人工智能技術再現突破。芬蘭阿爾托大學的跨國團隊開發出能夠如實模擬人類閱讀機制的AI模型，突破過去AI僅能模仿的局限，未來有望應用于智能眼鏡排版，以及自動簡化晦澀的法律文件。
這項研究由阿爾托大學（Aalto University）主導，聯合香港科技大學、香港城市大學以及新加坡國立大學團隊共同完成，10日發表于權威期刊《自然·人類行為》（Nature Human Behaviour）。
研究團隊表示，新模型除了可以模擬人類閱讀時如何分配注意力，還能夠真正理解文本內容，切實解析讀者接收信息的邏輯。
（來源：論文）
以往模擬人類閱讀的AI模型，大多依靠輸入大量文本與眼球運動數據進行訓練。阿爾托大學教授安蒂·歐拉斯維塔（Antti Oulasvirta）稱，舊模型只是在模仿人類行為，并沒有真正掌握文本內容，得出的結論也無法跨語言通用，“這是我們首次利用人工智能去理解人類如何閱讀，而不只是單純模仿”。
關于運行原理，研究團隊解釋，該模型以“資源合理性”為核心：讀者在閱讀過程中會不斷決定視線下一步看向何處，力求在有限時間內把理解程度最大化。視線控制的決策覆蓋單詞、句子到完整文本的多個層級。
香港城市大學教授趙盛東表示，這套模擬技術“為大腦運作提供了全新視角”。研究發現，閱讀過程中的注意力分配，會受到文本語言，以及讀者自身記憶力、眼球移動速度、清晰視野范圍等個人特質的顯著影響。舉例來說，記憶力好、閱讀速度快的人，可以快速在段落之間跳轉；記憶力較差的讀者，則常常需要反復回看重讀。
為此，研究人員把讀者的各項特征轉化為可調節參數輸入模型。歐拉斯維塔介紹，團隊讓模型接觸數百萬篇文本，讓AI自主學習如何優化眼球運動，以此實現真正讀懂內容。
模型會把閱讀過的內容轉化為“記憶表征”（memory representation），也就是精簡壓縮后的文本信息。這份記憶并不完整，但會隨著模型掃過的字詞不斷累積；遇到關鍵語句時，視線會自動聚焦來獲取信息。
研究團隊還通過提問測試模型的理解能力，并將模型的注意力決策和真實人類的眼球軌跡做比對，證實該模型確實成功復現了讀者的真實行為。
放眼未來，這項新技術將為閱讀體驗帶來新的可能。歐拉斯維塔舉例，未來幾乎不用耗費太多人力，就可以把晦澀復雜的法律文件，轉換成適配不同讀者理解水平的通俗版本。
該研究還提到，增強現實（AR）應用也將迎來變革。借助眼球軌跡分析，開發者可以更貼合用戶需求調整智能眼鏡視野內的文字排版與展示節奏，讓文字恰好在讀者需要的時候，適時呈現在眼前。
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