在過(guò)去的60年里，人工智能始終停留在研究和概念層面，真正能夠進(jìn)入應(yīng)用層面的不多。隨著最近兩年風(fēng)口的來(lái)臨，進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)越來(lái)越多，“人工智能+”逐漸成為新趨勢(shì)，不僅體現(xiàn)在智能硬件、汽車以及家居行業(yè)，也在不斷滲透進(jìn)入電商、金融、醫(yī)療甚至藝術(shù)領(lǐng)域。人工智能本質(zhì)上，是要解決效率問(wèn)題。而設(shè)計(jì)行業(yè)存在的硬傷和痛點(diǎn)普遍都是客戶求成本低且設(shè)計(jì)要效率高。人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中能否像水電一樣成為標(biāo)配先且不說(shuō)，但人工智能將做減法快速解決設(shè)計(jì)問(wèn)題。本文以我在一個(gè)人工智能設(shè)計(jì)項(xiàng)目當(dāng)中的經(jīng)驗(yàn)作為出發(fā)點(diǎn)，跟大家分享用人工智能AI去做設(shè)計(jì)的魅力。

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在Facebook上，人工智能無(wú)處不在

在數(shù)據(jù)后臺(tái)，人工智能幫助Facebook使產(chǎn)品變得更加智能和好用。人們可以用它來(lái)進(jìn)行翻譯減少因語(yǔ)言不通而帶來(lái)的阻礙，識(shí)別圖像內(nèi)容幫助視障人士“看到”他的朋友所發(fā)布的照片并過(guò)濾垃圾郵件等不良內(nèi)容。Facebook也會(huì)使用人工智能來(lái)了解人們的發(fā)布意圖，這樣Facebook就可以改善用戶在其平臺(tái)上的使用體驗(yàn)。

當(dāng)我剛開始在Facebook擔(dān)任設(shè)計(jì)師時(shí)，我并沒(méi)有多少關(guān)于人工智能的想法，也沒(méi)有意識(shí)到人工智能應(yīng)如何作為工具來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)。但后來(lái)我設(shè)計(jì)了Facebook推薦功能，它使用人工智能來(lái)檢測(cè)用戶是否需要本地推薦，然后匹配好友推薦給Facebook頁(yè)面。這是我們幫助聯(lián)系人和當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的一種方式。

這一切源于一個(gè)問(wèn)題

我注意到在我的Feed里有很多帖子，人們都轉(zhuǎn)向Facebook，尋找推薦的地方和事情。這些帖子得到了大量的參與，但不是很有用。你必須瀏覽所有的評(píng)論，然后把這些名字復(fù)制粘貼到Y(jié)elp或Google上，以了解你的朋友推薦的地方——盡管有超過(guò)6千萬(wàn)的企業(yè)在Facebook上有頁(yè)面。盡管你能在你的時(shí)間軸上找到它們但最糟糕的是，在你的Feed中很容易丟失這些帖子，。

我想讓收集和使用的人們從他們的朋友那里得到的建議變得更容易更快，并且?guī)椭麄儚乃麄冃湃蔚娜四抢锏玫礁嗟慕ㄗh。

為什么使用AI

人們已經(jīng)在Facebook上提出了建議，我們不想妨礙已經(jīng)發(fā)生的用戶行為。最終，人工智能被證明是最好的方法，因?yàn)樗屛覀儼讶藗兊姆墙Y(jié)構(gòu)化對(duì)話變成了有用的候選詞名單或旅游指南。不過(guò)，我們并沒(méi)有馬上解決這個(gè)問(wèn)題。首先，我探索了許多可能的解決方案，我們通過(guò)用戶研究和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一問(wèn)題。

我們測(cè)試的第一個(gè)概念是一種方法，你必須預(yù)先說(shuō)出你想要的和在哪里。但是我們發(fā)現(xiàn)人們并不真正理解他們?yōu)槭裁匆@么做。他們沒(méi)有看到將這些額外的元數(shù)據(jù)添加到他們的帖子的價(jià)值，而且當(dāng)他們無(wú)法真正明確自己的目的時(shí)我們很難證明我們能給他們的價(jià)值。我們還在與現(xiàn)有的行為作斗爭(zhēng)，那就是基于他們的問(wèn)題來(lái)寫一個(gè)狀態(tài)更新。

（*注：這塊說(shuō)的是一個(gè)具體的使用情景，如用戶A有去旅游的打算，那么他在他的個(gè)人社交主頁(yè)更新信息如果是：“好無(wú)聊啊，好想出去玩”和“好無(wú)聊啊，周末想去山里玩”給AI的元數(shù)據(jù)是不同的，前者更泛用戶本身發(fā)布的動(dòng)機(jī)可能更多的無(wú)聊或者是想玩，而后者則有時(shí)間 有地點(diǎn)對(duì)于AI的預(yù)判會(huì)有很大幫助，就像你在你的微博搜索了你喜歡的明星，那可能你的興趣推薦就會(huì)有這個(gè)明星的新聞和相關(guān)推薦）

我們測(cè)試的另一個(gè)概念是更具教育意義的方法。我們認(rèn)為，通過(guò)教導(dǎo)人們了解將要發(fā)生的事情，我們可以幫助人們對(duì)產(chǎn)品感覺(jué)更舒服。我們?cè)俅伟l(fā)現(xiàn)，很難用文字或圖解來(lái)解釋我們是如何提供價(jià)值的，然后讓他們自己親身體驗(yàn)。一旦人們使用了這個(gè)產(chǎn)品，不出意料的是他們就會(huì)喜歡它，當(dāng)我們?cè)诎l(fā)布前添加了額外的步驟時(shí)，我們看到了一些使用量的下降。

通過(guò)測(cè)試這些更結(jié)構(gòu)化的方法，我們發(fā)現(xiàn)，我們?cè)隗w驗(yàn)中加入的改變?cè)缴?，?duì)人的感覺(jué)就越好。我們認(rèn)為最好的方法是“自動(dòng)的”，這樣可以增強(qiáng)已經(jīng)發(fā)生的行為，而不需要太過(guò)打擾。為了能以一種無(wú)干擾的方式觸發(fā)體驗(yàn)，我們依靠人工智能來(lái)理解人們何時(shí)提出建議，以及他們的朋友在回復(fù)時(shí)推薦了哪些地方。

建議是如何工作的

有了推薦，你可以像平常一樣在Facebook上發(fā)布你的問(wèn)題，當(dāng)你的朋友評(píng)論你的建議時(shí)，我們會(huì)鏈接到相應(yīng)的Facebook頁(yè)面，并顯示諸如評(píng)分、價(jià)格范圍、開放時(shí)間和地址等細(xì)節(jié)。我們還把他們推薦的所有地方都放在地圖上，這樣你就可以很容易地找到所有的東西。從佛羅里達(dá)的颶風(fēng)和澳大利亞最好的手工釀酒廠，我們看到人們用各種建議來(lái)尋找一切。甚至有一些Facebook群組，比如三州餐館俱樂(lè)部，幾乎每一個(gè)帖子都是一個(gè)請(qǐng)求或提供建議。

產(chǎn)品背后的人工智能

推薦產(chǎn)品看起來(lái)很簡(jiǎn)單。讓它工作要復(fù)雜得多。為了使?fàn)顟B(tài)更新如“朋友們！”到芝加哥去理發(fā)最好的地方是哪里?”在一篇推薦文章中，我們必須首先明白:(1)你要提出建議，(2)你要找的是什么類型的地方，(3)你要找的地方。這是說(shuō)比做容易，尤其是考慮到人們?cè)贔acebook上使用俚語(yǔ)和非正式語(yǔ)言的方式。

我們與Facebook的會(huì)話理解團(tuán)隊(duì)緊密合作，使用自然語(yǔ)言理解(NLU)來(lái)為我們的經(jīng)驗(yàn)提供動(dòng)力。該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種人工智能技術(shù)，可以理解文本帖子，以便準(zhǔn)確地檢測(cè)出某人在請(qǐng)求本地推薦時(shí)的情況，從而使我們能夠自動(dòng)觸發(fā)推薦體驗(yàn)。

當(dāng)你的朋友對(duì)你的帖子發(fā)表評(píng)論時(shí)，建議你應(yīng)該去看看那些很酷的地方，我們使用人工智能來(lái)理解文本，并提取最有可能的地方。人工智能也給了我們一個(gè)信心分?jǐn)?shù)，它表明了它是正確的地方。這個(gè)分?jǐn)?shù)決定了評(píng)論者收到的用戶體驗(yàn)。如果它是高的，我們只需在他們的評(píng)論上附上一張卡片(可刪除)。如果我們有中等的自信，我們會(huì)問(wèn)它是否再附加它之前是正確的位置。當(dāng)分?jǐn)?shù)較低時(shí)，我們會(huì)向他們展示一個(gè)空卡，打開一個(gè)搜索欄，讓他們手動(dòng)搜索他們想要添加的位置。

我在人工智能設(shè)計(jì)方面的經(jīng)驗(yàn)

人工智能的魅力在于它能讓你的產(chǎn)品“神奇地”工作。但我在推薦方面的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，人工智能的力量并不會(huì)減少對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的需求——事實(shí)上恰恰相反。在這個(gè)項(xiàng)目的所有經(jīng)驗(yàn)中，以下是我始終堅(jiān)持的:

尋找現(xiàn)有行為

人工智能打開了許多機(jī)會(huì)，使現(xiàn)有的行為變得更快、更容易。我們并沒(méi)有試圖創(chuàng)造一種全新的行為;相反，我們找到了一個(gè)現(xiàn)有的，并讓它變得更好！人工智能讓我們有可能提供一種神奇的體驗(yàn)，同時(shí)盡可能少的改變，讓人們給出或接受建議。

如果你沒(méi)有注意到人工智能那就對(duì)了

當(dāng)你使用人工智能來(lái)完善體驗(yàn)而不是定義它時(shí)，它實(shí)際上幾乎無(wú)法感知。 人工智能讓你擺脫傳統(tǒng)的用戶界面，以無(wú)感的，幾乎神奇的方式為人們解決問(wèn)題。

我們特意決定不讓你覺(jué)得是在和一個(gè)機(jī)器人聊天，或者像Facebook一樣把自己融入到你想和你的朋友聊天的對(duì)話中。 相反，我們使用了一種設(shè)計(jì)來(lái)增加您從朋友那得到有用的信息。 這種方法感受更自然，并保持你與你朋友的對(duì)話在最前端。 事實(shí)上，在用戶研究中，當(dāng)我們向以前從未見(jiàn)過(guò)的人展示這些時(shí)，有人說(shuō)：“噢，我以前用過(guò)這個(gè)！ 這真實(shí)太好了！”

測(cè)試 測(cè)試 測(cè)試

一旦你開始在體驗(yàn)中引入“人工智能”，人們就會(huì)認(rèn)為它應(yīng)該一直工作。 當(dāng)我們開始測(cè)試我們的數(shù)據(jù)時(shí)，我們的人工智能出錯(cuò)了。  很多時(shí)候，當(dāng)我們推薦給你一家餐館時(shí)，你會(huì)鏈接到牙醫(yī)的頁(yè)面，這并不是一種很好的體驗(yàn)。對(duì)真人進(jìn)行可用性測(cè)試非常重要，特別是在我們有一個(gè)工作產(chǎn)品的時(shí)候。我們還研究了很多公共推薦的帖子，以了解該產(chǎn)品實(shí)際上是如何滿足人們的需求的。通過(guò)觀察人們?cè)缙诘慕?jīng)歷，我們發(fā)現(xiàn)了很多與我們的人工智能有關(guān)的問(wèn)題，如果沒(méi)有測(cè)試我們就不會(huì)注意到。

不依賴于完美

即使你的人工智能大多時(shí)候都在運(yùn)行工作，也會(huì)有一些時(shí)候完全出錯(cuò)。 如果在這種情況下人們無(wú)法實(shí)現(xiàn)目的，那么最終會(huì)導(dǎo)致用戶的不滿。 有一項(xiàng)建議是，即使我們的人工智能沒(méi)有識(shí)別你的帖子，它也不會(huì)阻止你發(fā)布你的問(wèn)題，并從你的朋友那里得到推薦——你的帖子也不會(huì)獲得什么幫助。

優(yōu)雅的退化

通過(guò)回到可選的UI，你可以確保即使你的人工智能失敗了，你也可以為人們提供良好的體驗(yàn)。盡管設(shè)計(jì)多個(gè)UI處理的難度更大，但我們能夠通過(guò)區(qū)分基于人工智能的體驗(yàn)來(lái)提供一種較少侵入性的產(chǎn)品。對(duì)于推薦功能，我們嘗試提高和降低信心水平，并在每個(gè)級(jí)別上使用不同的UI處理方法，直到我們找到效果最好的組合。

反饋是一種禮物

在Facebook這是一個(gè)說(shuō)法，使用人工智能進(jìn)行設(shè)計(jì)更是如此。 重要的是，提供一些方法讓人們對(duì)我們的猜測(cè)給出反饋，然后用它來(lái)改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)讓人們?cè)阱e(cuò)誤的時(shí)候?qū)ξ覀兊慕ㄗh進(jìn)行反饋，我們不僅提供了一個(gè)優(yōu)化渠道，我們還創(chuàng)造了一種收集關(guān)于我們?nèi)斯ぶ悄艿挠杏眯畔⒌姆椒?。我們收到的每一條反饋都有助于改進(jìn)我們的人工智能和整體推薦體驗(yàn)。

影響人工智能的未來(lái)

自推薦功能推出以來(lái)，我們一直在不斷改進(jìn)體驗(yàn)，并且繼續(xù)了解人工智能所面臨的挑戰(zhàn)以及可以釋放的機(jī)遇。 最重要的是，我了解到，用人工智能進(jìn)行設(shè)計(jì)就像設(shè)計(jì)其他東西一樣。專注于人的問(wèn)題，測(cè)試你的假設(shè)，并在事情出錯(cuò)的時(shí)候提供支持。

由于人工智能不可避免地與我們所生產(chǎn)的產(chǎn)品進(jìn)行深度結(jié)合，因此產(chǎn)品設(shè)計(jì)師如何參與其發(fā)展變得越來(lái)越重要。 這是一種一種天然的適合制造技術(shù)的技術(shù)，在人工智能出現(xiàn)之前，人類行為就一直困擾著產(chǎn)品設(shè)計(jì)師。 通過(guò)將設(shè)計(jì)思想應(yīng)用于支持人工智能的產(chǎn)品，我們可以幫助確保這些工具真正服務(wù)于使用它們的人。

當(dāng)前名稱：人工智能（AI）在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的魅力
分享地址：http://aaarwkj.com/article24/edddce.html

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