獲取就是AI本身觀察和學習的過程，通過觀察生活中那些被人們習以為常的數據，深入了解后提取共性與差異產生“認知”，才有機會“創造”出全新的交互邏輯，循環往復這個閉環，才能使得理解與交互技術下的人機交互日益強大。

如果覺得上述內容太枯燥，我們可以舉兩個例子：
1.蘋果公司在iPhone6上加入了一項全新的人機交互維度—壓力感應，通過判斷用戶手指在屏幕上的不同壓力來實現差異化的數據顯示，用手指來壓屏幕這是不是在智能手機時代已經被我們習以為常的一種操作方式呢？在當下最流行的“吃雞”類游戲中，輕按瞄準，重壓開槍，有沒有很酷？

2.我們生活中的許多物件都存在震動頻率，假如能有一個智能終端能把這些頻率收集起來，并加以利用，那看電視還要遙控器嗎？拍拍手電視就打開了，揮揮手就能換臺，響指就是確定鍵。更甚者還可以給小提琴調音，諸如此類，生活中所有發生震動的物品都可以作為底層的數據來源，是不是更酷了？

總結
在AI加持下的人機交互，通過理解與交互技術，將極大地弱化傳統計算設備與用戶直接交互的方式，進而是通過一種聲音、表情、動作甚至是大腦中的一個想法，通過這些更加貼近于人與人之間的交流方式實現最終的人機交互。

本文提到的一些實例也只能起到拋磚引玉的作用，在目前 “互聯網+”和“大數據”等多重利好環境下，終于使得“獲取-認知-創造”的人機交互閉環得以實現生產力，也給我們帶來無限的啟示，未來會有更多、更好的交互場景等待著我們去獲取、去認知、去創造。