22|正确运用智能交互:谁才是主人?
刘石
你好,我是 Rocky。
以前提到智慧交互的时候,人们第一时间会想到的是语音交互、智能音箱。现如今随着计算机视觉兴起,智能系统可以更加准确地去理解人的体态、表情、情绪。
而未来可以预见的是脑机接口,让智能系统更加精准地去理解人的意图。在这种背景下,智能可能无处不在,比如智能家居、安防、金融、零售、交通、教育、医疗、健康、制造、交通等等。但从交互上来看,不管是什么场景,交互无非还是那么几种。所以这节课我尝试从人因的角度,透过现象看本质,带你探寻一个智能系统和人交互的基本特点。
AI 系统设计的挑战
首先我们来看看我们在 AI 系统设计中,究竟会面对哪些挑战。
作为一个智能交互系统,有三个特点我们是必须要面对的:
智能系统会根据获取的信息自行作出一些判断和回应,而且这些回应很多时候是不完美的;
智能系统是一个进化系统,它在不停学习,进步或者退步完全取决于训练的数据(和教育一个孩子类似);
由于它会学习并能主动回应,因此未来演进的状况是未知的,并不能简单预测(和一个孩子的成长类似)。
人对智能体的态度是新奇并且警戒的,信任关系的建立取决于接触的深度。最终信任的建立取决于:
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智能交互系统设计面临的挑战及解决方案 智能交互系统设计面临着诸多挑战,包括智能系统的不完美性、信任建立、系统可信度的展示、预测逻辑的阐明以及寻求用户的帮助和裁决。设计师需要正视智能系统的不完美性,针对不同的技术成熟度水准,给用户足够的提示,让用户意识到AI技术的局限,从而降低用户的期待。此外,在系统的判断时,应该体现不确定性,坦诚展示系统的可信度,甚至直接说“不清楚、不知道”,都会比回答一个错误的答案要显得更为真挚和坦诚。同时,设计师需要阐明系统的预测逻辑,告诉用户系统的算法产生理性的判断和评价。最后,智能系统需要寻求用户的帮助和裁决,通过用户的裁决来反向训练AI系统,系统就会不断优化,体验也会提升。这些挑战需要设计师深入理解AI技术,正视其不完美性,坦诚展示系统的可信度,阐明系统的预测逻辑,并寻求用户的帮助和裁决,从而建立用户对智能系统的信任。 在文章中,还提到了智能交互系统的成长性设计,以及情感计算交互的挑战。文章强调了智能系统的不完美性,以及设计师需要采取的方法来改善用户体验,包括坦诚展示系统的置信度情况、避免黑盒,阐明系统的预测逻辑,寻求用户的帮助和裁决,以及将对智能系统的训练做在明处。此外,文章还提到了情感计算交互的复杂性,以及在技术不成熟的情况下如何处理情感表达,避免过度拟人化。 总的来说,本文强调了智能交互系统设计面临的挑战,并提出了解决方案,同时也对智能系统的成长性设计和情感计算交互进行了探讨。这些内容对于设计师和技术人员来说都具有重要的参考价值。
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- 陈晓晓华为的智能助手不知道怎么用,是不是突出自己蠢了~😂
作者回复: 这是华为智能助手的设计问题。
2021-05-02 - Xiaoyun Wei三星的bixby原来会通过交互强化用户与智能助手互动,当你对于bixby的反馈给出评价后会获得成长值,用这种方式鼓励用户训练ai2021-07-14
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