Tobii通过钢琴家证明眼球追踪技术面临“误判”挑战
本文相关引用及参考：roadtovr
原始数据可能会令计算机错误地判断用户的意图。要把生物数据应用在被动输入和数据采集之外的层面，意图是一个极大的挑战。
（映维网 2017年4月5日）对于像AR和VR这样的沉浸式技术，它们不仅需要理解我们的世界，还需要理解我们。但问题是，我们本身也不完全理解自己。在追求完全沉浸在增强现实和虚拟现实世界的旅程中，随着我们捕获更多的生物特征信息，我们也将更多地了解自己。
在上个月，映维网报道了迪士尼通过虚拟现实来研究人类感知的新闻。抓住真实网球的任务很简单，但大脑和身体如何协调以完成简单任务往往会超出我们的想象。
现在，Funtion正在与眼动追踪专家Tobii合作，为专业钢琴家提供了眼动追踪眼镜，以了解钢琴家在演奏期间的眼睛动向。钢琴家丹尼尔·贝里亚夫斯基（Daniel Beliavsky）在这种设置下演奏了部分复杂的乐曲，而结果相当有趣，也揭示了我们对人类感知的理解还十分浅薄。
在视频中，黄点代表的是贝里亚夫斯基的注视点。贝里亚夫斯基并不是时刻都在注视着自己的双手，他的眼睛在飞快地游离，经常会把手指引向下一个琴键，但视线又会经常回到双手之间，通过外围视觉同时注意双手的动作。
这个视频不仅突出了眼动追踪在沉浸式技术中作为输入的潜在可能性，同时也突出了通过原始数据来理解意图的挑战。虽然我们可以把眼动追踪输入用于被动的事项，如注视点渲染，但用于交互是更为复杂的问题。
利用贝里亚夫斯基的眼睛动向，我们有可能预测下一步的行为，但因为在这种情况下大脑、双手和眼睛如何相互作用存在极大的复杂性，这样做可能会带来严峻的挑战。
当注视点位于双手之间时，如果要计算机判断对贝里亚夫斯基而言最重要的东西是什么，计算机可能会判定为琴键。但实际上贝里亚夫斯基正在通过肌肉记忆和周边视觉的组合进行演奏，有时眼睛的注视点根本不重要。这种原始数据会令计算机错误地判断用户的意图。要把生物数据应用在被动输入和数据采集之外的层面，意图是一个极大的挑战。
我们越了解人类感知，我们创建的虚拟现实和增强世界将会越真实。总有一天，我们将可以完全模拟出人类感知的输入和输出，但今天的我们仅仅只是站在这段旅程的起点。
