UXPA个人走访 | 吴卓浩:人工智能时代的产品与体验设计

2017-05-24 | UXPA,走访

 

伴随UXPA中国企业走访,也借机走访了一些老朋友。吴卓浩,十几年的老朋友,对UXPA中国长久以来热情的支持与关注,见证了协会的成长。目前是INWAY Design的创始人,还负责创新工场人工智能工程院的新业务探索和产品化。

 

下面是卓浩近期某会议上对AI的分享,AI是接下来十年、二十年真正至关重要的一件事情,是下一个十年的开始。

 

人工智能爆发三要素

 

去年,大家突然听到AlphaGo,看到越来越多的自动驾驶,人工智能一下发生了爆发。这次爆发是为什么?我个人比较认同这三个:学习数据、算法模型和计算资源。

 

第一个是学习数据。十几年前微软工作时,微软为了做输入法,机器需要学习大量的人的语言,但是在当时互联网还没有如今这样的发展,以至于需要找到过去历年的报纸,然后人工录入进去,让机器学习。而在过去的二三十年间,在互联网上沉淀了大量的人类输入的各种各样的数据,并且这些数据大量的已经被人工或者自动标注过,如今,这些数据都可以被机器学习。

 

第二个,在这个基础上,各种各样的算法模型极大的发展起来。

 

第三个,就是以Google为代表的超大型计算资源开始出现。在以前,我们可能觉得组一台比较强大的服务器就很厉害了,但像Google有成千台的计算资源,当成千上万的计算资源组合在一起,能远超人类历史上任何一个时代的计算能力,这会带来巨大的变化。

 

在这三个关键条件没有成熟之前,因为没有更多的资源,研究人员会找捷径,用一些投机取巧捷径的算法解决所有的问题。但是今天这三个内容都形成之后,AI开始真正爆发了。

 

人工智能跟人究竟有什么不同?

 

 

首先非常重要的是思维和行为方式的不同。通常人的思维是单线程的,同时做几件事情相对比较难,比如宇航员会一边组装零件,一边回答问题,这是典型的多任务测试。人类的思维当中非常有特色的就是跳跃性的思维,即中间这条虚线所代表,很多的创新创造都是在跳跃性的思维当中产生。而机器产生的是多线程,它的线程数只由它的计算资源决定。如果让人和机器做一个密码破解,人的做法就是猜猜他的生日,他最喜欢的数字是什么,试图用相对捷径的方法找到答案,而机器就是把所有的可能性全部试一遍,最后得到结果。

 

另外,因为我们的生活当中所面临的事情不仅仅是这种有明确目标的,还有一些是不太明确目标的。比如今天中午吃点什么,这是一个非常典型的人与人之间的问题,但是对于机器来说太难了,因为不是一个明确的问题。人会怎么解决?人会更发散、跳跃思维,最后会得到一个结果,而机器还是依靠推理。有一部电影叫《HER/她》,有哲学层面的思考,在影片的最后,人工智能离开主人公,因为它发现它跟自己的同族在一起更开心,它和人在一起的时候只能非常单线程的一来一往,非常低效率的交流,而可以同一时间跟成千上万的它的同族以非常高的效率和速度做交流。

 

 

再一个就是感知和交互方式,人主要是五感:视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉,但是对机器来说不只有这些。如上图所列,机器的感知除了人类的感官以外,还包括超人类的,红外线、超声波、无线电、激光、陀螺仪,还包括数据,这只是比较常用的一些感知方法,以后一定会有更多。

在自动驾驶的领域,一辆车可以装十几个甚至几十个各种各样不同的感应器,这些感应器可以获得的东西比人类感知的要强大得多。而这个东西离我们其实很近,比如最常用的家电上的红外感应,它可以感应远近。感应近的比如一走近灯就亮了,感应远的可以感应到家里是否有人,甚至可以感应到有多少人,通过图片的面积感应到是大人还是小孩,这在今天都是非常成熟的技术。那么这些东西如果应用起来会怎么样,这就是设计所面临的问题。

 

AI时代的设计有什么不同

 

 

从印刷时代到软件发展起来的时候,有人认为软件设计就是把平面设计搬到屏幕里,然后就被打脸,因为软件在屏幕里会出现很多问题,比如点阵字体稍微小一点就显示不清。

然后从软件时代到互联网发展起来,有人认为互联网就是软件连上网,事实上又被打脸。在座的各位都是跟互联网一起成长,大家知道互联网跟软件完全是两回事。大公司产品的版本更新基本是按年份来的,一年一次都算很快了。可是在互联网时代,更新是实时的,所以整个软件的开发、产品的迭代、用户使用的行为习惯彻底的变化。

互联网时代转到移动互联网的时候,大家觉得移动互联网时代就是大屏换小屏,然后又被打脸。移动互联网时代有很多设计方式的理念也发生了巨大的变化,我们现在是移动互联网时代在讲AI,所以今天我讲的有些内容在将来可能也会被打脸,但是这些探讨都是非常有意义的。

 

AI时代的设计变化

 

在今天我有限的认知当中,我认为接下来会发生改变的有几方面:设计基础、设计对象、设计方式。

 

设计基础

 

 

从设计基础的角度看,首先是我们需要真正开始运用人工智能的思维方式。人工智能特别擅长同时并行处理大量的复杂内容,比如淘宝的鲁班系统在去年双11的时候生成了1.7亿个banner,如果还像以前一样都是外包做,那么全国的外包公司都不够用,这个由淘宝内部十几人的团队,再加上几个外包设计公司的资源就可以实现。

 

那么,它做到的效果如何?可以为每一个用户真正生成适合他的内容。这有点像试图让一只宠物小狗理解你大脑里在想什么,这是一件非常有难度的事情,需要一些哲学层面的思考。我们对于“人工智能究竟怎样思考”这件事其实雾里看花,我认识到它有些非常基础的要素,真正它怎么思考谁知道呢?所以这个时候一些哲学上的思考是能够帮助咱们找到一些线索的。

 

第二是需要广泛的了解和聚焦思考应用场景。一切的科技发展要真正被使用,最重要的就是找到对应的用户进行对应的生产,才能让技术变得有用。在人工智能的时代里最稀缺两类人,一类是最基础的算法工程师,另一类是人工智能的产品设计师或者产品经理。因为我们需要把科技真正运用到被我们思考提炼出来的使用场景当中,从而产生价值,我们要创造真正的用户创造。

 

第三个就是需要去熟悉新的人工智能机器学习和交互的方法,它们的知识和方法跟以往有很大的差别。举个例子,在促成人工智能的三个要素中,可供机器学习的数据是至关重要的,所以在做这个产品的时候,一定要努力的去找到那些能够真正帮助积累数据的机会。

 

设计对象

 

 

设计对象里面首先就是多通道、自然交互,这是在十几年前北京的微软研究院重点研究的方向,当时上并没有真正有多少深入的应用到我们整个的生活当中。现在最成熟或者说最接近成熟的,值得我们重点关注的是什么呢?首当其冲的是语音交互,比如亚马逊的Echo,或者是小机器人、智能音响,完全不通过视觉的交互,只通过语音跟你发生非常高效的互动,当然这里面问题有很多,可以发现很多的机会。

 

第二是“对话式”交互。在人机互动当中,现在两边都是黑箱,它不知道你在想什么,你也不知道它在想什么,这里就需要实现高效的实现对话式交互,这种充分探索式的交互。当然这里面也包括视觉的人工智能,也已经比较成熟,因为同样的在互联网行业里积累了大量的图片的数据,跟他相类似的有接下来的视频,各种各样的视频都会被用到。

 

最后一个我们需要设计AI的人性化行为。如果说在PC的时代,我们设计软件可以按照罗列式的方法设计一个产品,所有的产品和功能全部堆上去,这是微软最擅长的。从软件时代转到互联网时代的时候看到大量的产品有一堆的功能,功能堆的不够多,说明软件不够好,这种罗列式的,全都扔给你,想用哪个自己挑。到移动互联网时代,软件对于人有更多的判断和引导;再到人工智能时代怎么样能够让机器像一个人一样来跟你做更高效的互动,设计人性化、同时又高效的人机交互。

 

设计方式

 

 

首先是以任务为中心和以人为中心。在软件时代,更多的是以任务为中心,一个产品设计出来是帮助人完成一系列的行为,做得好的行为会梳理的比较顺畅,做得不好的甚至会出现你在使用软件完成任务的过程中,操作行为屏幕上完全毫无逻辑。曾经有一个公司做了一个排班系统,软件交互以后他们发现一个很神奇的现象,每个月请他们做培训,这个月把它教会了,下个月排班的时候又忘了。从以任务为中心转向为以人为中心,做互联网产品会梳理如何用更好的方式进行引导作用。但是在这类产品当中也并没有特别强烈或者说必须的要求,一定要完全围绕着一个人为中心。在智能不够的情况下,实际上也没有办法真正做到以人为中心,因为它没有智能的判断,如果是交话费,它会问是你自己家的还是别人家的,把所有的可能性都罗列出来,这不是人类交流的方式,人类一定会有一些智能判断。

 

在有明确目的和无明确目的的方式上面也需要有新的理念建立起来,就像我前面举的例子一样,今天中午吃点什么,就是一个特别典型的非明确目的的行为。人们生活和工作当中,有大量的没有明确目的的任务,如何来处理?相对来说我们在过去几十年间都是处理这种有明确目的的交互做得比较好,但是对于无明确目的的则不然。

 

最后从简单到复杂以及从复杂到简单,比方说Google就是一个特别典型的例子,Google搜索从复杂到简单,把你想要搜索这样一个复杂的行为简化到只有一个输入框,又从简单到复杂,从一个简单的输入框进一步变到能够更复杂的获取各种各样的结果。简单复杂简单,这样一个过程当中,在人工智能的参与下可以得到什么样不同的结果?比如今天吃什么,这是一个简单的问题,但是我们怎么样把它复杂化,有各种各样的可能性,并且在人工智能的情况下能够尽可能的帮助更精准预测,而不是无穷尽的去排列,然后最终经过中间的相对复杂的过程又再次回到一个简单的结果:因为今天是星期几,因为今天你的身体状况怎么样,因为今天外面有点下雨,因为哪家店能订位,因为你特别喜欢坐窗边,所以得出最后的结果是这两家是你最值得去的。

 

人工智能加设计的机会在哪里?

 

2B & 2C

 

因为数据是一个核心的关键词,所以事实上在早期的人工智能的应用领域当中,2B更早一些,2C慢一些。从AI本身来说,从我们生活当中加一点弱人工智能开始,比如你的桌子会根据你的站立跟坐姿自动升降;然后弱AI到强AI,能够接近真实的人类的智能;再到超级AI,在达到人类的智能之后因为它有超强的计算能力,它可以在世界上任何的时间、任何地点、和任何人和其他人工智能去获取信息、交流、思考,就会变成在很多方面远超人类的超级人工智能。我们现在所处的弱AI在向强AI的方向走,这时候已经有大量的可以应用的领域。我是一个比较乐观的人,这里所列出的都是会在接下来三年左右的时间里,逐渐会出现实质意义上突破的领域。

 

AI会不会干掉设计师

 

大家可能最关心的是AI会不会干掉设计师。

大家看这张图,谁能看出上下两行有什么区别?参考线画出来大家就一目了然了。

 

 

上面一行是单纯的几何,三个形状都是同样的高度,中间的距离都是相等的,以最外延的边界点做区分。但是这不是好的设计,好设计应该是下面一行,在视觉上看起来是能够给人相同的重量或相等的间距的效果,这样的事情是会被AI取代的,因为它有清晰的规则。当然比较让人担心的是,现在市场上有大量的设计师还在用上一种方式做设计,这个一定会被取代。

 

 

这是一个简单的logo的设计,上面的五个小三角形,它的外延是弧形的,而不是直线,所以其实不是三角形,是扇形,这个非常细微,用三角形跟用扇形乍看没有太大的区别,但事实上如果用扇形外延是圆弧,跟整体的视觉风格更匹配。然后在中间的一竖的旁边稍微偏一点渐变,立体感就出来了,像这样的事情机器很难做到,因为它涉及到品位,品位这件事情连我们设计师自己都在不停的去学习、成长、感悟。

 

 

最后一个例子,这是淘宝的鲁班系统做的,这样的已经实现了,这就是AI能取代的。但是我今天早上在什刹海旁边拍到了一张海报:

 

 

可以看到西海两个字是藏在树叶下的,机器什么时候能懂这种呢?连真实的人都会有相当一部分人不会懂得去欣赏其中的乐趣。

 

我们需要的是让自己能够站在一个不断前行的更有利的位置上。我们现在处在比较平的地方还是马上即将发生非常陡峭的变化的地方?谁也不知道。但是我相信设计师的价值,设计的价值是会一直存在的。

 

文章内容部分选自UI中国 - 饭饭。

 


 

About 吴卓浩

 

INWAY Design 创始人,1998年进入用户体验设计与研究领域, 2006年创立谷歌中国用户体验团队(谷歌在美国以外的第一个用户体验团队),2010年创立创新工场用户体验团队,2012年底创立INWAY Design。

 

INWAY Design致力于以体验设计和互联网思维帮助实体行业重塑产品、服务和营销,向客户提供商业策略、用户研究、线上线下产品和服务设计的全流程服务。

 


 

往期回顾

 

 

 

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