更好地学习变形对象

你有没有见过一种奇特的人体工程学椅子，它似乎能神奇地塑成人体形状?这些产品让麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员想到了其他可以变形的日常用品，以帮助他们的用户——不仅可以完成任务，而且可以实际提高他们在特定领域的技能。

他们想出了一个主意:一个篮筐，当你投篮更稳定时，它可以帮助你通过收缩和抬高来更有效地训练。

这个想法是初学者可以从较低的高度和较宽的篮筐开始。当他们不断地投篮时，篮筐会自动地缩小和上升，直到达到规定的大小。

由麻省理工学院(MIT)教授斯蒂芬妮·穆勒(Stefanie Mueller)领导的研究人员表示，这些自适应工具可以帮助那些没有钱请教练或私人教练的人学习不同的技能或进行体育训练。他们希望，在流感大流行期间，由于许多亲临现场的体育课突然被取消，这一想法可能特别及时。

米勒和他的同事已经开始开发其他一些原型工具，包括带有可抬起来的训练轮的自行车，帮助高尔夫球手保持手臂伸直的臂带，甚至还有适应性救生衣和高跟鞋。

对于篮球圈，CSAIL团队在两种不同的条件下对其进行了测试。在“手动自适应”模式下，由用户改变呼啦圈的高度和宽度;在“自适应”模式下，呼啦圈会自动调整，这样用户就能在任务既不太容易也不太困难的“最佳挑战点”学习。

实验结果表明,训练自适应箍导致更好的性能比静态箍或manually-adaptive模式——作者Dishita Turakhia说表明人们往往高估或现象,“都不那么擅长评估他们的技能水平。”

用户们发现，与自己调整呼啦圈相比，自动适应系统不仅更有效，而且更有趣，更不会让人分心，因为它让他们不必不断地做出是否加大难度的决定。

没有参与这项研究的Autodesk高级首席研究科学家弗雷泽•安德森(Fraser Anderson)说:“这很有趣，因为它客观地衡量了绩效。”“你不必依靠自己的感觉来判断自己是否掌握了一项技能:系统可以做到这一点，并消除自我怀疑、过度自信或猜测。”

目前，该系统用于确定投篮精度的算法有些粗糙:如果球过网，系统会给射手一分，如果球击中篮板，系统会给射手半分。如果射手在至少四次投篮后的平均得分是0.75分或更高，那么篮圈就会在一定的范围内缩小或上升，然后整个过程就会重复。(Turakhia说，有了更多的传感器和摄像头，呼啦圈就能感知更广泛的技能，并相应地做出调整。)

团队计划继续为其他用例开发适应性工具，包括康复和工作场所培训。安德森说，他甚至可以想象在医学院使用一种适应性的方法来帮助外科医生提高他们的技能。

Turakhia和Mueller与硕士研究生Andrew Wong以及前研究生Yini Qi ’17, MNG ’18和Lotta Blumberg ’18, MNG ’19共同撰写了这篇论文。他们将于二月份在计算机器协会的有形、嵌入式和嵌入交互(TEI)会议上展示这篇论文。该项目得到了麻省理工学院综合学习计划(MIT Integrated Learning Initiative)的部分支持。