Towards Intent-based User Interfaces: Charting the Design Space of Intent-AI Interactions Across Task Types

技术的进步不断重新定义人机交互的动态，特别是在任务执行方面。本提案回应了生成式人工智能的进步，通过概述一个研究计划，探索跨越多种任务的意图-人工智能交互：固定范围内容策展任务、原子创意任务以及复杂且相互依赖的任务。这种探索旨在为意图导向用户界面的发展提供信息和贡献。该研究分为三个阶段：通过新闻标题生成来检查固定范围任务，通过类比生成来探索原子创意任务，通过探索性视觉数据分析来深入研究复杂任务。未来的工作将专注于改进意图导向用户界面，以更好地为有经验的用户提供建议，以鼓励他们表达广泛和探索性的意图，并为新手用户提供详细和结构化的指导，以迭代分析意图以获得高质量的输出。

研究探索意图-AI交互在不同类型任务中的应用，以推动意图导向用户界面的发展。

通过对新闻标题生成、类比生成和探索性视觉数据分析等任务的研究，探索意图-AI交互的关键问题，并为意图导向用户界面的改进提供指导。

论文分为三个阶段：固定范围内容策划任务、原子创意任务和复杂的相互依赖任务。研究使用了多个数据集，并提出了改进意图导向用户界面的思路。

相关研究包括：《Generative Adversarial Networks》、《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》等。