如果你現在在科技領(lǐng)域工作，那你對人工智能（AI）或用戶(hù)體驗（UX）肯定不陌生了。隨著(zhù)人工智能的不斷進(jìn)步，人工智能越來(lái)越不局限在開(kāi)發(fā)者或數據科學(xué)家的領(lǐng)域。作為設計師/技術(shù)愛(ài)好者/企業(yè)家/創(chuàng )業(yè)者，開(kāi)始或繼續思考我們目前使用的設備是很重要的。為了改善生活，我們不應該局限于現狀。我們應該從每件事物中尋找靈感，并把生活看做一個(gè)界面。
當我在2017年寫(xiě)這篇文章時(shí)，人工智能是被控制的，有限制的，有事實(shí)依據的和一種形式的代碼。人工智能不是有生命的，有意識的，天網(wǎng)系統的，有創(chuàng )造力的，有野心的或者有同情心的。讓我們來(lái)看看一些公司的研究案例，這些公司正在使用各種形式的人工智能來(lái)改善他們的用戶(hù)體驗。
Airbnb
Image — Airbnb https://www.airbnb.com
當你想到人工智能時(shí)，你第一個(gè)聯(lián)想到的不只是出租房間或公寓。隨著(zhù)人工智能和數據驅動(dòng)文化的發(fā)展，Airbnb不僅改變了酒店行業(yè)，也改變了該行業(yè)與人工智能的關(guān)系。當你去度假時(shí)，不管你住在何處或住宿類(lèi)型如何-你極有可能按照供求模型來(lái)支付價(jià)格。
Airbnb的“價(jià)格指南”是一個(gè)人工智能工具,“讓Airbnb的房東知道，他們應該根據每天的情況確定房屋價(jià)格，以使其更有可能被租出去”-Airbnb。有了這個(gè)技術(shù)，房東就能看到一個(gè)日歷，顯示他們每天為房屋設定的價(jià)格。如果房東對房屋的價(jià)格設定是合理的，日期呈現出綠色，如果價(jià)格太高，呈現出紅色。使用此信息，房東可以使用滑塊調整價(jià)格并找到“最佳位置”——價(jià)格太低被出租的概率就會(huì )很高，價(jià)格太高出租的概率較低，可能整體盈利會(huì )少。
價(jià)格指南人工智能算法是基于A(yíng)irbnb使用開(kāi)放式人工智能工具收集并處理的大量數據。價(jià)格指南模型中有很多影響因素，包括列表類(lèi)型、位置、價(jià)格、可用性，以及每個(gè)日期離當前時(shí)間有多遠。通過(guò)這些數據，價(jià)格指南可以為Airbnb用戶(hù)自動(dòng)計算和思考，從而使體驗更加直觀(guān)和透明。
聊天機器人
聊天機器人和其他現代界面每天都在變得越來(lái)越人性化（至少他們給人的感覺(jué)是這樣的）——這是由于“好萊塢公式”。好萊塢公式是由Martin Stellinga提出的用來(lái)創(chuàng )造有意義的故事。想想迪士尼人物是如何與他們的用戶(hù)建立關(guān)系的。他們設法與不同的人群構成了這些大規模的關(guān)系。
迪士尼的每一個(gè)角色都有獨特的個(gè)性，在不同的媒介(應用、書(shū)籍、電影等)中展現。想象一下我們是否能夠成為在界面上創(chuàng )建這些角色的專(zhuān)家，并與我們的用戶(hù)建立類(lèi)似的連接。如果人工智能是新的UI，那么個(gè)性化可能就是新的UX。
許多網(wǎng)站/產(chǎn)品為客戶(hù)提供了在瀏覽時(shí)與聊天機器人聊天的機會(huì )。*劇情反轉*雖然他們看起來(lái)像真人，但并不是每個(gè)公司都有一個(gè)真人在另一端。通常你是在和原始的AI交流。有趣的是，這些聊天機器人需要熟練地解釋自然語(yǔ)言——這是一個(gè)很難驗證的假設。
Netflix
在一個(gè)多設備的世界里，各行各業(yè)的設計人員必須想出大量的內容/圖形來(lái)滿(mǎn)足許多媒體的需求。這個(gè)過(guò)程需要時(shí)間…很多時(shí)間——哦，對于Netlfix不是這樣。Netflix和許多其他公司已經(jīng)將這個(gè)創(chuàng )意階段交給了人工智能。
以面部和全身特征來(lái)確定圖像焦點(diǎn)的例子-圖像:Netflix
Netflix早期發(fā)現了視覺(jué)效果如何影響用戶(hù)群體和他們觀(guān)看特定內容的決策，為了利用這一結論，Netflix開(kāi)發(fā)了一種人工智能算法，從圖片中抓取元素，并應用樣式化的電影標題來(lái)創(chuàng )建一個(gè)與用戶(hù)興趣、語(yǔ)言和位置對應的海報——酷吧？與此同時(shí)，該算法對每一種設計效果進(jìn)行AB測試，從而優(yōu)化內容。當人工智能處理這樣的任務(wù)時(shí)，設計團隊可以更專(zhuān)注于理解用戶(hù)的路徑并細化這些規則。
人工智能不僅局限于大玩家，像RealEyes這樣的小公司也在利用科技的進(jìn)步。
驅動(dòng)人類(lèi)決策的不是理性，而是情感。我們知道，人類(lèi)是被他們的情緒所激發(fā)的，而情感刺激大腦的速度是認知思維的3000倍。為了客觀(guān)、準確地幫助組織測量人類(lèi)情感，RealEyes提供了通過(guò)面部識別算法讀取人類(lèi)表情的技術(shù)。
Image — RealEyes https://www.realeyesit.com/Media/Default/Videos/Video_Poster.jpg
RealEyes軟件通過(guò)網(wǎng)絡(luò )攝像頭記錄人的情緒，并利用底層人工智能算法對其進(jìn)行理解。這一技術(shù)對于像可用性測試這樣的東西非常有用——當測試一個(gè)產(chǎn)品時(shí)，你可能會(huì )發(fā)現用戶(hù)能夠使用并理解它(很好)，但是看到某種信息后她們變得憤怒(不太好)。如果沒(méi)有測量用戶(hù)的情緒反應，該產(chǎn)品可能已經(jīng)發(fā)布，并導致客戶(hù)不安。該技術(shù)的其他好處還包括通過(guò)高效分析和編碼視頻/圖像數據等方式實(shí)現工作流程的自動(dòng)化。
你已經(jīng)讀過(guò)一些案例研究如何使用人工智能來(lái)改善用戶(hù)體驗，但是最后我喜歡添加一個(gè)有點(diǎn)不同的例子。這個(gè)例子是關(guān)于人工智能可能改變也將改變我們構建產(chǎn)品的方式，但也有可能改善我們和產(chǎn)品的關(guān)系。
Pix2code
人工智能可能是你新的前端開(kāi)發(fā)人員——是的前端開(kāi)發(fā)人員，很棒吧？Pix2code是一種智能的形式，可以從你的界面截圖中生成代碼。像這樣的工具可以幫助縮小UI/UX設計人員和前端開(kāi)發(fā)人員之間的差距，但也不能替代。
雖然這樣生成的代碼現在不完美，但是理解這一個(gè)概念是很重要的。當人工智能得到更多訓練時(shí)，它只會(huì )變得更聰明、更有效率。從這一刻起，它只會(huì )變得更好。
我們來(lái)談?wù)剶祿?數據=智能，沒(méi)有數據=沒(méi)有智能
Image —Fabien Girardin：一個(gè)將學(xué)習材料（數據）提供給算法的反饋循環(huán)。在UX中運用AI和這個(gè)反饋循環(huán)是很容易的。 然而，重要的是要記住，它提供給用戶(hù)的結果是依據大數據的。數據的質(zhì)量對AI來(lái)說(shuō)很重要。信息越復雜，AI了解得越詳細，結果就越好。
用人工智能很容易提升用戶(hù)體驗。然而，重要的是要記住，它為用戶(hù)提供的結果，是依據大數據的。數據的質(zhì)量對人工智能很重要。信息越復雜，AI了解得越詳細，結果就越好。向人工智能提供未開(kāi)發(fā)的信息可能是災難性的——大的整體數據集是必須的。
盡管這是一個(gè)大膽的想法，我們可能需要設計一些激勵參與的體驗，從而幫助我們改進(jìn)/培訓我們的AI。我們可能需要優(yōu)先考慮AI而不是我們的用戶(hù)，AI的優(yōu)先級在UX之前。體驗越難以預測，人工智能就會(huì )變得越聰明，因此；我們需要對我們的用戶(hù)發(fā)布不成熟的體驗以收集數據。作為設計師，我們需要解決的問(wèn)題是獲取人工智能需要知道的信息和我們的用戶(hù)愿意提供的信息。
下面的流程圖幫助說(shuō)明了人工智能和人類(lèi)之間的反饋循環(huán)。
Image — Elaine Lee (AI Designer at Ebay)
結論
我們正在快速進(jìn)入人工智能的世界。作為設計師，我們有機會(huì )定義我們與人工智能的關(guān)系將如何發(fā)展。這是我們所有人與數據科學(xué)家(以及其他利益相關(guān)者)合作創(chuàng )新的機會(huì )，并創(chuàng )造令人興奮的有意義的體驗，這將有益于我們的用戶(hù)和UX的未來(lái)。記住，系統獲得的數據是體驗的基礎。數據、學(xué)習算法和UXD的結合可以為我們的用戶(hù)觸發(fā)一個(gè)難忘的體驗。
原文作者：Jake Deakin
譯文作者：楊會(huì )靜
原文標題：How AI is being leveraged to design better UX
原文鏈接：https://uxplanet.org/how-ai-is-being-leveraged-to-design-better-ux-8710efce79a1
來(lái)源：http://ued.ctrip.com/?p=5657
題圖來(lái)自PEXELS，基于CC0協(xié)議
