「NotDeepReport」计算机用户界面的演进、比较与未来展望

09 May, 2025

• 详细报告（含参考链接）：Google文档

I. 引言：人与计算机之间不断演进的对话

用户界面（User Interface, UI）在技术的普及和可用性方面扮演着至关重要的角色。它是人类用户与复杂计算系统之间的桥梁，其设计深刻影响着易用性、学习曲线、效率以及整体用户满意度。回顾计算机用户界面的发展历程，可以清晰地看到一条从专家系统向大众工具演进的轨迹，其核心驱动力在于不断追求使技术更加易于访问和直观易用。

计算机用户界面的演进并非单一因素作用的结果，而是多种驱动力共同作用的产物。其中，技术进步，特别是人工智能（AI）和传感器技术的发展，为UI的革新提供了强大的动力。微处理器的出现催生了个人计算机，而AI和机器学习则正在推动界面向更具适应性、个性化和自然交互的方向发展。AI被视为“新的数字化力量”，驱动着自主性并从根本上改变UI范式。传感器技术对于实现情境感知UI、自然用户界面（NUI）、感知用户界面（PUI）以及与可穿戴设备和物联网（IoT）设备的交互至关重要。

与此同时，计算设备的日益多样化也对UI设计提出了新的要求。从大型主机到个人电脑，再到移动设备（智能手机、平板电脑）、可穿戴设备（智能手表）、智能眼镜、汽车系统以及智能家居设备，每一种设备形态都需要专门的、有针对性的UI解决方案。响应式和自适应设计原则对于在多种设备上提供一致的用户体验变得至关重要。

此外，用户期望的不断演进也深刻影响着UI的发展方向。用户越来越期望获得无缝、直观、个性化和情境感知的交互体验。图形用户界面（GUI）的成功为用户友好性设定了高标准，影响了后续所有UI类型的用户期望。同时，市场对于能够降低认知负荷、并且能够被更广泛用户群体（包括残障人士）所使用的界面的需求也在持续增长。

深入分析这些驱动因素及其相互作用，可以发现UI的演进并非简单地用“更好”的界面取代旧界面，而更像是一个不断扩展的工具箱。早期的界面，如批处理和命令行界面（CLI），主要受限于硬件能力并且面向专家用户。随着硬件性能的提升，GUI应运而生，目标是更广泛的用户群体。然而，文本用户界面（TUI）和CLI由于其高效性和强大功能，至今仍在开发者和系统管理员等特定用户群体中占据重要地位。与此同时，语音用户界面（VUI）、自然用户界面（NUI）、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）等新型UI则是由新的设备形态和AI技术驱动，以满足不同的交互情境需求。这种发展趋势表明，UI领域正在经历多样化而非简单的替代。

在UI设计中，追求“自然”交互（如NUI、VUI、PUI所倡导的）与传统结构化界面（如TUI、GUI）所提供的精确性和控制性之间，存在一种根本性的张力。NUI旨在利用自然的人类行为进行交互。然而，需要高精度或复杂命令序列的任务，通常更受益于TUI/CLI的明确性或GUI的结构化视觉元素。AI在理解上下文方面的能力可能是调和这种张力的关键，它允许系统根据任务和用户智能地切换或组合交互风格。例如，开发者可能会使用语音命令执行简单的文件操作，但在进行复杂脚本编写时则切换到TUI。未来的UI设计可能会更加侧重于根据具体情境融合这些方法，而非某一种范式完全主导。

随着UI与AI和传感器数据的日益融合，围绕数据隐私、算法偏见和用户自主权的伦理考量，将日益成为UI设计和研究的核心议题。AI驱动的UI依赖于收集和分析用户数据（行为、情境、情感等）。VUI和脑机接口（BCI）等技术本身就会处理敏感数据。例如，BCI在数据所有权和控制方面就存在不确定性。负责任的AI集成和伦理指南的需求在相关研究中被反复强调。这意味着UI设计不再仅仅关乎可用性和美学，更关乎信任、安全和伦理影响。

II. 基础界面：从批处理系统到命令提示符

在探讨现代用户界面的复杂性之前，有必要回顾那些为后续发展奠定基础的早期界面形态。这些基础界面的演进，反映了计算能力、硬件限制以及人机交互理念的逐步成熟。

批处理界面时代 (约 1945–1968): 特点、用户交互与局限性

在计算机发展的早期，即大约从1945年到1968年，计算能力是极其稀缺和昂贵的资源。在这一“批处理时代”，用户界面非常简陋，与其说是计算机适应用户，不如说是用户必须迁就计算机。用户通过穿孔卡片或纸带等媒介输入程序和数据，而输出则主要依赖行式打印机。对于普通用户而言，与批处理机器的交互并非实时，只有系统操作员才能进行一定程度的即时操作。一个作业从提交到获得结果的周转时间可能长达数天。

软件界面具有严格的语法，以适应当时体积小巧的编译器和解释器。早期的系统甚至要求用户在提交的作业中包含操作系统级别的代码，以处理输入输出等基本任务。大约在1957年，出现了所谓的“加载即运行”（load-and-go）系统，这些系统使用常驻内存的监控程序（monitor program）。这标志着操作系统和明确设计的用户界面的萌芽。

命令行界面 (CLI) 的出现 (约 1969–至今): 交互式计算、早期 Shell 及持久影响力

命令行界面（Command-Line Interface, CLI）是从连接到系统控制台的批处理监控程序演变而来的。交互基于文本式的请求-响应事务，用户通过输入特定词汇表中的命令与系统沟通。这种方式将交互延迟从数天或数小时显著缩短至数秒，从而催生了更具交互性和探索性的软件应用。然而，CLI要求用户记忆大量命令及其语法，学习成本较高。

最早的命令行系统将电传打字机（teleprinters）与计算机结合使用，随后在20世纪70年代中期，视频显示终端（Video-Display Terminals, VDTs）的采用标志着命令行系统的第二个发展阶段。VDTs进一步缩短了延迟，并且由于字符可以快速显示在屏幕上，使得交互式编程更具吸引力，同时也催生了早期的基于文本的视觉应用，如计算机游戏和文本编辑器（例如 vi）。

历史上一些重要的命令行Shell包括：Multics Shell（第一个可替换的Shell，“shell”一词由路易·普赞（Louis Pouzin）创造）、肯·汤普逊（Ken Thompson）的V6 Shell（第一个Unix shell）、Bourne Shell (sh)、KornShell (ksh)、Bash，以及早期微型计算机上广泛使用的CP/M和DOS (COMMAND.COM)。

从批处理到命令行的转变，代表了人机交互模式的根本性变革——从“将计算视为预定作业”转变为“将计算视为交互式对话”。批处理系统的周转时间可能长达数日，而CLI将其缩短至秒级。这种交互性的提升，不仅提高了效率，更重要的是催生了全新的软件类别，例如在VDT上运行的编辑器和游戏，并使得用户能够以一种更具探索性的方式使用计算机。这不仅仅是速度的提升，它改变了人类使用计算机的本质。

早期CLI的设计深受当时已有的电传打字机技术的影响。电传打字机作为一种成熟的人际通信技术被沿用至人机交互领域，这是一个合乎逻辑的选择。然而，这种路径依赖性也塑造了早期交互式计算的文本化和顺序化特征。直到后来转向VDT，虽然仍以文本为基础，但已经开始解锁更动态、面向屏幕的交互方式，为后续GUI的视觉范式埋下了伏笔。

CLI的核心概念——命令、参数、标准输入/输出以及Shell脚本——建立了一个强大且至今依然至关重要的自动化和系统控制范式。Bourne Shell的设计初衷就包含了脚本编写和结构化编程的能力。正如相关设计原则所指出的，“简单部件协同工作”是优秀CLI设计的核心理念之一。现代开发者工具和系统管理在很大程度上依赖CLI的强大功能和可编程性。这种持久的生命力表明，直接的、可编程的控制是计算领域的一项基本需求，而CLI有效地满足了这一需求，即使在GUI和AI时代也是如此。

III. 文本用户界面 (TUI): 强大、精确与高效

文本用户界面（Text User Interface, TUI）作为从命令行界面演化而来的一种交互形式，在计算机发展史上占据了重要地位，并且在特定领域至今仍保持着其独特性和实用性。

历史发展：起源与关键特征

TUI起源于20世纪50至60年代，最初是在图形计算资源有限的大型主机和早期个人计算机上通过命令行输入进行交互。它利用整个屏幕区域，通常使用字符模式下的图形元素（如制表符、线条字符）和颜色来构建用户界面，并支持菜单操作。与纯粹的CLI相比，TUI提供了更丰富的屏幕布局和交互元素。交互主要以键盘为中心，用户需要学习特定的命令和语法来进行有效沟通。典型的TUI应用包括早期的DOS应用程序（如Microsoft Word、Norton Commander）以及Unix-like系统中使用curses或ncurses库开发的工具（如vi编辑器、pine邮件客户端、Midnight Commander文件管理器）。

优势：速度、资源效率、控制力、可脚本化及特定任务的可访问性

TUI的优势在于其高效性。由于无需进行复杂的图形渲染，TUI的操作速度通常比GUI更快，响应更直接。它们对系统资源的消耗也更低，包括内存和CPU占用，因此非常适用于配置较低的系统或通过SSH进行的远程访问。对于需要精确控制和执行复杂流程的任务，TUI提供了更高级别的控制力和灵活性。此外，许多TUI应用程序具有高度的可脚本化和自动化能力，允许用户创建定制化的工作流程。对于远程服务器管理等特定任务，TUI通过SSH等方式提供了极佳的可访问性。

劣势：新手学习曲线陡峭、直观性较差及有限的视觉反馈

尽管TUI功能强大，但其劣势也相当明显。对于新手而言，TUI的学习曲线非常陡峭，需要用户理解并记忆特定的命令和语法规则。与GUI相比，TUI的直观性较差，严重依赖用户的知识和经验。错误处理方面，TUI通常以文本形式显示错误信息，这对于新手来说可能难以理解和解决。虽然TUI可以实现多任务，但在视觉呈现上不如窗口化的GUI那样清晰直观。最后，由于完全基于文本，TUI缺乏GUI的视觉吸引力。

有效的TUI核心设计原则

为了克服TUI的固有挑战并发挥其优势，一些核心设计原则至关重要。首先是清晰性与简洁性，界面应力求一目了然，通常通过极简主义设计来实现。其次是一致性，在命令、术语和布局上保持一致，以避免用户混淆。这与通用的UI设计原则（如尼尔森可用性启发原则和施耐德曼黄金法则）相符。提供上下文反馈和对用户操作的实时响应也同样重要。高效的以键盘为中心的导航是TUI的标志，应提供便捷的快捷键操作。利用基于字符的图形（如线条、方框）来构建菜单、窗口和对话框，以提供结构化的视觉信息。在信息呈现上，应使用平实语言，即简单的词语和简短的句子。对于现代CLI/TUI，如果主要用户是人类，则应优先考虑以人为本的设计，即使组合性也是一个目标。最后，要做到恰如其分地表达，避免信息过少导致用户困惑，或信息过多淹没重点。

现代TUI：在开发者工具、系统管理、嵌入式系统和特定应用中的持续重要性

尽管GUI已成为主流，TUI在许多领域依然保持着其重要性。

在开发者工具方面，常见的TUI应用包括Git图形化工具（如lazygit, gitui）、调试器（如cgdb）、API客户端（如posting, atac）和负载测试工具（如ali）。值得一提的是，Python的Textual库等现代TUI开发框架，允许开发者使用类似CSS的样式和交互式小部件来构建功能丰富的TUI应用。

在系统管理与监控领域，TUI工具如Docker管理工具（lazydocker）、系统监视器（htop, atop）、网络工具（termshark）和日志查看器（lnav）等，为系统管理员提供了高效的管理手段。

对于嵌入式系统，TUI常用于微控制器编程（avrdude）和串行通信（minicom）。

此外，在一些特定应用领域，TUI也表现出色，例如文件管理器（ranger, yazi, Midnight Commander）、文本编辑器（vim, nano, emacs）、RSS阅读器（newsboat）以及专业数据处理工具（如数据库浏览器rainfrog）。TUI在资源受限的环境中以及需要高精度操作的任务中尤其有用。

TUI的持续存在和发展，特别是在Textual这类现代工具的推动下，清晰地表明TUI并非仅仅是一种过时的界面，而是一种对于特定用户群体（如开发者、系统管理员）和特定任务（如自动化、精确控制、轻量化环境）而言持续相关的交互范式。TUI在速度、资源效率和可脚本化方面的固有优势，以及现代TUI工具生态的繁荣，都证明了这一点。像Textual这样的框架正在积极地将TUI开发现代化，引入了类似GUI的设计原则（如CSS样式、小部件），这预示着一种理念的融合而非简单的过时。

TUI的“陡峭学习曲线”是其强大功能和简洁性的直接代价。这种固有的特性使得它们不太适合临时用户，但对于那些投入时间学习的专家用户来说则非常高效。TUI需要用户记忆命令和语法，一旦掌握，就能实现非常快速和精确的交互。相比之下，GUI更强调“识别而非回忆”，这使得它们对新手更友好，但对于专家执行复杂、重复的任务时可能效率较低。这种权衡解释了TUI和GUI用户群体的差异。

尽管TUI以文本为基础，其设计原则与GUI设计却共享着一些基本目标，例如清晰性、一致性和反馈。例如，一致性和反馈原则在TUI设计中被强调，同时也是GUI启发式原则的核心内容（尼尔森原则；施耐德曼原则）。TUI的“恰如其分地表达”原则也与GUI的“美观和简约设计”原则有异曲同工之妙。这种共通性表明，有效的人机通信依赖于这些基础元素，无论通信主要是文本式的还是图形化的。

IV. 图形用户界面 (GUI): 视觉隐喻与大众普及

图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）的出现，是计算机用户界面发展史上的一个分水岭，它彻底改变了人与计算机的交互方式，将计算机从专业人士的工具转变为大众可以轻松使用的设备。

开创性创新：施乐PARC的Alto、苹果的Lisa与Macintosh

GUI的诞生并非一蹴而就，其背后有着一系列重要的概念和技术积累。早在1963年，伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland）的Sketchpad系统就展示了实时图形交互的潜力，被广泛认为是计算机辅助设计（CAD）的先驱。1968年，道格拉斯·恩格尔巴特（Douglas Engelbart）的NLS（联机系统，oN-Line System）系统则引入了超文本链接、鼠标和窗口等革命性概念。

20世纪70年代，施乐公司的帕洛阿尔托研究中心（Xerox PARC）成为GUI创新的摇篮。1973年，PARC开发了Alto计算机，这是第一台真正意义上演示了桌面隐喻和图形用户界面的计算机，它拥有位图显示屏、窗口、图标、菜单和鼠标等现代GUI的核心元素。Smalltalk编程语言在Alto的GUI实现中扮演了关键角色。随后，施乐于1981年推出了Star（8010信息系统），将Alto的理念商业化。然而，施乐公司未能充分利用这些开创性的创新，这成为计算机发展史上一个值得深思的案例。

苹果公司在GUI的普及过程中发挥了至关重要的作用。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）在1979年对施乐PARC的访问对他产生了深远影响。1983年，苹果推出了Lisa电脑，这是第一款面向大众市场的、配备GUI的个人计算机，它引入了下拉菜单、窗口控件和面向文档的工作流等特性。尽管Lisa因价格高昂和性能问题在商业上未能成功，但其理念为后续产品奠定了基础。1984年，苹果公司发布了Macintosh电脑，这是第一款商业上取得巨大成功的GUI产品。Macintosh普及了桌面隐喻、图标和鼠标驱动的交互方式，其在1984年超级碗期间播出的标志性广告也深入人心。

除了施乐和苹果，其他一些早期系统也对GUI的发展做出了贡献。例如，三河计算机公司的PERQ工作站（1979年）是第一款商业化生产的带GUI的工作站。VisiCorp公司的Visi On（1983年）是为IBM PC设计的GUI环境，虽然影响深远但并未流行。Commodore Amiga（1985年）和Atari ST（1985年）等个人计算机也采用了GUI。

GUI的主流化：微软Windows与视觉交互的标准化

微软公司在GUI的主流化过程中扮演了关键角色。1985年，微软发布了Windows 1.0，作为MS-DOS的图形操作系统外壳，以响应日益增长的对GUI的兴趣。1987年发布的Windows 2.0则引入了可调整大小的窗口。真正推动GUI在PC上普及的是1990年发布的Windows 3.0，它提供了重叠窗口、图标和鼠标驱动的界面，极大地改善了用户体验。而1995年发布的Windows 95则是一个里程碑式的产品，它引入了“开始”菜单、任务栏和即插即用等功能，进一步推动了个人计算的普及化。此后，Windows 2000、XP、Windows 7、8、10和11等后续版本不断对GUI进行改进和完善。与此同时，IBM的OS/2（1992年）也提供了一个强大的GUI环境。

优势：用户友好性、直观性、视觉吸引力及易于多任务处理

GUI相较于之前的界面形式，具有显著的优势。其用户友好性和直观性是核心特点，通过视觉隐喻（WIMP模型）和直接操作，即使用户是新手，也能更容易地学习和操作计算机，从而降低认知负荷。视觉吸引力方面，GUI拥有丰富的图形元素，使得交互过程更具吸引力和参与感。GUI极大地提升了计算机的可访问性，使得没有深厚技术背景的广大用户也能使用计算机。在多任务处理方面，窗口化的设计允许用户同时打开和查看多个应用程序，提高了工作效率。此外，GUI能够提供用户友好的错误信息和视觉提示，并且遵循“识别而非回忆”的原则，用户可以通过识别屏幕上的选项而非回忆复杂的命令来进行操作。

劣势：更高的资源消耗、对专家用户可能效率低下及开发复杂性

尽管GUI带来了诸多好处，但也存在一些固有的劣势。首先是资源密集型，GUI需要更多的内存、CPU处理能力和存储空间。其次，图形渲染过程可能导致其操作速度比命令行执行更慢。对于一些专家用户而言，在执行特定任务时，GUI可能不如CLI高效。在系统级灵活性和定制化方面，用户通常受限于预设的程序指令，难以通过GUI轻松调整系统功能。开发复杂性也是一个不容忽视的问题，设计和开发直观且高效的GUI是一项复杂且耗时的工作。此外，随着功能的增加，GUI容易出现“界面膨胀”（GUI Bloat）的问题，导致界面混乱。

基本GUI设计原则：WIMP (窗口、图标、菜单、指针)、尼尔森可用性启发原则及施耐德曼八大黄金法则

为了构建有效的GUI，业界总结出了一系列重要的设计原则。

WIMP模型（Windows, Icons, Menus, Pointer）是GUI设计的基石，它定义了GUI的基本交互元素：窗口支持多任务处理，图标作为文件或程序的视觉表示，菜单将命令分层组织，指针则用于直接交互。

尼尔森的十大可用性启发原则为交互设计提供了通用指南，包括：系统状态可见性（如进度条）、系统与现实世界的匹配（如iOS指南针应用）、用户控制与自由度（如撤销/重做）、一致性与标准（如通用的放大镜图标）、错误预防（如禁用无效选项）、识别而非回忆（如可见的菜单项）、灵活性与使用效率（如快捷方式、过滤器）、美观与简约设计、帮助用户识别、诊断和从错误中恢复（清晰的错误信息）以及帮助与文档。

施耐德曼的界面设计八大黄金法则同样是构建高效用户界面的重要指导方针，包括：力求一致性（如亚马逊一致的布局）、允许高频用户使用快捷方式（如Canva中的快捷键）、提供信息丰富的反馈（如Google Drive传输进度）、设计对话框以产生结束感（如感谢/验证信息）、提供简单的错误处理（如清晰的登录错误提示）、允许轻松撤销操作（如Outlook的撤销存档）、支持内部控制点（用户感觉掌控一切，如YouTube通知设置）以及减轻短期记忆负担（如可见的导航、自动保存）。

此外，还有一些通用的GUI设计原则，如简洁性、清晰性、反馈、优先级、可访问性和视觉层次结构。

GUI对个人计算和可访问性的变革性影响

GUI的出现在20世纪80年代彻底改变了台式计算机，使其对新手用户更加友好和易于访问，从而极大地推动了个人计算的普及化。在过去的40多年里，GUI已成为人们与计算机技术交互的标准方式。20世纪80年代初，GUI成为热门话题，涌现出许多相关系统。Macintosh和Windows的成功最终确立了它们在市场上的主导地位。

GUI的发展并非单一的发明，而是建立在早期图形交互和超文本概念基础上的迭代过程。这些概念主要在斯坦福研究院（SRI）和施乐PARC等研究环境中孵化，然后才被成功商业化。Sketchpad和NLS为GUI奠定了概念基础。施乐PARC的Alto计算机是一个关键的研发里程碑，它集成了核心的GUI元素。苹果公司的天才之处在于将这些理念提炼并应用于大众市场，推出了Lisa，尤其是Macintosh，使其具有了大规模的可用性和商业可行性。这清晰地展示了从研究到商业成功的创新扩散模式。

“桌面隐喻”是一个至关重要的认知支架，它使得不熟悉命令行操作的用户能够直观地理解GUI，从而直接促进了GUI的快速普及。TUI/CLI需要用户掌握抽象的命令知识。而桌面隐喻（例如，文件表示为图标，目录表示为文件夹，废纸篓用于删除）将熟悉的现实世界概念映射到数字操作上。正如相关研究所述，“新手可以轻松理解这些概念”，这极大地降低了学习曲线。这个隐喻是GUI用户友好性的关键促成因素。

虽然WIMP是GUI的基础，但GUI的演进（例如智能手机上的触摸界面、自适应UI）表明，视觉交互和直接操作的原则比特定的WIMP组件更具持久性。GUI并非一成不变，而是持续适应新的硬件和用户需求。WIMP模型是为键盘加鼠标的桌面环境设计的。智能手机和平板电脑则将GUI原则应用于触摸交互。现代UI趋势，如扁平化设计、材料设计和自适应UI，是GUI原则的演进，而非替代。这表明核心视觉交互范式的稳健性。

尽管GUI通常被认为对新手更优越，但一些研究表明，对于专家用户而言，TUI可能更有效率，并且GUI并非总能减轻专家的认知负荷。这突显了UI有效性的情境依赖性（取决于用户专业知识和任务类型）。例如，有研究显示，在特定的牙科记录系统中，GUI对新手更好，但对于专家用户，与TUI相比，在某些任务的步骤和时间上并没有显著优势，有时甚至表现更差。另有研究指出，专家用户认为纯WIMP GUI速度慢，并倾向于使用键盘快捷键。这挑战了GUI的普遍优越性，并强化了不同UI满足不同需求的观点。

V. 对比分析：TUI 与 GUI

文本用户界面（TUI）和图形用户界面（GUI）代表了人机交互发展史上的两个重要里程碑。它们各自拥有独特的发展轨迹、技术特点、交互模型和适用场景。

发展轨迹与里程碑的并列

TUI是从命令行界面（CLI）演化而来，在保留文本交互核心的同时，增加了面向屏幕的特性，如菜单和字符图形。关键的TUI系统主要出现在DOS和早期的Unix环境中。相比之下，GUI的发展路径更为清晰地体现了从研究到商业化的过程。它起源于学术概念（如Sketchpad, NLS），经过研究原型阶段（如施乐Alto），最终发展成为大众市场产品（如苹果Macintosh, 微软Windows）。

技术特性、交互模型与底层哲学的对比

在技术特性上，TUI依赖于字符单元格和ANSI转义码等技术在文本终端上呈现信息；而GUI则使用位图图形和专门的窗口系统来构建视觉丰富的界面。交互模型方面，TUI主要以键盘驱动，通过命令或菜单进行操作；GUI则以指针设备（鼠标、触摸屏）驱动，强调直接操作和WIMP（窗口、图标、菜单、指针）模型。底层哲学上，TUI通常更注重效率、控制力和可脚本化能力，面向专家用户；GUI则优先考虑易学性、直观性和视觉反馈，以服务更广泛的用户群体。

不同用户类型与任务领域的适用性

由于上述差异，TUI和GUI在不同用户类型和任务领域表现出不同的适用性。TUI更适合专家用户，如开发者和系统管理员。它在涉及重复命令、脚本编写、自动化、远程服务器访问以及资源受限环境的任务中表现出色。GUI则更适合新手和普通用户。它在涉及视觉内容创建与操作、信息浏览、多应用程序的视觉化多任务处理，以及易学性至关重要的场景中更具优势。研究表明，GUI对新手用户更为友好，但在特定任务中，TUI对于专家用户可能同样高效甚至更优。例如，一项针对儿童编程学习的研究发现，使用GUI的儿童在学习成果上表现更好，而使用TUI的儿童对计算的积极性提升更大。

TUI与GUI的选择并非仅仅是偏好问题，更多时候取决于任务的性质以及所需的认知技能。TUI在符号操作和顺序命令执行เป็น关键的领域表现出色，而GUI则在空间推理和直接对象操作更为自然的场景中更具优势。TUI因其强大的脚本编写和自动化能力而备受青睐，这些本质上是符号化和顺序化的操作。相比之下，GUI利用视觉隐喻和与屏幕对象的直接交互。一项研究显示，在牙科记录系统中，TUI对专家用户的效率可能与任务的结构化、数据录入密集型特性有关，在这种情况下，键盘熟练度和命令记忆的重要性超过了视觉浏览。

将TUI和GUI的发展视为简单的“TUI之后是GUI”的线性替代是一种过度简化。更准确的看法是两者共同演进和专业化。TUI在特定的专业领域仍然至关重要，而GUI则主导着通用计算领域。更有趣的是，两者之间甚至出现了概念上的借鉴，例如现代TUI开始引入类似小部件的元素。这表明未来在特定应用中，两者的界限可能会进一步模糊，形成一种融合的趋势。

用户专业知识是TUI与GUI比较中的一个关键调节因素。对于新手而言的劣势（例如TUI的命令记忆），对于专家而言可能转化为优势（速度和精度）。这表明UI设计不仅要考虑任务本身，还应考虑目标用户的技能发展阶段。研究直接比较了新手和专家用户的表现，结果显示GUI更受新手青睐。施耐德曼的“允许高频用户使用快捷方式”原则也承认了GUI需要满足专家用户的需求。TUI通过其基于命令的特性内在地满足了这一需求。这启示我们，自适应UI或具有分层复杂性的UI可能是有益的设计方向。

表1: TUI 与 GUI - 比较概览

VI. TUI与GUI的未来轨迹

随着技术的不断发展，特别是人工智能（AI）的崛起，文本用户界面（TUI）和图形用户界面（GUI）都将迎来新的演进方向。它们并非简单地被新技术取代，而是在各自擅长的领域内，通过与新兴技术的融合，焕发出新的活力。

AI时代的TUI：通过AI增强能力，在开发者、自动化和特定领域持续发挥作用 (例如Textual等工具)

尽管GUI已成为主流，但TUI凭借其独特的优势，在AI时代依然具有重要的发展前景，尤其是在以下几个方面：

• AI集成带来的能力增强：

  • 自然语言处理（NLP）技术的发展，使得CLI/TUI能够更直观地理解用户意图，用户可以使用日常语言而非复杂的命令语法与系统交互。
  • AI可以辅助生成命令和脚本，例如ShellGPT和Copilot CLI等工具，能够根据用户需求自动生成相应的TUI指令。
  • AI驱动的终端模拟器，如Warp或Ghostty，正在探索将AI能力深度集成到终端环境中。
  • Python的Textual库等现代TUI开发框架，使得构建功能丰富、交互性强的TUI应用成为可能，这些应用甚至可以直接与大型语言模型（LLM）进行交互。

• 在开发者工具领域的持续重要性：

  • 对于开发者而言，TUI在版本控制、调试、服务器管理以及与构建工具交互等任务中仍然是不可或缺的工具。
  • TUI强大的脚本编写和自动化能力，使其在DevOps和CI/CD（持续集成/持续交付）流程中扮演着核心角色。

• 在特定应用和资源受限环境中的应用：

  • TUI将继续在嵌入式系统、低带宽远程连接等资源受限的环境中发挥作用。对于那些优先考虑速度和最小化资源占用的用户和场景，TUI依然是理想的选择。

GUI的演进：AI驱动的个性化、自适应界面、在数据科学等复杂领域民主化中的作用，以及与更新交互模式的集成

GUI作为当前主流的交互范式，也在积极拥抱AI等新技术，其未来的发展将呈现以下趋势：

• AI驱动的个性化与自适应界面：

  • AI能够分析用户行为，从而定制化内容、布局和交互元素，提供量身定制的用户体验。
  • 自适应用户界面（Adaptive UI）能够根据用户的个性化需求、上下文环境、所用设备以及目标动态调整布局和元素。例如，AI可以根据用户的交互习惯或无障碍需求自动调整字体大小和颜色。
  • 埃森哲（Accenture）提出的“生成式UI”（Generative UI）概念，展望了AI根据实时情境和需求动态创建用户界面的未来。

• 推动复杂领域的民主化：

  • 带有拖放功能的GUI正在使数据科学（包括描述性、预测性和规范性分析）等复杂领域更容易被更广泛的受众所接受和使用，例如Alteryx、Google AutoML和Microsoft Power BI等工具。

• 与更新的交互模式集成：

  • 传统的WIMP（窗口、图标、菜单、指针）模型正在被扩展，GUI开始与语音（VUI）、手势（NUI）和触摸等新兴交互模式进行融合。
  • GUI也构成了增强现实（AR）和混合现实（MR）体验的视觉基础。

• 未来UI/UX趋势对GUI的影响： 沉浸式3D元素、逼真的纹理、超现实的产品摄影、不完美/不对称的设计元素、AI驱动的UX写作、情感化UI以及可持续性设计等趋势，都将对未来GUI的设计产生深远影响。

TUI和GUI的未来发展都与AI技术紧密相连。对于TUI而言，AI可以通过自然语言处理等技术降低其使用门槛，并通过AI辅助脚本编写等功能增强其能力。对于GUI而言，AI则预示着超个性化和动态自适应的未来，界面将能够学习并与用户共同进化。这种对AI的共同依赖表明，未来的界面交互中，智能层的重要性将不亚于交互模态本身。

GUI通过抽象复杂性和提供直观的视觉工作流程，正在推动数据科学等复杂领域的民主化。这一趋势很可能会随着AI进一步简化这些工具而持续下去。GUI的核心优势在于使非专业用户也能理解复杂系统。数据科学领域的拖放式界面用视觉操作取代了复杂的编码。而AI在这些GUI工具中自动化模型构建（例如AutoML）则进一步降低了使用门槛。这清晰地展示了一条因果链：GUI原则 -> 复杂性抽象 -> 民主化 -> AI进一步增强。

随着GUI通过AI变得更具适应性和个性化，那种静态的、一刀切式的界面概念可能会逐渐淡化。我们可能会看到向“界面即服务”的转变，即UI根据即时上下文和个体用户动态生成和定制。自适应UI会根据行为、上下文和偏好进行改变。AI能够调整布局和元素。埃森哲的“生成式UI”明确提出实时创建UI。这意味着从预先设计的界面转向流动的、上下文敏感的交互界面。

尽管AI可以通过自然语言处理等方式使TUI更易于访问，但TUI的核心优势（可脚本化、精确性、低资源消耗）将确保其在后端、开发者和专业技术角色中的持续主导地位，即使GUI变得更加“智能”。未来并非一种界面取代另一种，而是两者都通过AI在各自的领域变得更加强大。AI可以简化TUI的命令输入。然而，对于开发者和系统管理员而言，对程序化控制、自动化和直接系统交互的基本需求（TUI的核心优势）将持续存在。AI在GUI中的应用更多地集中在前端任务的个性化和易用性上。这表明两者将平行发展，而非融合成单一的AI驱动UI类型。

VII. 超越二分法：新兴的用户界面范式

在TUI和GUI之外，随着技术的发展，一系列新兴的用户界面范式正在涌现，它们试图以更自然、更智能、更沉浸的方式连接人与计算机。这些范式包括自然用户界面（NUI）、语音用户界面（VUI）、感知用户界面（PUI）、脑机接口（BCI）以及用于增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）的界面。

自然用户界面 (NUI): 直接操作、手势与触摸的原则；AI在实现更直观交互中的作用

• 核心概念： NUI旨在让用户以模仿与物理世界交互的方式与系统互动，利用自然的人类行为。其目标是使界面尽可能“不可见”，让用户专注于任务本身而非界面操作。
• 交互模态： 主要包括触摸、手势（手部、身体）、语音、甚至眼动追踪等。
• 关键原则： 包括性能美学（强调过程的愉悦感）、直接操作（所做即所得）、支架理论（选项的直观展开）、情境环境（响应空间和时间变化）、超真实感（对象的魔幻般延伸）、社交互动（更简单，认知负荷更低）、空间关系（信息即对象）以及无缝性（减少用户与信息间的障碍）。
• AI的角色： AI，特别是大型语言模型（LLM）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）技术，对于NUI理解并智能、自然地响应人类输入（包括非语言线索）至关重要。例如，D-ID公司的NUI技术就利用了AI视频和创意现实技术。
• 应用实例： 智能手机上的手势操作、平板电脑、微软Surface Table等交互式显示设备。

语音用户界面 (VUI): 核心技术 (ASR, NLP, TTS)、在智能设备 (家居、汽车) 中的应用、持续挑战 (准确性、上下文理解) 及未来前景

• 核心技术： 自动语音识别（ASR）将语音转换为文本，自然语言处理（NLP）理解其含义，文本到语音（TTS）技术则生成语音应答。
• 交互特点： 通过语音命令实现免提、无视觉的交互。
• 应用场景： 智能音箱（如Amazon Alexa, Google Assistant）、智能家居设备、车载系统、移动设备助手（如Siri）。
• 面临挑战： 识别准确性（受口音、方言、背景噪音影响）、NLP的局限性（语言歧义）、隐私与安全问题、多语言支持不足、上下文理解与记忆能力有限以及对网络连接的依赖。
• 设计原则： 对话清晰、以用户为中心的语言、简洁明了、容错性、引导式探索、清晰的唤醒词、处理中断、确认机制、上下文管理、个性化。
• 未来展望： 通过AI/ML提高准确性、增强多语言能力、与AR/VR集成、实现AI辅助的个性化体验、提升隐私与安全性。

感知用户界面 (PUI): 利用人类感知能力、情境感知、主动性及情感计算

• 核心概念： PUI是指能够以类似人类的方式感知用户及其环境，并做出响应的界面，它利用人类自然的沟通、运动、认知和感知技能。其目标是尽可能降低用户的认知负荷。
• 关键技术： 计算机视觉、语音/声音识别、手势识别、眼动追踪、触觉反馈、机器学习、用户建模、对话管理等。
• 主要特征： 多模态交互（集成语音、手势、注视等）、情境感知（理解用户是谁、在做什么、何时何地以及为何如此）、自适应性（适应情境和用户）以及主动性。
• 应用领域： 智能房间、智能服装、移动严肃游戏、沉浸式社交网络、情感人机交互。
• 情感计算： 作为PUI的一个重要组成部分，情感计算专注于识别和响应人类情感。它利用生理信号（如脑电图、心率）、面部表情、语音分析等技术，应用于共情式人机交互、辅助决策等领域。

脑机接口 (BCI): 原理、当前应用 (辅助技术、研究)、近期UI发展及伦理考量

• 核心概念： BCI通过测量大脑活动并将其转化为计算机或其他设备的命令，允许用户仅通过思想来控制机器和设备。BCI可以是单向的（从大脑接收信号或向大脑发送信号）或双向的（允许双向信息交换）。
• 关键技术： 主要包括脑电图（EEG，非侵入式，时间分辨率好但空间分辨率低）、功能性近红外光谱（fNIRS）、脑磁图（MEG）和皮层脑电图（ECoG，侵入式，信号质量高）等。神经网络和机器学习算法用于信号处理和个性化。
• 应用场景：
  • 医疗/辅助技术： 为瘫痪患者恢复沟通能力（如光标控制、虚拟键盘）、控制假肢/轮椅、诊断/治疗神经系统疾病、睡眠监测等。
  • 非医疗（新兴）： 游戏、娱乐、办公、国防等领域。
• 面临挑战： 信号质量（噪声、伪影）、特征提取准确性、BCI的UI设计、适应性和可靠性、成本、侵入性与安全性以及冗长的训练过程。
• 伦理考量： 涉及敏感大脑数据的所有权和控制权、植入设备的长期支持以及潜在的滥用风险等。
• 近期发展 (2020-2025)： 传感器准确性提高（如干电极EEG）、AI在信号处理中的应用、用于通信的高性能侵入式BCI、对“智能”BCI的关注以及围绕数据隐私和长期支持的政策讨论。

沉浸式界面：AR、VR、MR

• 增强现实 (AR) UI：叠加数字信息的原则、交互设计挑战及应用

  • 核心概念： AR通过计算机生成的输入（声音、视频、图形、GPS叠加层等）来增强用户物理世界的某些部分，这些数字内容会实时响应用户环境的变化。数字元素叠加在现实世界视图之上。
  • 交互原则： 空间感知、手势识别、感知对齐、简约与清晰、情境感知、免提交互。设计应考虑运动、引导以及不遮挡视线的UI元素。
  • 关键技术： ARKit, ARCore、传感器融合（摄像头、加速度计、GPS）、图像处理。
  • 应用实例： 产品预览（如宜家的IKEA Place应用）、导航、游戏（如Pokémon Go）、教育、制造、零售、医疗保健、人机交互。
  • 面临挑战： 平衡沉浸感与现实世界、交互设计（手势、语音）、用户舒适度（晕动症）、空间感知、深度感知、多变的环境/光照条件、性能/电池续航、硬件限制、隐私问题。

• 虚拟现实 (VR) UI：为完全沉浸式环境设计、交互技术及用例

  • 核心概念： VR将用户完全沉浸在数字环境中，使其与物理世界隔离，通常通过头戴式显示设备实现。其特点是交互性、沉浸感和想象力。
  • 交互原则： 自然交互（通过反馈机制模仿现实世界）、选择/操纵、导航、系统控制。以用户为中心的设计，集成NLP和手势识别。
  • 类型划分： 非沉浸式（基于屏幕的3D）、半沉浸式（360°视频）、完全沉浸式（带追踪功能的头戴显示器）。
  • 应用领域： 游戏、教育、培训（如外科手术、制造业培训）、设计/建筑、市场营销、虚拟工作空间。
  • 面临挑战： 缺乏成熟的创作工具、难以创造逼真感、实现直观交互、硬件兼容性问题、晕动症。需要建立设计评估标准。

• 混合现实 (MR) UI：融合物理与数字现实、交互原则及新兴应用

  • 核心概念： MR融合物理世界和数字世界，允许交互式的数字元素和物理元素实时共存并互动。它位于虚拟连续统一体上的某个位置。
  • 交互原则： 空间交互、物理工效学、沉浸式体验、情境相关性、用户舒适度。MixITS-Kit提出了教学与指导的平衡、交互时机、错误处理、信任建立等设计考量。
  • 关键技术： 头戴式显示器（如HoloLens, Magic Leap）、用于空间映射和场景理解的传感器。
  • 应用实例： 智能任务支持（MixITS）、培训/教育（如外科手术、历史重现）、医疗保健、建筑/设计、制造、零售、远程协作。
  • 面临挑战： 工程复杂性、AI-MR集成、用户对周围环境的理解、虚拟与现实元素的关系、平衡指导与学习、错误处理、用户舒适度、成本/可访问性、内容创建、标准化。

这些新兴的UI范式共同指向一个趋势，即人机交互的“隐性化”——用户的意图更多地通过自然行为、上下文甚至生理信号被理解，而非明确的命令。AI是实现这一转变的主要推动力。NUI旨在实现与物理世界相似的交互。VUI使用自然语言。PUI解读人类沟通渠道和上下文。BCI则试图直接解读思想。AI（NLP、计算机视觉、机器学习）在这些范式中反复被提及为关键技术。这表明，降低将意图转化为系统可理解输入的认知负荷是一个根本目标。

现代设备（智能手机、可穿戴设备、物联网设备）中传感器的普及，是PUI以及情境感知NUI/VUI的直接技术推动力。这形成了一个反馈循环：更多的传感器能够提供更丰富的感知数据，从而驱动更复杂的AI模型，最终带来更“智能”和主动的UI。PUI依赖传感器进行计算机视觉、声音识别、触摸感知等。NUI的情境环境依赖于对空间和时间的感知。AI驱动的行为分析使用来自交互模式和环境条件的实时数据。这意味着，随着传感器技术变得更加普及和复杂，UI将日益嵌入化，并能感知我们的物理甚至情感状态（情感计算）。

尽管沉浸式界面（AR/VR/MR）提供了强大的新体验，但它们也引入了与空间交互、用户舒适度（晕动症、疲劳）以及融合数字/物理现实相关的重大新人机交互挑战，这些挑战并未被传统UI设计原则完全解决。AR/VR/MR在3D空间中运行，需要超越2D屏幕的新交互范式。晕动症是VR中一个已知的问题。AR面临着遮挡、光照和空间感知等挑战。MR则增加了真实物体和虚拟物体之间无缝交互的复杂性。这需要针对这些模态制定新的设计指南和进行专门研究。

BCI的发展虽然对普通用户而言尚处于早期阶段，但它代表了缩短人类意图与计算机行动之间“距离”的终极前沿。其进展既突显了巨大的潜力（尤其是在可访问性方面），也引发了深刻的伦理问题。BCI允许通过思想进行控制。当前的应用主要集中在医疗/辅助领域。在信号质量、可靠性和训练方面仍然存在重大挑战。关于大脑数据隐私和长期支持的伦理担忧至关重要。这一领域正在推动“用户界面”含义的边界。

表2: 新型UI范式概览

VIII. 为智能设备世界量身定制界面

随着计算设备形态的急剧多样化，从口袋里的智能手机到手腕上的智能手表，再到眼前的智能眼镜、车内的交互系统以及家中的智能设备，用户界面设计面临着前所未有的机遇和挑战。每种设备都因其独特的物理形态、使用场景和交互限制，要求UI设计者提供量身定制的解决方案。

智能手机：移动UI的演进、自适应设计与多模态输入

智能手机的UI发展经历了从早期移动操作系统GUI（如iOS的早期版本）到当前以触摸为核心的复杂界面的演变。其主要的UI类型是GUI（如iOS和Android），并辅以NUI（手势操作）和VUI（语音助手）。自适应设计对于处理各种屏幕尺寸、分辨率和方向至关重要；自适应UI能够根据设备和用户偏好修改内容、导航和功能。多模态输入，即结合触摸、语音和手势，提供了灵活的交互方式。然而，智能手机UI设计仍面临屏幕空间有限、确保响应速度、电池效率以及单手可用性等挑战。

智能手表与可穿戴设备：为“扫视即得”、微交互、受限输入、情境感知和独特交互挑战而设计

智能手表等可穿戴设备的UI主要是GUI，但也融入了NUI（如手腕手势）和VUI（语音命令）的元素，在特定的诊断或开发者模式下也可能使用TUI。其设计原则强调：

• 扫视即得/瞬时界面 (Glanceability/Ephemeral Interfaces)： 信息必须在几秒钟内可被获取，因此需要聚焦于关键任务。
• 微交互 (Microinteractions)： 小而专注的交互。
• 简化的信息层级 (Simplified Information Hierarchy)： 超轻量级的信息层，优先显示核心内容。
• 腕部优化 (Optimized for the Wrist)： 快速交互以避免人体工程学上的不适。
• 免提交互 (Hands-Free Interaction)： 语音、手势、快捷回复。
• 情境感知 (Context-Awareness)： 根据位置、运动和生理状态进行调整。
• 离线使用 (Offline Use)： 为网络连接不稳定的情况设计，如运动和通勤场景。
• 视觉优化 (Visually Optimized)： 清晰的排版、大图标、强对比度。

输入方式包括小目标触摸、物理按钮（如Apple Watch的数码表冠）、语音和手势。其挑战在于屏幕尺寸极其有限、交互时间短、电池寿命、对配对手机的依赖以及设计不当可能造成的干扰。

智能眼镜：AR UI、NUI/VUI集成、信息显示挑战与免提交互

智能眼镜的UI主要是AR UI，高度依赖NUI（手势）和VUI（语音命令）以实现免提操作。其AR UI原则包括情境感知元素、用于引导的视觉/音频提示、免提交互优化、空间感知、深度感知以及性能/电池效率。信息直接叠加在用户视野中，挑战在于避免混乱、确保可读性、不遮挡视线以及管理认知负荷。其他挑战还包括用户学习曲线、硬件限制、隐私/安全、适应不同环境和光照条件、用户舒适度（晕动症、疲劳）以及确保可访问性。

汽车界面：为安全与便利而进行的多模态设计、抬头显示 (HUD) 与AI驱动辅助

汽车UI采用多模态设计，结合了GUI（触摸屏）、VUI（语音控制）、NUI（手势）和物理控制（按钮、旋钮）。安全是首要考虑因素，目标是最大限度减少驾驶员分心，因此强调极简主义和清晰的信息层级。抬头显示（HUD）将关键信息（如速度、导航）投射到挡风玻璃上，AR HUD甚至可以在不同焦距叠加虚拟图像。AI集成则带来了预测性空调控制、AI导航、手势识别以及根据驾驶条件自适应调整的UI。挑战在于平衡功能丰富性与安全性、确保语音/手势识别在嘈杂环境中的可靠性、管理认知负荷以及在不同车型间实现交互标准化。

智能家居设备：VUI的主导地位、与配套应用中的触摸/GUI集成以及环境计算

智能家居设备的UI以VUI为主（例如智能音箱），GUI通常出现在配套的智能手机应用或专用的集线器显示屏上。VUI设计侧重于自然语言、清晰的命令、错误处理和情境感知。环境计算的概念也日益重要，界面变得更加嵌入化和不可见，能够响应用户的存在和上下文。挑战包括不同设备生态系统间的互操作性、始终聆听设备带来的隐私担忧、语音命令的可发现性以及处理家庭中多个用户的问题。

设备类型的激增是UI多样化的主要驱动力。每种设备形态（智能手机、手表、眼镜、汽车、家电）都带来了独特的约束（屏幕尺寸、输入法、交互环境、功耗），这必然要求量身定制的UI解决方案，“一刀切”的模式已不再可行。智能手表因屏幕小和使用环境的限制，要求界面具有扫视即得性和微交互特性。智能眼镜则需要免提的AR UI。汽车UI优先考虑安全性和多模态输入以减少分心。智能手机则充分利用触摸GUI，同时集成语音和手势操作。这清晰地表明了UI设计的专业化趋势。

特定设备上某种UI模态的局限性，往往会推动另一种模态的采用或集成。例如，智能手表屏幕小且手动输入不便，这使得VUI和简单的NUI手势变得至关重要。智能手表屏幕极小，这使得复杂的GUI交互变得困难。因此，语音命令（VUI）和简单的手势（NUI）成为提高可用性的关键。类似地，对于智能眼镜的免提使用场景，VUI和NUI是主要交互方式，因为直接的触摸GUI不切实际。

随着设备间互联互通（物联网）和情境感知能力的增强，这些设备的UI设计未来在于创建无缝、自适应和多模态的体验，能够根据用户需求、环境和任务智能地转换或组合UI范式。“界面”本身可能演变成一个协调交互的生态系统，而非单一屏幕。相关研究强调了AI和物联网在可穿戴设备中推动互联互通和实时适应性。自适应UI也正在为多设备体验而发展。汽车UI也提及了无缝连接和生态系统集成。“环境计算”的概念则暗示了界面融入环境的趋势。这些都指向了未来流动的、分布式的UI形态。

在所有这些智能设备中，一个共同的挑战是如何管理认知负荷并确保可访问性，尤其是在界面功能日益丰富或依赖新的交互模式时。简洁性和以用户为中心的设计仍然是至高无上的原则。智能眼镜的AR UI必须避免认知过载。汽车UI需要极简主义以减少认知负荷。智能手表UI原则强调简洁性。可访问性是AR、可穿戴设备和通用UI设计的关键考虑因素。这种普遍需求突显了基本的人机交互原则的重要性。

IX. 结论：迈向人机交互的共生未来

回顾计算机用户界面的演进历程，可以清晰地看到一条从最初的机器中心、专家导向的交互方式，逐步向更直观、更智能、更具情境感知能力的人本化交互演进的清晰脉络。从笨拙的批处理和严格的命令行，到直观的图形用户界面，再到如今方兴未艾的自然用户界面、语音用户界面、感知用户界面，乃至充满想象空间的脑机接口和沉浸式增强/虚拟/混合现实界面，每一次变革都旨在打破人与机器之间的沟通壁垒，提升交互的效率与体验。

值得注意的是，UI的演进并非简单的线性替代，而是一个不断丰富和多样化的过程。即使在GUI和新兴UI范式占据主流的今天，TUI的一些核心原则，如效率和精确控制，在特定领域依然保持着其不可替代的价值和持续的生命力。

当前及未来的一个核心追求是交互的“无缝性”以及界面本身的“不可见性”。理想的用户界面应尽可能降低用户的认知负荷，让用户能够专注于任务本身，而无需过多关注界面这一中介。人工智能、自然用户界面、感知用户界面以及环境计算等技术的发展，都在为实现这一目标——让技术“融入”任务或环境——贡献力量。

这些多样化且不断演进的用户界面，将持续塑造我们与技术的关系。未来的界面将更加主动、具有预测性并高度个性化。人与机器之间的沟通界限将持续模糊。在一个日益智能化和数据驱动的界面时代，伦理设计、隐私保护和用户控制将变得至关重要。未来的人机交互图景，更可能是一幅由多种UI范式交织而成的、根据具体情境、任务、用户和设备动态选择和调整的多模态画卷。

UI演进的总体轨迹不仅仅是为了让计算机更易于使用，更是为了从根本上改变人机协作的性质，朝着技术能够主动理解和预测人类需求的伙伴关系迈进。早期UI要求人类适应机器；GUI则使机器更容易被人类理解；而新兴的UI（NUI、PUI、AI驱动的界面）则致力于让机器在更深层次上理解人类（意图、情境、情感）。一些研究将NUI描述为“协作伙伴”，这标志着从工具使用到共生交互的转变。

随着界面变得更加“自然”和集成化（NUI、PUI、BCI、可穿戴设备），“计算机”本身的定义也变得更加弥散和环境化。交互的焦点从与特定设备互动，转向通过技术增强的环境来实现目标。PUI构想了智能房间和智能服装。可穿戴设备将技术集成到身体上。环境计算则旨在实现不可见的界面。这种计算能力和界面向环境的扩散，正在改变我们对“计算机”是什么以及我们如何与计算进行交互的基本模式。

UI日益增长的智能性和自主性（由AI驱动）也必然要求用户在技术素养和批判性思维方面实现同步发展。用户不仅需要了解如何使用界面，还需要理解它们的工作原理及其潜在的偏见或局限性。AI驱动的UI基于数据和算法做出决策和调整，这些过程可能是不透明的（“黑箱”）。已有研究提到，普及化的数据科学工具的使用者需要理解诸如结果偏见之类的风险。BCI在数据所有权和控制方面也引发了担忧。这意味着，除了基本的操作技能外，还需要更高水平的数字素养。