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AI时代的产品与体验设计 | 吴卓浩
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2017-06-22 原创文章 经验/观点 举报 6059 50 68 7


本文由UI中国第九届用户体验设计大会INWAY Design 创始人、创新工场人工智能工程院副总裁和商学院副院长吴卓浩现场演讲整理而成

编辑整理 by UI中国-饭饭

转载请注明出处。


关于AI,在座的各位可能会想起一个个酷炫的大片,会想起去年开始的AlphaGo等一系列事件。今天我想跟大家一块来分享的,是接下来十年、二十年至关重要的一件事情;就像十年前2007年4月iPhone首次发布,真正开始了移动互联网时代:人工智能是下一个十年的开始。


人工智能爆发三要素


事实上现在的人工智能要说到1956年达特茅斯的会议,至此以后AI的领域起起伏伏,一直到2016年,大家突然听到AlphaGo,看到越来越多公司在做自动驾驶,人工智能一下爆发起来。这次爆发是为什么?这当中有几个非常重要的关键点,行业里有三个关键点、五个关键点的说法,我个人更愿意用简化的三个关键点:学习数据、算法模型和计算资源


第一个是学习数据。十几年前我在微软工作的时候,微软做中文输入法,要让机器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的出现。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,研究人员只好找捷径,更多是用一些巧妙的算法解决一些垂直细分领域的问题。但是今天这三个关键点都形成之后,AI开始真正爆发了。


每当有新技术涌现的时候,我会非常开心,因为设计就是用来在科技和人之间搭一座桥。每次技术爆发都意味着巨大的机会,又有大量的问题需要设计去解决、又有大量的创新创造需要设计去做。

   

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,比如宇航员有一项测试就是一边组装零件,一边回答问题,这是典型的多任务测试。而且人类思维当中非常有特色的就是跳跃思性维、发散性思维,就像图中跳跃的虚线、发散的曲线。很多的创新创造都是在跳跃性思维、发散性思维中产生的。

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而机器擅长的是多线程并行,它的并行线程数由它的计算资源决定。如果让人和机器做密码破解,人的做法会是猜猜他的生日、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。


然而咱们生活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常问的问题,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?人会带入很多背景信息,更发散、跳跃思维, 最后会得到一个结果;而现在机器只能靠简单条件推理,罗列出一堆可能的结果。有一部电影叫《HER》,有一些哲学层面的思考,比如在影片的最后,人工智能离开主人公,因为她发现她跟自己的同族在一起更开心。她只能和人一来一往的单线程缓慢交流,而且有时还会陷入莫名的困扰;而她却可以在同一时间跟成千上万的同族以非常高的效率和速度交流,并且这些同族非常知识渊博、理性思考。

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再就是感知和交互方式的不同。人主要是五感:视觉、听觉、触觉、嗅觉、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、陀螺仪等等,还包括图文影音数据的直接输入,以后一定还会有更多。


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。而这样的技术和产品离我们其实已经很近,比如最常用的家电上的红外感应,今天的技术就可以感应有人走近,可以感应到家里是否有人,甚至可以感应到有多少人、是大人还是小孩。这些东西如果应用起来会怎么样,就是设计所面临的问题。


AI时代的设计有什么不同


在印刷时代,PC软件开始发展的时候,有人认为软件设计就是把印刷平面设计搬到屏幕里,后来被打脸,因为屏幕显示有很多限制,比如点阵字体稍微小一点就无法正常显示,比如在很多情况下中文粗体和没有粗体在屏幕上看不太出区别。

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在PC软件时代,互联网开始发展的时候,有人认为互联网就是把软件连上网,后来被打脸。在座的各位都是跟互联网一起成长,大家知道互联网产品设计跟PC软件产品设计完全是两回事。不仅是在具体的交互和UI设计上不同,而且设计方法流程也有很大区别。以前微软做Office,产品上市后委托一个咨询公司做调研,半年之后得到结果,然后再做进一步的改进,所以那个年代的软件命名都是像Office2003、Windows95,因为在那时软件更新真的是以年记的,一年一次都算很快了。可是在互联网时代,更新甚至是以周以天记的,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。朋友送给我一个小机器人,它讲故事的时候我说“换一个”,发现它不能识别,只能识别“下一个”。我跟朋友反馈了,朋友公司当天晚上就推送了一个更新,第二天早上这个小机器人已经能听懂“换一个”,这就是互联网产品。


在互联网时代,移动互联网开始发展的时候,有人认为移动互联网时代就是大屏换小屏,后来被打脸。移动互联网时代有很多设计方式、理念发生了巨大的变化,比如“地理位置”成为一个重要的产品设计要素,比如把大屏幕时在空间上的功能罗列、转变为小屏幕时在过程中的聚焦与引导。


我们现在在移动互联网时代讨论AI,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三大方面: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。就像我刚刚说的人工智能特别擅长同时并行处理大量的复杂内容,比如最近有一个刷屏的文章,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;而这是由淘宝内部十几人的团队,再加上一些外包设计公司的资源就实现了。


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第一是需要学会运用人工智能的思维方式。比较容易理解的,是人工智能会为每一个用户真正生成适合他的内容。比较难理解的,是人工智能究竟怎样思考。比如让小狗去找一个人,狗虽然也能像人一样去看、去听,但是它发现靠鼻子闻的效果更好。现在最新的机器学习就是这样,人给出目标、并且最终评判好坏,但是过程中机器是怎样基于数据和算法建立规则、进行分析操作、得到结果的,并不是以人的方式,而是以机器自己的方式。这些方式中,有的人很容易理解,有的甚至很难理解。而机器的方式能产生一些意想不到的结果,比如AlphaGo发现人类从没尝试过的棋路。对于这样人类无法完全理解的过程,需要哲学上的思考帮助咱们找到线索。


第二是需要广泛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的用户和对的场景,来进行应用。在人工智能的时代里最稀缺两类人,一类是人工智能技术专家、比如深度学习工程师,另一类是人工智能的产品设计师、产品经理。因为我们需要把科技真正运用到被我们充分探索思考、然后聚焦提炼出来的使用场景当中,从而产生价值。并且现在人工智能还不强大,更需要合适的应用场景来发挥作用。


第三是需要去熟悉机器学习和交互等相关技术。这些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。在座的各位设计师可能也为最近的另外一件事情热血沸腾,就是ARKie融资4000万,很了不起的成绩。如果只看它现在的功能,帮用户做海报,这个应用场景虽然说是实实在在的,但是它能够发展的空间是有限的;但是反过来如果以机器学习的角度来理解这件事,这过程中能积累下来的操作数据、所有生成的设计在市场上受到用户的点击、浏览、反馈的数据,都将成为能够产生非常巨大价值的东西。


设计对象


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第一是多通道、自然交互。这个是在十几年前北京的微软研究院重点研究的方向,但是当时上没有多少真正深入应用到我们的生活当中。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?首当其冲是语音交互,比如亚马逊的Echo,各种小机器人、智能音箱,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。当然现在这里面问题还很多,也可以发现很多机会。视觉识别,包括动态影像的视觉识别,近期也有很大进步,越来越能承载更丰富的交互。各种传感器的广泛应用,也提供了更多的交互手段。


第二是“对话式”交互。人工智能的人机互动越来越接近人与人之间的互动,双方并不会把所有可能性都充分罗列出来,而是在互动过程中通过背景信息和思考,快速得出结果。这就需要实现高效探索式的“对话式”交互。“对话式”并不只是语言对话,而是可以是通过任意一种或者多种交互方式,进行有来有往的互动。


第三是我们需要设计AI的人性化行为。在PC软件时代,我们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放上去,用户想用哪个点哪个;大量的产品都是有一堆的功能,仿佛功能堆的不够多就说明软件不够好。到互联网、移动互联网时代,软件对于人有了更多的判断和引导。再到人工智能时代,让机器以人所熟悉的、舒服高效的来跟人互动, 就变得尤为重要。这既需要从外在体验的层面来设计人工智能的人性化表达方式,又需要从内在机制的层面来设计如何让人工智能学会人的评判标准、如何产生人需要的结果。


设计方式   


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第一是“以任务为中心”VS“以人为中心”的设计。PC软件时代的产品设计,更多的是以任务为中心,产品被设计成为了让人完成一系列的任务,在很多情况下对人考虑的不够。互联网和移动互联网时代,2C产品大量兴起、竞争激烈,以人为中心的用户体验成为其中的焦点,以人为中心的产品设计方法成为主流,但是由于机器不够智能,以人为中心还做得不够深入。人工智能时代,机器在很多方面有足够的、甚至强于人的知识和思考能力,从而可以真正深入的以人为中心进行产品设计,让人能更舒服、高效的使用产品,甚至创造一些人们从前无法想象的应用。



第二是“有明确目的”VS“无明确目的”的设计。就像我前面举的例子“今天中午吃点什么”,人们生活和工作当中,存在大量的没有明确目的的任务,如何让机器来更好的处理?相对来说,我们在过去几十年间都是处理有明确目的的交互做得比较好,但是对于无明确目的的则做的不好。但是机器和人不一样,在很多方面比如跨越时间空间的信息获取上跟人相比拥有很大优势,不需要也不应该只是照搬人与人之间的互动方式,而是可以创造出自然且更高效的人机互动方式。



第三是“从简单到复杂”VS“从复杂到简单”的设计。比方说Google搜索就是一个特别典型的例子,首先是复杂到简单,让人把复杂的问题转化为一个简单的搜索关键词,又从简单到复杂,从一个简单的搜索输入变为获取复杂的各种各样结果。简单与简单之间的转化演绎,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,但是只有把它复杂化,才能充分探索各种各样的可能性;而在人工智能的帮助下,才又能最终经过中间的相对复杂的过程再次回到一个简单的结果,而不是仅仅罗列出一堆可能的结果: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


拥有大量可供机器学习的数据是启动人工智能的关键,所以事实上在目前人工智能的应用领域当中,2B更早一些,2C慢一些。从人工智能本身来说,首先是弱人工智能(Narrow AI),从我们生活的方方面面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;然后从弱人工智能到强人工智能(General AI),能够达到真实人类的智能;再到超级人工智能(Superintelligent AI),成为在很多方面远超人类的超级智能。我们现在处在探索应用弱人工智能、从弱人工智能向强人工智能的过程中,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,图中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。

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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。

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大家看上面这张图,谁能看出上下两行有什么区别?不卖关子了,如果把参考线画出来大家就一目了然了。

 

上面一行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重量、相等间距的感受。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,现在市场上有很多设计师还在用上一行的方式做设计,这个一定会被取代。

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这是一个简单的logo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。另外,在字幕b中间的一竖的旁边稍微加一点渐变,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。

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这是淘宝的鲁班系统做的banner,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:


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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。我们现在处在时代发展曲线的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。





更新:2017-06-22

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      该作品发布时间:2017年05月02日

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