用户

例如，推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好来预测用户的需求，从而更好地为用户提供个性化服务。

即使用户的需求比较模糊或者复杂，机器也可以通过智能算法和语义理解等方式去尝试满足，在智能搜索中，用户输入一个比较模糊的搜索词，搜索引擎可以通过语义分析和上下文理解来提供相关的搜索结果，而不是仅仅依赖于关键词匹配。

同时，随着用户的需求也越来越多样化和个性化，传统的流程确定性交互模式很难满足用户的个性化需求，而目标不确定性的交互模式能够更好地适应这种变化。

安全性和隐私问题也非常关键，在这种交互模式下，机器需要收集和处理大量的用户数据来理解用户的需求。

总之，人机交互从流程确定性到目标不确定性的转向是科技进步和用户需求共同推动的结果。

这种交互模式更加自然和灵活，机器不再是按照固定的脚本运行，而是像一个智能的助手一样去理解用户的需求。

如果用户的需求超出了系统预设的范围，就很难得到满足，在一些早期的客服系统中，用户只能按照系统提示的问题选项来选择自己的问题类型，如果用户的问题比较复杂或者不属于这些选项，就很难得到有效解决。

用户需要花费时间和精力去适应系统的操作方式，而不是系统主动适应用户的需求，在一些复杂的软件系统中，用户可能需要记住很多步骤和命令才能完成一个简单的任务，这会降低用户的使用效率和满意度。

同时，机器还需要能够处理各种复杂的情况和异常情况，例如用户输入的指令有歧义或者不完整等。

如用户对智能语音助手说“帮我安排明天上午的会议”，语音助手会自动识别用户的目标，查询日程安排、会议室预订情况等，并完成相应的任务。

例如，通过物联网技术，机器可以获取更多关于用户环境和状态的信息，从而更好地理解用户的目标。

像Transformer架构的出现，极大地提高了机器对自然语言的语义理解能力，使得机器能够更准确地识别用户的目标。

在目标不确定性阶段，人机交互的重点是用户的目标，而不是固定的流程。

如今，随着人工智能、自然语言处理等技术的飞速发展，交互模式更加注重用户的目标而非流程。

同时，区块链技术可以用于解决人机交互中的数据安全和隐私保护问题，确保用户数据的安全性和可信度。

这就涉及到用户数据的安全性和隐私保护问题，智能语音助手可能会记录用户的语音指令和相关的上下文信息，如果这些数据被泄露或者滥用，会对用户的隐私和安全造成威胁。

这种交互模式类似于用户在遵循一个“脚本”，机器按照既定的程序来响应用户的操作。

其优点在于可预测性高，由于流程是确定的，用户可以很容易地学习和掌握操作方法，在使用传统的自动取款机（ATM）时，用户按照固定的步骤插入银行卡、输入密码、选择取款金额、确认取款等，每次操作的结果都是可预测的。

用户需要花费时间和精力去适应系统的操作方式，而不是系统主动适应用户的需求，在一些复杂的软件系统中，用户可能需要记住很多步骤和命令才能完成一个简单的任务，这会降低用户的使用效率和满意度。

这就涉及到用户数据的安全性和隐私保护问题，智能语音助手可能会记录用户的语音指令和相关的上下文信息，如果这些数据被泄露或者滥用，会对用户的隐私和安全造成威胁。