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AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作

發(fā)表時(shí)間:2024-11-01 10:58:35

文章作者:小編

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AI解放碳基生物雙手,甚至能讓你的手機(jī)自己玩自己

你沒(méi)聽(tīng)錯(cuò)——這其實(shí)就是移動(dòng)任務(wù)自動(dòng)化。

在AI飛速發(fā)展下,這逐漸成為一個(gè)新興的熱門研究領(lǐng)域。

移動(dòng)任務(wù)自動(dòng)化利用AI精準(zhǔn)捕捉并解析人類意圖,進(jìn)而在移動(dòng)設(shè)備(手機(jī)、平板電腦、車機(jī)終端)上高效執(zhí)行多樣化任務(wù),為那些因認(rèn)知局限、身體條件限制或身處特殊情境下的用戶提供前所未有的便捷與支持。

  • 幫助視障人群用戶完成導(dǎo)航、閱讀或網(wǎng)上購(gòu)物
  • 輔助老年人使用手機(jī),跨越數(shù)字鴻溝
  • 幫助車主在駕駛過(guò)程中完成發(fā)送短信或調(diào)節(jié)車內(nèi)環(huán)境
  • 替用戶完成日常生活中普遍存在的重復(fù)性任務(wù)
  • ……

媽媽再也不嫌重復(fù)設(shè)置多個(gè)日歷事項(xiàng)會(huì)心煩了。

最近,來(lái)自西安交通大學(xué)智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 (MOE KLINNS Lab)的蔡忠閩教授、宋云鵬副教授團(tuán)隊(duì)(團(tuán)隊(duì)主要研究方向?yàn)橹悄苋藱C(jī)交互、混合增強(qiáng)智能、電力系統(tǒng)智能化等),基于團(tuán)隊(duì)最新AI研究成果,創(chuàng)新性提出了基于視覺(jué)的移動(dòng)設(shè)備任務(wù)自動(dòng)化方案VisionTasker

這項(xiàng)研究不僅為普通用戶提供了更智能的移動(dòng)設(shè)備使用體驗(yàn),也展現(xiàn)出了對(duì)特殊需求群體的關(guān)懷與賦能。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖1)

基于視覺(jué)的移動(dòng)設(shè)備任務(wù)自動(dòng)化方案

團(tuán)隊(duì)提出了VisionTasker,一個(gè)結(jié)合基于視覺(jué)的UI理解和LLM任務(wù)規(guī)劃的兩階段框架,用于逐步實(shí)現(xiàn)移動(dòng)任務(wù)自動(dòng)化。

該方案有效消除了表示UI對(duì)視圖層次結(jié)構(gòu)的依賴,提高了對(duì)不同應(yīng)用界面的適應(yīng)性。

值得注意的是,利用VisionTasker無(wú)需大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖2)

VisionTasker從用戶以自然語(yǔ)言提出任務(wù)需求開(kāi)始工作, Agent開(kāi)始理解并執(zhí)行指令。

具體實(shí)現(xiàn)如下:

1、用戶界面理解

VisionTasker通過(guò)視覺(jué)的方法做UI理解來(lái)解析和解釋用戶界面。

首先Agent識(shí)別并分析用戶界面上的元素及布局,如按鈕、文本框、文字標(biāo)簽等。

然后,將這些識(shí)別到的視覺(jué)信息轉(zhuǎn)換成自然語(yǔ)言描述,用于解釋界面內(nèi)容。

2、任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行

接下來(lái),Agent利用大語(yǔ)言模型導(dǎo)航,根據(jù)用戶的指令和界面描述信息做任務(wù)規(guī)劃。

將用戶任務(wù)拆解為可執(zhí)行的步驟,如點(diǎn)擊或滑動(dòng)操作,以自動(dòng)推進(jìn)任務(wù)的完成。

3、持續(xù)迭代以上過(guò)程

每一步完成后,Agent都會(huì)根據(jù)最新界面和歷史動(dòng)作更新其對(duì)話和任務(wù)規(guī)劃,確保每一步的決策都是基于當(dāng)前上下文的。

這是個(gè)迭代的過(guò)程,將持續(xù)進(jìn)行直到判斷任務(wù)完成或達(dá)到預(yù)設(shè)的限制。

用戶不僅能從交互中解放雙手,還可以通過(guò)可見(jiàn)提示監(jiān)控任務(wù)進(jìn)度,并隨時(shí)中斷任務(wù),保持對(duì)整個(gè)流程的控制。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖3)

首先是識(shí)別界面中的小部件和文本,檢測(cè)按鈕、文本框等元素及其位置。

對(duì)于沒(méi)有文本標(biāo)簽的按鈕,利用 CLIP 模型基于視覺(jué)設(shè)計(jì)來(lái)推斷其可能功能。

隨后,系統(tǒng)根據(jù) UI 布局的視覺(jué)信息進(jìn)行區(qū)塊劃分,將界面分割成多個(gè)具有不同功能的區(qū)塊,并對(duì)每個(gè)區(qū)塊生成自然語(yǔ)言描述。

這個(gè)過(guò)程還包括文本與小部件的匹配,確保正確理解每個(gè)元素的功能。

最終,所有這些信息被轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言描述,為大語(yǔ)言模型提供清晰、語(yǔ)義豐富的界面信息,使其能夠有效地進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和自動(dòng)化操作。

實(shí)驗(yàn)評(píng)估

實(shí)驗(yàn)評(píng)估部分,該項(xiàng)目提供了對(duì)三種UI理解的比較分析,分別是:

  • GPT-4V
  • VH(視圖層級(jí))
  • VisionTasker方法

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對(duì)比顯示,VisionTasker在多個(gè)維度上比其他方法有顯著優(yōu)勢(shì)。

此外,在處理跨語(yǔ)言應(yīng)用時(shí)也表現(xiàn)出了良好的泛化能力。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖5)

表明VisionTasker的以視覺(jué)為基礎(chǔ)的UI理解方法在理解和解釋UI方面具有明顯優(yōu)勢(shì),尤其是在面對(duì)多樣化和復(fù)雜的用戶界面時(shí)尤為明顯。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖6)

文章還進(jìn)行了單步預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),根據(jù)當(dāng)前的任務(wù)狀態(tài)和用戶界面,預(yù)測(cè)接下來(lái)應(yīng)該執(zhí)行的動(dòng)作或操作。

結(jié)果顯示,VisionTasker在所有數(shù)據(jù)集上的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了67%,比基線方法提高了15%以上。

真實(shí)世界任務(wù):VisionTasker vs 人類

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,研究人員設(shè)計(jì)了147個(gè)真實(shí)的多步驟任務(wù)來(lái)測(cè)試VisionTasker的表現(xiàn),這些任務(wù)涵蓋了國(guó)內(nèi)常用的42個(gè)應(yīng)用程序。

與此同時(shí),團(tuán)隊(duì)還設(shè)置了人類對(duì)比測(cè)試,由12名人類評(píng)估者手動(dòng)執(zhí)行這些任務(wù),然后VisionTasker的結(jié)果進(jìn)行比較。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖7)

結(jié)果顯示,VisionTasker在大多數(shù)任務(wù)中能達(dá)到與人類相當(dāng)?shù)耐瓿陕剩⑶以谀承┎皇煜さ娜蝿?wù)中表現(xiàn)優(yōu)于人類。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖8)

實(shí)際任務(wù)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)的結(jié)果 “Ours-qwen”是指使用開(kāi)源Qwen實(shí)現(xiàn)VisionTasker框架,”O(jiān)urs”表示使用文心一言作為L(zhǎng)LM

團(tuán)隊(duì)還評(píng)估了VisionTasker在不同條件下的表現(xiàn),包括使用不同的大語(yǔ)言模型(LLM)和編程演示(PBD)機(jī)制。

VisionTasker 在大多數(shù)直觀任務(wù)中達(dá)到了與人類相當(dāng)?shù)耐瓿陕剩谑煜と蝿?wù)中略低于人類但在不熟悉任務(wù)中優(yōu)于人類。

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結(jié)論

作為一個(gè)基于視覺(jué)和大模型的移動(dòng)任務(wù)自動(dòng)化框架,VisionTasker克服了現(xiàn)階段移動(dòng)任務(wù)自動(dòng)化對(duì)視圖層級(jí)結(jié)構(gòu)的依賴。

通過(guò)一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明其在用戶界面表現(xiàn)上超越了傳統(tǒng)的編程演示和視圖層級(jí)結(jié)構(gòu)方法。

它在4個(gè)不同的數(shù)據(jù)集上都展示了高效的UI表示能力,表現(xiàn)出更廣泛的應(yīng)用性;并在Android手機(jī)上的147個(gè)真實(shí)世界任務(wù)中,特別是在復(fù)雜任務(wù)的處理上,表現(xiàn)了出超越人類的任務(wù)完成能力。

此外,通過(guò)集成編程演示(PBD)機(jī)制,VisionTasker在任務(wù)自動(dòng)化方面有顯著的性能提升。

目前,該工作已以正式論文的形式發(fā)表于2024年10月13-16日在美國(guó)匹茲堡舉行的人機(jī)交互頂級(jí)會(huì)議UIST(The ACM Symposium on User Interface Software and Technology)。

UIST是人機(jī)交互領(lǐng)域?qū)W⒂谌藱C(jī)界面軟件和技術(shù)創(chuàng)新的CCF A類頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。

AI讓手機(jī)任務(wù)自動(dòng)“跑”起來(lái),我國(guó)高校最新研究,簡(jiǎn)化移動(dòng)設(shè)備操作(圖10)

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