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            不止是片單!接下來我們大概要為機器設計靈魂了

            來源:優設    日期:2016-12-22 14:16:16

            原文地址:http://www.uisdc.com/soul-in-the-chatbots

            我們一直試圖制造更加智能化的東西。當我們談及體驗的時候,一直在強調情感化設計,為什么?人就是情感動物,正如同我在之前的文章《情感|設計的三個層次,幫你重開情感化設計的大門》中所說,情感和情緒是幫助人同外界進行快速交互、溝通的有效機制,甚至我們絕大多數的交互,都是在本能和行為層面。

            我們使用情感在進行溝通。我們希冀App能像人一樣同我們交互,符合用戶認知的行為召喚,模擬現實世界的微交互和動效,這些都讓APP更加“有人樣”。

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            我們一直試圖讓給機器注入靈魂。難道不是么?

            當我們談及2016年我們所追隨的設計趨勢的時候,想到的更多的會是微交互、無限滾動、扁平化2.0、VR甚至信息圖。其中,以微交互、動效為代表的許多UX技術都是以“人”的角度作為出發點,并且以“鮮活”、“生動”作為設計的方向。在這其中,最為“富有人性”的應該就是ChatBot了。

            Chatbot并不是什么新概念,俗稱聊天機器人,早在上世紀60年代的時候,就已經有MIT的教授作過類似的東西。

            回溯歷史,從圖靈機到電腦,從PDA到智能手機,孤獨的人類在試圖創造便捷的工具的同時,從來未曾放棄制造更加聰慧的伙伴。

            明顯的趨勢

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            和VR、AR 這類大熱的新興領域相同,Chatbot 已經成為了互聯網和投資的新寵。也許在普通用戶眼里,Siri 還不夠“成功”,但是它的實際功用和潛在價值讓各大科技公司、創業團隊都眼熱。今年3月,微軟在每年例行的Build 大會上推出了 Bot Framework ,隨后而來的4月,Facebook 在 F8大會上展示了全新的Messenger 平臺,然后是5月的Google I/O大會,會上發布了 Google Assistant、Allo Messenger 等應用和套件,而Amazon 也不愿落于人后,開放了Echo 智能音箱背后的AI 平臺 Alexa 。

            這些大型科技企業代表了Chatbot 的發展方向,那么緊隨其后的是來自世界各地的創業團隊。這些創業團隊的Chatbot類產品和服務橫跨多個平臺,垂直到多個不同的領域:保險代理、虛擬助手、客戶服務、虛擬買手、機器人平臺,等等等等。VentureRadar 將截至今年6月的最熱的Chatbot領域的創業公司列舉了出來:

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            這些深入多領域推動ChatBot 發展的公司為我們展現了聊天機器人的巨大潛力,拿到大量融資的創業企業也證明了投資機構對于這一領域的巨大信心。

            相比于VR和AR,單純的Chatbot 似乎距離我們熟知的圖形化界面要更遙遠,但是它和廣泛意義上的“設計”的概念卻更加貼近。雖然類似Chatbot 這一的產品早已有之,但是如今我們的探討的Chatbot 卻比當年的粗陋的AI更加智能。

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            智能的證據

            如果將Chatbot 和人工智能(AI)完全割裂開來看,是不合理的。但是目前我們所能接觸的Chatbot 少有能夠上升到人工智能的程度,正是因為人工智能(AI)的要求之高,從事這方面研究者少有直接拿人工智能來指代自己的研究工作的。

            此時,就不得不提一下圖靈測試了。

            圖靈提出了一種測試機器是不是具備人類智能的方法。即假設有一臺電腦,其運算速度非???、記憶容量和邏輯單元的數目也超過了人腦,而且還為這臺電腦編寫了許多智能化的程序,并提供了合適種類的大量數據,那么,是否就能說這臺機器具有思維能力。

            為消除人類心中的偏見,圖靈設計了一種“模仿游戲”即圖靈測試:遠處的人類測試者在一段規定的時間內,根據兩個實體對他提出的各種問題的反應來判斷是人類還是電腦。通過一系列這樣的測試,從電腦被誤判斷為人的幾率就可以測出電腦智能的成功程度。

            復雜的人類語言是人類傳遞信息表達思想的核心手段,模仿游戲就是圍繞著測試者能否判斷出機器和人類的語言而進行的。

            而圖靈的傳記電影《模仿游戲》[ed2k]就正是因此而得名。

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            實際上,2014年6月7日在英國皇家學會舉行的“2014圖靈測試”大會上,聊天程序“尤金·古斯特曼”(Eugene Goostman)首次“通過”圖靈測試。

            我們現在所探討的Chatbot 有多少最終能通過圖靈測試我們難以得知,但是隨著數據挖掘、機器學習等技術的推進,深度學習的算法的技術成熟,計算機的智能化進程已經大踏步地前進了,今年3月 Google 的 Alpha GO 戰勝李世石就是一座里程碑。

            不過在另外一部電影《機械姬》[ed2k]當中,圖靈測試化作一個揪心的賽博朋克寓言,悲劇收場,引人深思。

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            全新的交互

            自然語言的處理是Chatbot 所面臨的最大的障礙之一。和我們常見的UI界面的UX設計不同,UI的可控性和內容的明確性更高,但是自然語言的邏輯、含義、語法、情緒、意圖要比圖形化界面復雜太多,

            “李雷,下午去燒烤,去不去?”
            “我去,不去!”

            目前常見的做法,是將自然語言解構,提取出關鍵詞,分析其中的詞性、狀態,猜測用戶的意圖和情緒,配合其他的信息內容,匹配用戶分類模型,根據算法來給予反饋。

            如果是涉及特定領域的Chatbot,需要專業性較強的知識庫和針對性較強的模型。但是如果是類似Siri 這樣開放式、不限定內容的Chatbot,就需要極為豐富的知識庫和大量的模型,用以匹配復雜多變的內容。近年來進步明顯的深度學習的算法讓開放領域的Chatbot 更容易被用戶“養成”。

            還是以Siri為例,開放式的Chatbot 投入成本高昂,用戶使用的目的性非常模糊,需求常常不明確,黏性較低,除了少數類似蘋果這樣的大廠會持續跟進推動之外,剩下的大多都是玩票性質的。

            垂直到特定領域的Chatbot 本身就具備場景化、專業化的特征,目前接受天使投資并且影響力靠前的Chatbot 初創公司大多數都是這種類型。但是在這種目的性很強的語境下,Chatbot 需要具備更強的分析和識別能力,除了專業性的知識,還要能夠清晰地理解用戶的意圖,給予針對性的解答。

            開放式的Chatbot 適用范圍更廣,所面對的用戶群體更大也更多變,合理的運用之下,無疑可以產生不可估量的價值。這個時候的Chatbot 可以是一個平臺化的產品,給予適當的權限和功能支持就是一個強大的操作系統,而交互上使用的就是自然語言。這就是一個全新的交互界面了。

            回憶一下電影《星際穿越》[ed2k]中的人工智能吧,這些具備人工智能的機器人能夠良好的同交互對象使用自然語言溝通,在確保了機動性和功能性的同時,還擁有獨特的性格。原本可以人形化設計的AI 在電影中被刻意異化為巨大的金屬塊,時刻提醒使用者,它們并非人類。

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            技術的壁障

            自然語言輸入的首要障礙就是語言的識別的問題。且不說中國八大方言體系下多如牛毛的分支,即使同樣說的是普通話或者英文,千奇百怪的口音也會對信息的正確錄入產生影響。當然,如果語料庫夠豐富,這個問題可以一定程度上得到緩解。

            所以,目前許多相關的Chatbot 都依然采取的是文字輸入的方式,徹底回避到語音識別的問題。從UX的角度而言,這樣的服務反而不如專門的APP來得實用。

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            當用戶提出了問題之后,Chatbot 通常需要解構自然語言,獲取關鍵信息。目前自然語言解構通常是借助NLP技術來實現,也就是神經語言程序學 (Neuro-Linguistic Programming) 的相關技術。NLP發展道路上不斷吸取邏輯學、心理學、哲學等其他學科的觀點并用以整合形成自身的學術論點,這種包容的結合帶給了NLP作為一個學術的邏輯體系。NLP 可以用來解構語言、思維和行為上的習慣,但是這門依然在不斷發展、包容性極強的學科本身的缺陷也很明顯,現在Chatbot 有限的識別度就是證據。

            不過Chatbot 的實現方式并不一定非得是 解構-提取-排序-匹配模型的方式來實現,Chatbot還可以以類似人類學習語言的方式,通過語料庫或者深度神經網絡技術來模擬、生成語言模型,這種“養成”式的Chatbot 需要大量的語料庫來支撐、優化,它通常學習性更強,不會犯語法和表述上的錯誤,可以更加自如地應對預設外的問題,規避人為設定帶來的不確定性,維護性更好。目前Google 的 AlphaGO 就是基于此技術發展而來。

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            “人的本質更像是一座堡壘,一個移動的領土,以意志的暴君統治著無數人格組成的民眾。 ——《攻殼機動隊》”

            和生物一樣,ChatBot ,或者說未來的人工智能都是一個系統,系統最重要的是并非改錯能力,而是容錯能力。增加系統的容錯度則必增加系統的冗余度,兩者不可兼得,所以最后得到的是一個健壯的系統而不是一個“美好”的系統。之前我所提及的邪惡的“小黃雞”就是一個典型。

            一個容錯能力強大的Chatbot (比如Siri)就像是無數人格的結合體,它并不會極端化,但是它是千千萬萬離散的“靈魂”糅合為一體的“生物”。

            如果我們所用的硬件設備是Chatbot的軀殼,那么它正好呼應了《攻殼機動隊》[預告片]的英文名稱:Ghost in the Shell。

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            情感的設計

            Android 的設計主管 Matias Duarte 曾經在 Android 4.0的發布會上向所有人提問:“機器是否擁有靈魂?”他給予的答案是充滿全新“性格”的 Android 4.0 的設計語言,當然,延續自此的 Material Design 設計語言同樣是出自他的手。

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            圖形化的界面能夠傳遞情感,結合了Chatbot 的界面能夠承載更為豐富的情緒?,F實生活中最值得學習借鑒的大概是Siri了,而電影《Her》[ed2k]中的人工智能操作系統 OS1 則給出了一個更加值得學習的案例。

            主人公Theodore是一位信件撰寫人,心思細膩而深邃,能寫出最感人肺腑的信件。一次偶然機會讓他接觸到最新的人工智能系統OS1,她不僅提供各種助手服務,如清理磁盤、處理郵件、安排日程甚至泡杯咖啡,還能成為閨蜜、女朋友,無時無刻不在陪伴著,提供專屬的親密感。

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            當OS1化身 Chatbot 同 Theodore 聊天的時候,展現出了一個Chatbot 應有的素質:

            ·使用友善而包容的語言同人交流
            ·使用令人喜愛、熟悉、有安全感的聲線來溝通(配音是斯嘉麗·約翰遜),更容易獲得信任
            ·當用戶開始調戲Chatbot 的時候,不要無禮,巧妙地回應

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            而OS1的完善之處不僅僅體現在聲優和內容上。Theodore 身為信件撰寫人,平日感情細膩;OS1 使用了女性化的嗓音,圖形界面上采用了簡約而優雅的動效,色調則是溫暖的橙色,這些屬性同 Theodore 本身的氣質相得益彰:

            ·結合用戶的背景信息,提供個性化的反饋
            ·為用戶提供統一、一致的形象,讓他們感受到一個立體的角色

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            OS1 作為一個幫助 Theodore 處理各種問題還要陪伴的人工智能,需要處理的事務并不少,面對真實的人類需要以相應的情感邏輯來應對:

            ·辨識用戶的情緒,迎合用戶的需求
            ·不要無緣無故不搭理用戶(系統崩潰除外)
            ·提供選項,教人應對
            ·碰到問題的時候安慰用戶,表示理解他們的痛苦

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            如果Chatbot 的溝通模型能夠被設計的話,那么對于情感的設計將會是整個產品中至關重要的部分。

            “人心不是紙箱,不會被填滿。愛得越多,心就會越大。 ——《Her》”

            結語

            也許有一天我們所創造的Chatbot,或者人工智能會像《普羅米修斯》[ed2k]當中的AI一樣對造物主產生好奇、質疑甚至傷害,但是在此之前,我們還有很長的路要走。

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