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資深產品經理淺談人工智能對用戶體驗的影響
時間:2018-03-24來源:www.aaa-cg.com.cn點擊量:
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1. 安全性

越接近系統底層的技術越影響用戶體驗,例如手機中毒或者信息被盜都會對用戶產生巨大影響;如果關系到國家安全,整個社會的秩序都會被擾亂,所以安全性是產品以及用戶體驗的基礎。

iPhone X使用了安全性更高的Face ID,Face ID是通過人臉識別技術進行的生物特征認證。蘋果表示,Touch ID指紋識別被相同指紋破解的概率是五萬分之一,Face ID面部識別被相同面貌破解的概率為一百萬分之一,Face ID面部識別的安全性整整提升了20倍。

人臉識別不僅可以提高安全性,同時可以提高用戶體驗。百度錢包和友寶合作了一款人臉識別自動售貨機,用戶購買商品時可以通過“刷臉”的形式進行支付,全程不需要掏出手機進行解鎖、打開應用、掃碼等繁瑣的操作,只需要在攝像頭前露個臉,商品就會從貨架上自動下來,體驗非常棒。尤其是在身無一物的健身房里放一個人臉識別自動售貨機,可以大大提高健身房的用戶體驗。

除了刷臉支付外,百度也將人臉識別技術用在安檢上。刷工卡才能進入百度辦公區域已成為過去,員工還可以通過“刷臉”的形式自由進出辦公區域,員工再也不用擔心因為忘記帶工卡而出入不方便了。

在以往,人口流動密集的地方需要查驗身份來確保系統的正常運行。查驗身份需要大量的人力和時間,如果遇上春節等情況,工作人員一時忙不過來可能會導致乘客滯留坐不上回家的火車。最近海關、高鐵站和機場陸續使用了人臉識別技術進行身份識別,人們只需要通過人臉識別和刷指紋就能完成安檢,曾經一兩分鐘搞定的事情可以在幾秒內完成,極大提高了安檢效率,從而乘客等待的時間大幅度減少,體驗上升。

2. 效率

2.1 實時性

隨著計算能力和算法的提升,計算機可以做到實時反饋結果。在以往的重要直播上,視頻會顯示實時字幕,這是通過給原有直播信號增加5-10分鐘的延時,速記員在這短暫的時間內快速整理并輸出字幕,但這需要消耗多名速記員的大量體力和腦力。在人工智能時代下,語音識別準確率高達97%,通過語音識別和自然語言處理技術,每場直播都能實現低成本、零延遲的實時字幕。有些直播產品還會在視頻旁邊顯示整場內容的字幕,方便用戶隨時瀏覽過去的內容,對于經常不在座位旁但需要了解直播內容的用戶來說,這是很棒的用戶體驗。

如果直播時增加多國語言的需求,需要會場上配置多名同傳翻譯,成本大幅度提升。相比速記,同傳翻譯更加消耗翻譯人員的體力和腦力,所以你會發現一場直播上最少會有兩名同傳翻譯定期更換。隨著直播時間的增長,越到最后翻譯質量越得不到保證,這對觀眾來說并不是一件好事。在人工智能時代下,計算機不僅能做到實時字幕,同時也能做到實時翻譯。實時翻譯不僅能大幅度降低同傳翻譯的工作難度,同時也能確保翻譯的質量和觀眾的觀看體驗。

在會場中觀眾可能會遇到這樣的問題:拿同傳翻譯設備需要抵押證件或現金,觀眾難免會擔心自己的證件會被弄丟。我相信這個問題很快能解決:不久的將來觀眾可以使用自己的手機和耳機充當同傳翻譯設備,不再需要抵押證件,保證觀眾在會場上的體驗和感受。2017年,Google推出了Pixel Buds耳機,這款耳機能夠即時翻譯40種語言,跨語言溝通不再是難事,被稱為《銀河系漫游指南》的巴別魚耳塞,同時這項技術被納入2018年麻省理工科技評論的“全球十大突破性技術”。

說明:在《銀河系漫游指南》中,你只要將巴比魚塞進耳朵里就能理解任何語言。

2.2 減少流程

通過語音識別、自然語言處理、知識圖譜等技術,語音操作開始普及。語音操作可以簡化指令型操作,例如設置鬧鐘。以往設置一個手機鬧鐘需要“解鎖-尋找應用-打開應用-添加鬧鐘-設置上下午-設置小時-設置分鐘-設置是否重復-保存-退出鬧鐘應用”10步操作;現在通過語音指令“每天6:30叫我起床”一句話就能把一個鬧鐘設置好,極大減少了操作流程。對于不懂使用手機的老年人來說,語音操作簡直就是上天賜予的禮物。

去超市里購物,最心煩的事情是什么?可能很多人會回答:排隊結賬。的確,排隊等待確實很耗時間,誰不想拿了就走?2017年亞馬遜推出了顛覆傳統超市運營模式的無人超市Amazon Go,Amazon Go使用計算機視覺、深度學習以及傳感器融合等技術自動識別顧客的動作、商品位置以及商品狀態,顧客拿到商品后無需排隊結賬就能直接離開商店,離開時顧客的智能手機會自動結算并收到相關賬單。Amazon Go減少了顧客在超市里的排隊結賬流程,使得顧客擁有更好的購物體驗。

3. 易用性

3.1 降低復雜度

相信大家對Adobe的Photoshop、After Effects并不陌生,它們都是設計師手中的利器,但由于這些軟件的學習成本很高,使用它們并不容易,所以有不少設計新人望而止步。2016年,Adobe發布了基于深度學習的Adobe Sensei平臺,它能夠利用Adobe長期積累的大量數據和內容,從圖片到影像幫助設計師解決復雜的問題,將重復勞動變得自動化。例如,新版Photoshop增加了一鍵摳圖功能,用戶只需要一兩步操作就能將人體摳出來;拉伸圖片時關鍵事物能被自動識別出來并不受拉伸影響。After Effects支持視頻內進行人臉識別和物體識別,設計師可以直接為演員戴面具或者增加其他特效,以及為演員的衣服替換顏色。Adobe Sensei使設計軟件的復雜程度和制作成本大幅度降低,設計師能有更多的時間去思考和表達創意。

在《鋼鐵俠》電影里,相信大家對Jarvis系統如何輔助Tony Stark并不陌生,它主要通過數字孿生技術(Digital Twin)實時將鋼鐵俠盔甲的狀態以AR的形式展現給Tony Stark。數字孿生技術是一種將物理世界映射到虛擬世界的仿真技術,它能夠將物理世界的信息實時同步至虛擬世界,通過計算機實時管理、模擬和預測發現物理世界中的問題。從人主動發現問題變成問題主動找人,數字孿生技術簡化了大規模復雜系統的監控流程;同時,將管理交給計算機可以降低復雜系統的學習成本,以及更早地發現問題并提前進行處理。

3.2 準確性

Google是最早提出并使用知識圖譜的搜索引擎。通過構建知識圖譜的方式,Google為人物、書籍、電影等現實事物建立關聯,并將搜索結果進行知識系統化。任何一個關鍵詞都能獲得完整的知識體系,比如搜索“Amazon”,一般的搜索結果會顯示Amazon購物網站,但Amazon并不僅僅是一個網站,它還是全球流量最大的Amazon河流,Google期待能夠將所有的結果通過“知識圖譜”模塊展示出來。通過知識圖譜技術,用戶將會獲得更佳的搜索體驗,并且能夠更快、更簡單、更準確地發現新的信息和知識。

3.3. 實時教程

AR技術將會讓產品說明失去存在的價值。紙質說明書通常需要用戶去讀取文字信息和圖片注解,而AR技術可以識別對象,并在此基礎上疊加文本或視頻說明。AR 眼鏡將協助用戶實現最好的體驗,用戶可以解放雙手,在操作的同時,實時查看說明信息。其實AR使用手冊在1992年已經開始投入使用,波音公司開發的頭戴式顯示系統幫助工程師組裝電路板上的復雜電線束。

4. 場景化

場景包括用戶背景、用戶情感、時間、空間信息、與上下文相關的背景知識,如何通過人工智能技術實現場景化是人工智能最能體現價值也是最難攻克的重要部分。目前的人工智能產品只能通過人為設計去解決比較簡單的場景問題,還沒達到真正的智能階段。我認為,知識圖譜是人工智能解決場景化的重要手段之一,通過知識圖譜去構建用戶的歷史背景,了解用戶與周圍事物、產品之間的交互和關系,有助于人工智能系統找到最佳的答案反饋給用戶。

5. 個性化

所謂千人千面,每個人都是自己個性的一面,如何滿足每一位用戶的個性化需求是每個產品最想也是最難實現的功能。我認為,抖音是移動互聯網中最成功也是最有毒的產品,它通過個性化推薦技術滿足了用戶生理和好奇的需求;使用圖像識別和AR等技術降低了用戶制作優秀視頻的門檻,讓用戶低成本制作符合自己個性的視頻;最后通過精準的用戶定位和運營策略獲得了用戶的火箭式增長。

手機百度借助百度強大的自然語言處理、知識圖譜和深度學習等技術,為6億用戶標記上百萬個標簽,并且能夠根據不同用戶的使用行為、場景、個人興趣等標簽推薦給每一個用戶不同的資訊內容,實現“手機百度看資訊,千人千面大不同”。

結語

人工智能技術的成熟可以讓產品變得更簡單、更高效率以及體驗更佳。我認為在未來幾年,設計師不能只關注屏幕內的設計,需要更多關注屏幕外的設計,因為人工智能技術必定會將電子世界逐漸與真實世界融合,未來的設計一定會更有趣。



摘自:人人都是產品經理





 

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