Kami mengikuti Giles Colborne, pengasas bersama dan CEO cxpartners. Salah satu perunding reka bentuk pengalaman bebas terkemuka di dunia, Colborne adalah pengarang Ringkas dan Boleh Digunakan, sebuah buku mengenai topik kesederhanaan yang ditujukan khas untuk perancang interaksi.
Apa yang akan tinggal selepas gembar-gembur chatbot? Siapa / apa yang akan bertahan?
Giles Colborne: Masalah dengan gembar-gembur adalah bahawa ia mendorong orang untuk meletakkan barang di luar sana tanpa membeza-bezakan sama ada ia baik atau tidak, dan mendorong orang untuk menganggap bahawa ada sesuatu yang mungkin, sehingga mereka secara berlebihan menjangkau. Ini kisah yang sama dengan teknologi baru atau baru muncul.
Oleh itu, setelah mengharapkan, saya menjangkakan beberapa contoh dan corak yang baik, padat, sederhana, tegas akan muncul di mana kita perlahan-lahan membina pengalaman yang lebih kompleks. Senang mendengar hype dan bermimpi, tetapi jika anda membina sistem untuk diandalkan oleh orang lain, anda tidak perlu takut melakukan sesuatu yang mudah dan berfungsi.
Saya berpendapat bahawa dengan mana-mana sistem yang bergantung pada pembelajaran mesin (dan banyak antara muka bahasa semula jadi bergantung pada pembelajaran mesin), orang yang mempunyai set data besar akan mempunyai kelebihan. Saya berharap perkara itu tidak berubah menjadi kunci masuk platform.
Pada masa awal internet pengguna, kami menghindari penguncian platform berkat web, yang mempunyai spesifikasi terbuka yang dapat digunakan oleh siapa saja. Sukar untuk melihat sesuatu seperti itu berlaku kali ini - undang-undang mungkin perlu dimainkan. Tetapi semua itu mungkin masih bertahun-tahun lagi.
- Cara merancang pengalaman chatbot
Apakah faedah bot chat dan UI perbualan?
GC: Pertama, saya harus membezakan antara chatbots dan UI perbualan dan Interface Bahasa Semula jadi (NLI). Chatbots kadang-kadang meminta pengguna untuk memilih dari sejumlah kemungkinan jawapan - lebih seperti sistem IVR yang mengerikan yang menyusun panggilan suara pada saluran telefon ("tekan 1 untuk pertanyaan keseimbangan, 2 untuk perkhidmatan pelanggan, dll."). NLI membolehkan anda menaip respons dalam bahasa anda dan kemudian bertindak balas berdasarkan itu. Saya lebih berminat dengan NLI dan itulah fokus saya.
Apa yang saya gemari mengenai NLI ialah hampir tidak ada antara muka pengguna untuk dipelajari. Aplikasi seperti Facebook Messenger adalah antara aplikasi yang paling kerap digunakan pada telefon pintar pada masa kini. Antara muka pengguna mudah, dan idea di belakangnya mudah difahami. Oleh itu, membina perkhidmatan di atas antara muka yang biasa dan digunakan secara meluas kelihatan seperti idea yang baik - selagi perkhidmatan itu sendiri mudah digunakan.
Terlebih lagi, jika anda dapat membina antara muka yang berfungsi pada sesuatu yang sangat asas seperti SMS, ia akan berfungsi di Facebook Messenger, atau WhatsApp, atau beberapa platform sembang lain - jadi ada janji bahawa anda dapat memperluas jangkauan anda.
Keutamaan untuk perkhidmatan jenis sembang bertambah apabila anda melihat khalayak yang lebih muda. Mereka sudah dewasa dengan media sosial dan mereka lebih suka berinteraksi dengan jenis perkhidmatan daripada telefon atau e-mel. Tetapi, tentu saja, ini adalah antara muka yang semestinya dapat diakses oleh orang yang mempunyai masalah penglihatan atau pendengaran dan mudah difahami oleh pengguna dari semua peringkat umur.
Walau bagaimanapun, yang menarik bagi saya ialah Antarmuka Bahasa Semula jadi bermaksud kita dapat merancang sistem yang terasa lebih manusiawi. Perbualan manusia mempunyai banyak kualiti menarik yang dihadapi antara muka pengguna grafik.
Contohnya, jika anda meminta bantuan seseorang untuk mencari sesuatu, seperti tiket syarikat penerbangan, anda sering memulakan dengan penerangan yang agak kabur dan perlahan-lahan memusatkan perhatian pada beberapa pilihan yang baik. Kami dapat melakukannya pada antara muka carian yang fasik pada masa ini, tetapi orang sukar menggunakannya dengan berkesan - terutamanya pada skrin kecil. Apa yang cenderung anda dapatkan di skrin kecil adalah rangkaian menu yang anda latih. Itu boleh terasa kekok atau membingungkan. Antaramuka Bahasa Semula jadi boleh memintasnya.
Akhirnya, gelombang pengkomputeran seterusnya bukan mengenai komputer riba atau telefon bimbit - ini adalah mengenai persekitaran yang penuh dengan peranti pintar yang mengenali anda dan yang berinteraksi dengan anda. Anda tidak mahu skrin sentuh di setiap peranti atau aplikasi untuk setiap peranti di telefon pintar anda. Anda mahukan antara muka umum yang mengenali anda dan anda boleh berkomunikasi dengan mudah. Itulah sebabnya saya fikir NLI dan teknologi kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam pengalaman pengguna generasi akan datang.
Dan apakah beberapa perangkap dalam antara muka perbualan dan bagaimana kita dapat menghindarinya?
GC: Saya rasa perangkap terbesar adalah dalam mewujudkan perbualan yang kelihatan seperti carta alir - dialog di mana dialog dipetakan secara terperinci. Pada hakikatnya, percakapan agak kabur dan licik. Sekiranya anda cuba memetakannya secara terperinci, anda akhirnya kehilangan kerumitan - atau anda hanya membuat sistem IVR yang lain.
Contohnya, jika anda meminta nama mereka kepada seseorang, seseorang mungkin akan memberikan nama penuh mereka termasuk gelaran, sementara yang lain mungkin memberikan nama pertama mereka. Anda harus membiarkan mereka melakukan itu, dan kemudian berpusing kembali untuk mengetahui butiran yang hilang. Itu bukan kesalahan, ini hanya cara yang berbeza untuk menjawab soalan.
Bagaimana kita dapat meningkatkan bot untuk meningkatkan pengalaman pengguna?
GC: Semasa anda mendengar orang yang menggunakan sistem suara terutamanya, banyak perbualan adalah mengenai pengguna memikirkan cara mengemukakan soalan dan mempelajari apa yang boleh dan tidak dapat dilakukan oleh sistem. Saya rasa kebanyakan NLI melakukan pekerjaan yang teruk dalam menangani situasi tersebut.
Sebagai contoh, katakan anda meminta pembantu suara anda memainkan lagu, seperti 'Bohemian Rhapsody', tetapi anda salah namanya dan anda menyebutnya 'Mama, baru saja membunuh seorang lelaki'. Dari sudut pandang pengguna, dan manusia yang mendengar, pengguna telah memberikan permintaan yang sah dan berguna. Tetapi kebanyakan pembantu suara gagal menandingi tajuk dan menyerah dan pengguna kembali ke kedudukan pertama.
Perkara seperti ini berlaku sepanjang masa dengan pembantu suara, tetapi manusia akan menggunakan maklumat yang diberikan dan mengemukakan soalan susulan yang masuk akal seperti 'Bolehkah anda ingat siapa itu?' Atau 'Adakah itu tajuk atau baris dari lagu? '. Sekiranya kita ingin menjadikan sistem ini dapat ditoleransi, kita perlu meluangkan lebih banyak masa untuk memikirkan bagaimana sistem harus bertindak balas apabila tidak faham.
Apakah ciri-ciri chatbots atau UI perbualan yang memperbaikinya?
GC: Banyak UI perbualan terbaik dan bot sembang tidak cuba melakukan terlalu banyak. Contohnya, ketika anda memandu dan meminta telefon pintar untuk memberi anda petunjuk arah ke rumah, tidak banyak 'perbualan' yang berlaku - sebenarnya, semakin pendek semakin baik. Tetapi anda mendapat banyak output (arahan memandu bernilai satu jam) untuk input minimum (‘dapatkan saya arah pulang’). Dan inputnya tetap minimum kerana telefon pintar menggunakan banyak data kontekstual untuk mengisi tempat kosong - ini menganggap anda bermaksud arah pemanduan, ia mendapat lokasi semasa anda dari GPS, dan ia menemukan alamat rumah anda dari tetapan telefon pintar anda.
Saya katakan bahawa itu adalah pepatah reka bentuk yang cukup baik: buat perbualan pendek, gunakan data kontekstual, tawarkan output maksimum untuk input minimum.
Di manakah rancangan perbualan seterusnya?
GC: Terdapat banyak perkara menarik yang berlaku sekarang. Terdapat pembantu suara yang membezakan antara orang yang berlainan di dalam bilik, dan pembantu suara yang menguruskan percakapan arus emosi, bukan hanya pertukaran maklumat.
Terdapat juga alat yang menjadikan ciri-ciri kompleks lebih mudah diakses oleh pereka, dan antara muka yang menggabungkan suara dan visual (jadi anda dapat melihat jadual perjalanan yang semakin meningkat ketika anda bercakap dengan ejen pelancongan maya, misalnya). Ini adalah masa yang menggembirakan.
