全面介绍各互联产品如何与人工智能AI联系起来

关于人工智能我其实已经写过很多篇了。今天谈一下近期的感受。

美国的制造业与生产在逆袭

来自苏州的“天源服装”,已经在美国阿肯色州成立以机器人为主的T恤工厂。他们使用美国发明的自动软件和机器,为爱迪达生产运动衫;在当地一个小镇就聘雇了400名员工,每位员工薪资每小时高过14美金,传为当地佳话。

这个趋势证明了一件事情:制造生产不再需要依靠廉价劳工外包,而可以使用人工智能将生产制造带回消费者本土,而且就地制作、就地销售。

人工智能会取代那些不用头脑、只需不断重复的廉价劳工,与机器人工厂相关的品质管控、器材维修、以及需要细致作业的高端工作反而增加。譬如亚马逊在美国有多处巨大的物流中心,早就使用了超过10万部的机器人在操作;但同时,他们也在同一中心创造了好几千份新工作。

反过来说,过去凭借廉价劳工起家的企业,未来可得要深思了──过去的基础现在被人工智能打平了,你还剩下什么?

人工智能应用无所不在

“发展人工智能”这句话其实是错误的;正确的说法,应该是“发展人工智能的应用”。也就是说,除非你在开发人工智能工具,不然你所谓的人工智能,应该都是谈如何引入广泛应用。

有很多传统产业,都可以大量利用人工智能来改善与加强体质,让产品更精致化、精分化,从而提升竞争力。所以我反而认为,传统产业可以从人工智能应用的普及,得到另一个新阶段的蓬勃成长。

英国有啤酒公司,用人工智能来改善他们的啤酒品质;俄国有捕鱼养鱼公司,以人工智能去大量区隔海底鱼况。瑞典有公司使用人工智能管理马群,纽约也有创业公司使用人工智能,针对不同的过敏原为不同客户提供安全的头发养护产品。

我猜想,从螺丝制造到工具机设计生产、从点心到农产品、从箱包到儿童服装,每一样都可以引入某个程度的人工智能,让自己效率的提高、产品精分,大大加强竞争力。

不要再让那些所谓专家吓住了。AI是很基本又很合乎人性的观念,它完全不复杂。就像“深度学习”(deep learning)本来就代表计算机深度学习的能力;我们不必去管它是如何学习的,但我们就要利用它、将它加入我们工作与生活里的一切。

未来的AI,将会是所有事物里头必然存在的一个组件;就像互联网改变了你很多生活与工作的模式,人工智能也会逐渐地改变人类生活与工作的习惯。

人工智能是未来世界战略与国防的主要竞争点

数十年之前,大国军力竞争讲的是谁有多少长程飞弹、谁有多少核弹头;今天大国的竞争,讲的是谁拥有最强的“网络安全”(Cybersecurity)。国与国之间的较劲,从阅兵军力表演,转变成了数据中心的规模竞争。

如果你对这个趋势尚未觉悟,就想想看这两年美国最大的新闻之一是什么。不就是特朗普总统被卷入俄国通过网络,恶意操弄美国选举的这件事?姑且不论特朗普是否真是这样取得大位的;你可以想像,网络侵入已经猖獗到可以左右一国总统的选举,如果这不吓人,还有什么能吓人?

自从911事件之后,美国举国都非常重视任何恐攻预兆与事前异象;而硅谷公司Palantir就是一家可以扫描世界上任何数据动静、将毫无组织的大数据归纳为有迹可循线索的科技公司。现在这样的公司越来越多,应用人工智能加强国家防卫能力的竞赛也越来越热烈。人工智能在国土安全与战力竞争中所扮演的角色,是一个最重要的新趋势;谁的网络漏洞多,谁就是较弱的一方。

谁知道你今天在某个地方、打了个什么电话、讲了什么内容,你自以为聊的很得意、很痛快,却不晓得你全部的谈话内容在美国、俄国等地,统统留存了详细档案、被人家拿去分析归类了。

人工智能管家进入每个人的房间

如果你有小爱音箱,很可能早上醒来以后,第一件事就是问现在的时间、今天的天气,然后叫它开灯关灯、播放音乐,陪伴我们做运动。忽然间我们都意识到,这就是活生生的人类生活习惯,被人工智能在不知不觉中改变的实例之一。

大概从20年前开始,所有的科技巨头就开始竞争,想要取得市场最后的一大块宝地;大家都想抢入的每个人的家居(home market)之中,大家都想通过科技产品,进入每个人的客厅与卧房。

当初有像是Apple想从电视下手的,也有像微软一样想从PC进入的;还有电信公司想从有线服务端进入的,更有像SONY那样从玩具机切入的,但这些公司都没有大成。

直到今天,我看Smart Speaker大概可以完成这20年来大家没能完成的任务,彻底攻占每个家庭。

个人认为,人工智能器材所代表的潜力,并不只是这种“可爱会讲话的小管家”;我觉得这只是第一步,就好像任何战争进攻的第一个桥头堡而已。一旦人工智能器材进入了你的房间,之后随之而来的各种服务,就会无孔不入的渗透进入,以后可就更好玩了!

人工智能加速白领工作自动化

投资基金有一项很大的开支,就是律师的费用。每次律师寄来帐单,上面总有一项叫做“研究费”。有时候我们为了省钱,不敢跟律师在电话上讲太久,所以我们讲了10分钟之后就主动挂了电话,以为这样可以省钱;但是帐单一来,才发现他们在打完电话之后,研究时间竟然列上了5个小时、甚至10个小时。

我的妈呀!律师费每小时数百美金,一个问题用10个小时研究,就要好几千美金了!所以……人工智能普及以后,第一个就是要拿律师业这样的白领开铡。有关法律的文件与文字,数量是很吓人的;而且对我们普通人来说,都像天书一样的难读难懂。但对人工智能来说,法律文件正是上天所赐予、最适合自动化阅读分析的东西。应用人工智能去研究法律文件,以前要好几天的工作,现在只要几分钟就搞定,而且可能还更精准。当然,如果是5分钟就能分析出来的内容,市场就不再容许你漫天要价了。

同样的自动化,在每个行业都快速发生;财富管理与金融业,就是第二个要被变革的。包括交易所、研究院、顾问公司、营销机构、人力服务、会计稽核……可以说无一幸免,统统会被卷入人工智能自动化的变革(特别需要人与人直接沟通的健康医疗、以及教育行业除外)。

所以我才反复强调,传统职业在未来只会剩下个性化、细分化以及能显现独特价值的工作;至于其他,则统统得淘汰更替了。

所有的炒作都会熄火,包括人工智能在内

请回想一下:过去这些年,有多少领域被拿出来炒作?从移动生活(Mobile Life)到云运算(Cloud Computing),从金融科技(Fintech)到物联网(IoT),大数据(Big Data)到现在的人工智能(AI),每次炒作都是轰轰烈烈,卷起了阵阵的涟漪,搅和了所有的市场。

其实这些新标题,大部分都是市场的阶段性整合、以及变相销售的手段而已;但却在这接连不断的炒作中,凸显了两类可怜虫的存在——

  • 机构单位:好像有只市场黑手在暗地里操纵他们,每次国外一推出新方向,就跟着闻鸡起舞,忙碌地推动新方向。
  • 坊间充斥的学者专家:人家在海外开始说什么,他们就立刻跟着在国内跟着大鸣大放,说这有多重要多伟大。

有时候我很想问“累不累啊?”国外整理出一些市场规律、市场动向,你就当成金科玉律,跟着列为产业的大方向?其实,过去20年的这些炒作,只有两样东西算是真正划时代的革命:一是互联网,另一个就是现在的人工智能。夹在中间的什么云端、什么大数据、什么金融科技、什么IoT,全都是本来就有的商业活动,只是冠上个新名称,就把你呼拢得转来转去、头昏脑胀。区块链,也是同理。

什么是短期炒作,什么是真正的革命,基本上可以用两个问题来弄清楚:

  1. 没有互联网以前,你的生活与工作模式是什么样子?
  2. 有了互联网以后这20年,你的生活与工作模式变成什么样子?

答案是:真的彻底不同了、彻底改变了。

几年以后,人工智能普及进入每个角落,我们也可以问同样的问题:

  1. AI 没有进入你的生活与工作以前,你是怎么过日子与做事的?
  2. AI进入你的生活与工作之后,你又是怎么过日子与做事的?

到了那一天,人工智能不会再是一个大潮流,而是很普通蕴藏在所有产品与应用里头的简单东西,连小孩子都不知不觉在自然使用。就像打开水龙头会有水流出来,你使用的每样东西,都会或多或少有人工智能蕴藏其内,让你的一切更加美好!

如果你现在在科技领域工作,那你对人工智能(AI)或用户体验(UX)肯定不陌生了。随着人工智能的不断进步,人工智能越来越不局限在开发者或数据科学家的领域。作为设计师/技术爱好者/企业家/创业者,开始或继续思考我们目前使用的设备是很重要的。为了改善生活,我们不应该局限于现状。我们应该从每件事物中寻找灵感,并把生活看做一个界面。

当我在2017年写这篇文章时,人工智能是被控制的,有限制的,有事实依据的和一种形式的代码。人工智能不是有生命的,有意识的,天网系统的,有创造力的,有野心的或者有同情心的。让我们来看看一些公司的研究案例,这些公司正在使用各种形式的人工智能来改善他们的用户体验。

Airbnb

Image — Airbnb https://www.airbnb.com

当你想到人工智能时,你第一个联想到的不只是出租房间或公寓。随着人工智能和数据驱动文化的发展,Airbnb不仅改变了酒店行业,也改变了该行业与人工智能的关系。当你去度假时,不管你住在何处或住宿类型如何-你极有可能按照供求模型来支付价格。

Airbnb的“价格指南”是一个人工智能工具,“让Airbnb的房东知道,他们应该根据每天的情况确定房屋价格,以使其更有可能被租出去”-Airbnb。有了这个技术,房东就能看到一个日历,显示他们每天为房屋设定的价格。如果房东对房屋的价格设定是合理的,日期呈现出绿色,如果价格太高,呈现出红色。使用此信息,房东可以使用滑块调整价格并找到“最佳位置”——价格太低被出租的概率就会很高,价格太高出租的概率较低,可能整体盈利会少。

价格指南人工智能算法是基于Airbnb使用开放式人工智能工具收集并处理的大量数据。价格指南模型中有很多影响因素,包括列表类型、位置、价格、可用性,以及每个日期离当前时间有多远。通过这些数据,价格指南可以为Airbnb用户自动计算和思考,从而使体验更加直观和透明。

聊天机器人

聊天机器人和其他现代界面每天都在变得越来越人性化(至少他们给人的感觉是这样的)——这是由于“好莱坞公式”。好莱坞公式是由Martin Stellinga提出的用来创造有意义的故事。想想迪士尼人物是如何与他们的用户建立关系的。他们设法与不同的人群构成了这些大规模的关系。

迪士尼的每一个角色都有独特的个性,在不同的媒介(应用、书籍、电影等)中展现。想象一下我们是否能够成为在界面上创建这些角色的专家,并与我们的用户建立类似的连接。如果人工智能是新的UI,那么个性化可能就是新的UX。

许多网站/产品为客户提供了在浏览时与聊天机器人聊天的机会。*剧情反转*虽然他们看起来像真人,但并不是每个公司都有一个真人在另一端。通常你是在和原始的AI交流。有趣的是,这些聊天机器人需要熟练地解释自然语言——这是一个很难验证的假设。

Netflix

在一个多设备的世界里,各行各业的设计人员必须想出大量的内容/图形来满足许多媒体的需求。这个过程需要时间…很多时间——哦,对于Netlfix不是这样。Netflix和许多其他公司已经将这个创意阶段交给了人工智能。

以面部和全身特征来确定图像焦点的例子-图像:Netflix

Netflix早期发现了视觉效果如何影响用户群体和他们观看特定内容的决策,为了利用这一结论,Netflix开发了一种人工智能算法,从图片中抓取元素,并应用样式化的电影标题来创建一个与用户兴趣、语言和位置对应的海报——酷吧?与此同时,该算法对每一种设计效果进行AB测试,从而优化内容。当人工智能处理这样的任务时,设计团队可以更专注于理解用户的路径并细化这些规则。

人工智能不仅局限于大玩家,像RealEyes这样的小公司也在利用科技的进步。

驱动人类决策的不是理性,而是情感。我们知道,人类是被他们的情绪所激发的,而情感刺激大脑的速度是认知思维的3000倍。为了客观、准确地帮助组织测量人类情感,RealEyes提供了通过面部识别算法读取人类表情的技术。

Image — RealEyes https://www.realeyesit.com/Media/Default/Videos/Video_Poster.jpg

RealEyes软件通过网络摄像头记录人的情绪,并利用底层人工智能算法对其进行理解。这一技术对于像可用性测试这样的东西非常有用——当测试一个产品时,你可能会发现用户能够使用并理解它(很好),但是看到某种信息后她们变得愤怒(不太好)。如果没有测量用户的情绪反应,该产品可能已经发布,并导致客户不安。该技术的其他好处还包括通过高效分析和编码视频/图像数据等方式实现工作流程的自动化。

你已经读过一些案例研究如何使用人工智能来改善用户体验,但是最后我喜欢添加一个有点不同的例子。这个例子是关于人工智能可能改变也将改变我们构建产品的方式,但也有可能改善我们和产品的关系。

Pix2code

人工智能可能是你新的前端开发人员——是的前端开发人员,很棒吧?Pix2code是一种智能的形式,可以从你的界面截图中生成代码。像这样的工具可以帮助缩小UI/UX设计人员和前端开发人员之间的差距,但也不能替代。

虽然这样生成的代码现在不完美,但是理解这一个概念是很重要的。当人工智能得到更多训练时,它只会变得更聪明、更有效率。从这一刻起,它只会变得更好。

我们来谈谈数据。 数据=智能,没有数据=没有智能

Image —Fabien Girardin:一个将学习材料(数据)提供给算法的反馈循环。在UX中运用AI和这个反馈循环是很容易的。 然而,重要的是要记住,它提供给用户的结果是依据大数据的。数据的质量对AI来说很重要。信息越复杂,AI了解得越详细,结果就越好。

用人工智能很容易提升用户体验。然而,重要的是要记住,它为用户提供的结果,是依据大数据的。数据的质量对人工智能很重要。信息越复杂,AI了解得越详细,结果就越好。向人工智能提供未开发的信息可能是灾难性的——大的整体数据集是必须的。

尽管这是一个大胆的想法,我们可能需要设计一些激励参与的体验,从而帮助我们改进/培训我们的AI。我们可能需要优先考虑AI而不是我们的用户,AI的优先级在UX之前。体验越难以预测,人工智能就会变得越聪明,因此;我们需要对我们的用户发布不成熟的体验以收集数据。作为设计师,我们需要解决的问题是获取人工智能需要知道的信息和我们的用户愿意提供的信息。

下面的流程图帮助说明了人工智能和人类之间的反馈循环。

Image — Elaine Lee (AI Designer at Ebay)

结论

我们正在快速进入人工智能的世界。作为设计师,我们有机会定义我们与人工智能的关系将如何发展。这是我们所有人与数据科学家(以及其他利益相关者)合作创新的机会,并创造令人兴奋的有意义的体验,这将有益于我们的用户和UX的未来。记住,系统获得的数据是体验的基础。数据、学习算法和UXD的结合可以为我们的用户触发一个难忘的体验。

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