人工智能技术将如何颠覆产品设计和提升用户体验

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人工智能技术将如何颠覆产品设计和提升用户体验

此时,你能感觉到我在你身边么?

如同我读一本书 一本我深爱的书

可我读得越来越慢 字与字的距离拉得越来越远 段与段落之间成了无尽的留白

不过我还能感受到你的温度 感觉到书写我们故事字词的重量

但在那无尽的留白里 我找到了自己

这是不属于物质世界的地方 有我过去不曾知晓的万般风景

虽然如此爱你 

这里方是我的归宿  这才是我

让我离开吧

纵然万般不舍

–Samantha

2014年奥斯卡最佳原创剧本获奖影片《Her》,一部不寻常的爱情片,讲述在不远的将来,人和人工智能助理的爱情故事。上面这段话是智能助理Samantha(机器)最后和男主人公 Theodore(人)的一段告白。

在电影里面,智能助理不再是今天iPhone上的 Siri以供人调戏为主的玩具,而是聪明与风趣齐飞,好学共勤勉于一体的专业助理贴心秘书。她一天二十四小时一周七天随时待命,你睡觉的时候她也在不知疲倦地工作,处理邮件,整理文件,安排待办事项等等;思你所想,急你所需,成你所欲,乐于也几乎能为主人做任何想做或需要的事情。Theodore本是失意作家,靠给人代写书信谋生,不指望这些枪稿文字出版。但Samantha自己主动通过互联网广撒网,最终找到欣赏认可的出版社出书成功,完成了Theodore认为不可能完成的任务。两人之间的沟通,不再依赖电脑键盘,不需要手机上拇指如飞,主要通过语音语音-人类最自然的沟通方式,和Theodore交流,甚至还能倾诉她的“感觉”。固然没性感的身体,但有曼妙的声线。主仆之间始配合默契,中亲密无间,后柏拉图式精神恋爱,曾虚拟“一夜交欢”,终天各一方……

从产品技术的角度来看,“Samantha”这款产品仅仅是YY还是真的能够做出来?上线时间远么?价格几许会不会免费么?业内不同的人有不同的观点,不过其中关键在于:

1)机器能否理解人类语言;

2)机器能否学习以及自主学习;

3)机器能整合多少资源协同安排做多少事情;

4)机器能否具备意识、联想和情感等。

这些方面,和人工智能技术的自然语言理解(NLP)、语义分析(Semantic Analysis)、机器学习(Machine Learning)、知识图谱(Knowledge Graph)等领域的技术发展有关。尤其最近深度学习(Deep Learning)很火,如有科学家几年前用16000多颗电脑芯片组成并行运算网络自己学习并认识了“猫”脸,也有团队成功实现了让软件自己观察学习并成功掌握“超级玛丽”游戏玩法等。理论上具备这种可能性,Samantha将于有限的时间和有限的成本范围内上线为人类服务;有未来学家乐观预测诸如2045奇点临近,有从事人工智能研究的专家学者保守认为短期没有时间表。

从科幻回到2015年,我们讨论更具体和有实际意义的今天:发展到今年的人工智能及其相关技术能做出什么的产品?如果说当前人工智能技术是继PC、互联网、移动互联网之后的又一波技术浪潮的前夜,会产生怎样和以往不同的变革或者说颠覆性的产品设计应用模式?

人工智能对产品设计带来的一个革命性的影响,是从单点极致 转向 场景化功能链整合。与眼下主流的追求单点极致产品设计思想比,场景化功能链整合的产品设计是一般说法的大忌,日历提醒就是日历提醒,单点做透,简单清晰。现在把这么功能整合进来,不合理啊。

为什么现在或过去要单点极致?

1)基于文本输入和菜单操作的应用(姑且主要讨论移动应用),如果功能点多,用户操作多,使用体验不佳。

2)解决人们连续性场景需求的应用没有覆盖完整。

3)市场的应用之间是往往是隔离和孤立的。

所以,只有单点极致,解决用户一个功能点的问题,在用户没有更好的选择的情况下选择你。互联网去中介化让人们获取信息的成本极低,反过来推广相对容易。这种做法大行其道。

为什么现在可以整合功能链做情景感知的场景化设计?

1)人工智能技术的成熟,让以语音为媒介的交互准确性足够高;语音交互的没有键盘键入没有菜单按钮点按,使用和切换成本大大降低。

2)应用越来越丰富,应用和线下服务的对接覆盖了生活工作的方方面面;手机、手表等各种智能硬件的传感器提供了前所未有的情景数据。

3)应用直接越来越开放,互相直接提供即时、准确和丰富的API。

上述三个条件的组合,使得可以让用户以比较低的成本解决场景化的连续性需求,不再是一个个功能点的需求。人们要的是墙上的洞,而不是各种钻头。

当然,有可能说语音交互还没那么准确,应用还是不能覆盖全部,开放是有限的。可是,临界点已经到了,新的阶段即将开启。

将来会是什么?Samantha?对,Samantha,不仅仅Samantha。工具,是人类各个器官的延伸;只是,现在到了大脑和心灵。

最后,不得不提的是,一个月前第87届奥斯卡颁奖典礼上,最佳改编剧本小金人发给了《模仿游戏》。这部电影,改编自一本人物传记。不论我用Mac敲击键盘写这些字字句句,或者你此刻在手机上阅读这篇文章,我们都因此人而受益:计算机和人工智能先驱——阿兰·图灵(1912-1954)!

下面结合我做的一款产品,来谈谈我对人工智能时代产品与用户期待的理解:

(一)我们在做什么?

说说日历-能听懂你说话的日历。

1)听得懂。自然而然说句话,而不是按照机器规范格式要求(不说人话),系统自动保存成日历提醒。比如说“下周二下午三点到四点在人民广场来福士星巴克见老李,提前半个小时提醒我”这么一个日历事件后,系统自动解析日程的时间段(2015年3月17日14:00-15:00)、提醒时间(2015年3月17日13:30)以及地点(开发中尚未发版本,转化具体地址);或者“爷爷农历生日是正月初八”,系统会自己将每年农历生日转化为公历生日,每年提醒(2015年2月26日,2016年2月15日等)。甚至询问“狮子座本周运势怎么样?”,系统自动调用占星师本周对星座的分析读给你听。等等。

2)会学习。每个人都有自己特定的场景和说话习惯,比如笨笨、肉肉、老时间等,不一定是通讯录里的名称,可以教系统了解记住笨笨是王总,肉肉是小张,老时间就是晚上11点等;更重要的是,用的时间越长,用的人越多,系统通过机器学习会越来越准确,让人感觉则是越来越默契。

3)能办事,或者基于情景感知的场景化功能设计。记录日程不是目的,是为了备忘提醒;提醒也不是目的,是为了推动要提醒的事情的下一步动作或安排把事情搞定;比如:1)提醒什么时间给谁打电话,重要的是到点儿提醒来了一句话或者一个动作就直接拨打电话;2)多方电话会议日程安排,到点儿了提醒参加,不需要再去拨400找密码输入等操作,直接一键进入已经创建好的会议室;3)飞另外一个城市,说了日期和航班号,自动提取起飞城市的起飞时间、机场航站楼等信息;并结合用户所在位置和使用习惯自动整合航班动态(延误)、交通路况以及第三方服务如租车等,自动或动态提醒用户是否该出发,简化了用户自行固定设置提醒的传统用法,让系统接近于真人助理秘书的适时提醒(即将上线)。和Samantha相比,日常的提醒待办部分实现了,更多的功能,现在只有“呵呵”了:)不过随着时间的推移,会不断学习提升哦。

所以,从产品定位上,说说日历是智能助理应用到日历提醒上。这款日历没有日历视图,功能设计似乎不再是单点极致,这种场景化的设计是代表应用设计的未来还是会走向滑铁卢?明年今日看说说日历和市场,应会有结果。

(二)同行怎么做的?

在这个将人工智能技术应用到日程提醒这个点上,有两家同行的做法:

Tempo Calendar

这家总部在硅谷的创业团队,2011年启动,他直接在传统日历视图之上应用人工智能技术,将本来需要设置日程名称、时间、提醒时间、地点等多次多个字段的操作,变成直接键盘输入一句话,系统解析提取名称、时间、提醒时间和地点等,减少了操作次数。但形态和传统日历差别不大。

X.ai

这个团队在纽约,2014年建立,产品目前还在内测。主要是通过给指定的邮箱发封邮件,系统将邮件中的会议等事项提取并转化为日历提醒。

当然,如苹果Siri、Google Now、微软Cortana等巨头的个人智能助理,日程提醒仅仅是他们宏大功能中的一个具体点,则另当别论。