发布时间：2019-11-9 分类： 电商动态
使用人工智能（AI）来设计我的人工智能项目设计经验
人工智能无处不在Facebook
在数据后端，人工智能帮助Facebook使产品更智能，更易于使用。人们可以用它来翻译，以减少语言障碍造成的障碍。识别图像内容有助于视障人士“看到”他的朋友发布的照片，并过滤掉垃圾邮件等不需要的内容。 Facebook还使用人工智能来了解人们的出版意图，因此Facebook可以改善其平台上的用户体验。
当我第一次开始在Facebook上担任设计师时，我对人工智能并不太了解，我也没有意识到人工智能应该如何用作产品设计的工具。但后来我设计了Facebook推荐功能，该功能使用人工智能检测用户是否需要本地推荐，然后将朋友的推荐与Facebook页面匹配。这是我们帮助联系人和当地企业的一种方式。
这一切都源于一个问题
我注意到我的Feed中有很多帖子，人们正在转向Facebook寻找建议和事情。这些帖子得到了很多参与，但它们并不是很有用。您必须浏览所有评论，然后将这些名称复制并粘贴到Yelp或Google上以查找您的朋友推荐的位置——尽管Facebook上有超过6000万家商家拥有网页。虽然您可以在时间轴上找到它们，但最糟糕的是这些帖子很容易在您的Feed中丢失。
我想让收集和使用的人更容易，更快地从他们的朋友那里获得建议并帮助他们从他们信任的人那里获得更多建议。
为什么要使用AI
人们已经在Facebook上提出了建议，我们不希望阻碍已经发生的用户行为。最终，人工智能已被证明是最好的方法，因为它允许我们将人们的非结构化对话转变为有用的候选列表或旅行指南。但是，我们没有立即解决这个问题。首先，我探索了许多可能的解决方案，并通过用户研究和现场实验验证了这个问题。
我们测试的第一个概念是一种方法，你必须预先假定你想要的和在哪里。但是我们发现人们并不真正理解为什么他们这样做。他们没有看到将这些额外的元数据添加到他们的帖子的价值，并且当他们无法真正定义他们的目的时，很难证明我们可以给予他们的价值。通过根据问题编写状态更新，我们仍在努力解决现有行为。
（*注意：此部分涉及特定的使用场景。如果用户A有计划旅行，那么他会更新他个人社交主页上的信息，如果是：“这很无聊，我想出去玩”。这很无聊，我想在周末去山上。“人工智能的元数据是不同的。前者更普遍，用户的动机可能更无聊或想要玩，而后者有时间和地点的人工智能。 -judgment将非常有帮助，就像你在微博上搜索你最喜欢的明星一样，那么你的兴趣推荐会有这个明星新闻和相关推荐）
我们测试的另一个概念是更具教育性的方法。我们相信，通过教导人们了解将要发生的事情，我们可以帮助人们对产品感到更舒服。再一次，我们发现很难用文字或图表来解释我们如何提供价值，然后让他们自己体验。一旦人们使用这个产品，他们喜欢它并不奇怪。当我们在发布之前添加额外的步骤时，我们看到使用量有所下降。
通过测试这些更结构化的方法，我们发现，我们为体验添加的变化越少，我们对人的感觉就越好。我们认为最好的方法是“自动”，这将增强已经发生的行为，而不会有太多的中断。为了以非侵入性方式触发体验，我们依靠人工智能来了解人们何时提出建议以及他们的朋友在回复时推荐他们的位置。
该建议如何运作？
根据建议，您可以像往常一样在Facebook上发布您的问题。当您的朋友评论您的建议时，我们将链接到相应的Facebook页面并显示详细信息，如评级，价格范围，开放时间和地址。 。我们还将他们推荐的所有地点放在地图上，以便您轻松找到所有内容。从佛罗里达州的飓风和澳大利亚最好的手工酿酒厂，我们看到人们使用各种建议来寻找一切。甚至还有一些Facebook群组，例如三洲餐厅俱乐部，几乎每个帖子都是请求或建议。
产品背后的人工智能
推荐的产品看起来很简单。使其工作要复杂得多。为了使状态更新，如“朋友！”去芝加哥理发的最佳去处是哪里？ ”在推荐的文章中，我们必须先了解:（1）你必须提出建议，（2）你想要找什么类型的地方，（3）你在哪里寻找。这说起来容易做起来难，尤其是考虑到人们如何在Facebook上使用俚语和非正式语言。
我们与Facebook的对话理解团队密切合作，使用自然语言理解（NLU）来提升我们的体验。该团队开发了一种人工智能技术，该技术可以理解文本帖子，以准确检测有人何时请求本地推荐，从而使我们能够自动触发推荐体验。
当您的朋友评论您的帖子时，我建议您查看我们使用人工智能来理解文本并提取最可能的地方的很酷的地方。人工智能也给我们一个信心分数，表明它是正确的地方。此分数确定审阅者收到的用户体验。如果它很高，我们只需要在他们的评论中附上一张卡片（可以删除）。如果我们有中等信度，我们会在附上它之前询问它是否是正确的位置。当分数低时，我们会向他们显示一张空卡，打开一个搜索栏并让他们手动搜索他们想要添加的位置。
我在人工智能设计方面的经验
人工智能的优点在于它可以让您的产品“神奇地”工作。但我的推荐经验告诉我们，人工智能的力量并没有减少对产品设计的需求 - —事实上，相反。在这个项目的所有经验中，以下是我一直坚持的:
。寻找现有行为
人工智能开辟了许多机会，使现有行为更快更容易。我们没有尝试创造一个全新的行为;相反，我们发现了一个现有的并使其更好！人工智能可以提供尽可能少的变化的神奇体验，让人们给予或接受建议。
如果你没有注意到人工智能，那就是正确的
当你使用人工智能来完善体验而不是定义体验时，它实际上几乎难以察觉。人工智能可以让您摆脱传统的用户界面，以无意义，几乎神奇的方式为人们解决问题。
我们故意决定不让您认为您正在与机器人聊天，或者像Facebook一样将自己融入您想要与朋友聊天的对话中。相反，我们使用设计来增加您从朋友那里获得的有用信息。这种方法感觉更自然，让您与朋友保持最佳对话。事实上，在用户研究中，当我们向以前从未见过的人展示这些内容时，有人说：“嘿，我之前用过这个！这真是太棒了！“”rd“;
测试测试
一旦您开始将“人工智能”引入您的体验，人们就会认为它应该始终有效。当我们开始测试我们的数据时，我们的人工智能出错了。很多时候，当我们推荐一家餐馆时，你会链接到牙医的页面，这不是一个很好的体验。测试真人的可用性非常重要，特别是如果我们有工作产品。我们还研究了许多公开推荐的帖子，以了解产品如何真正满足人们的需求。通过观察人们的早期经历，我们发现了许多与人工智能相关的问题，如果我们不对它们进行测试，我们就不会注意到。
不依赖于完美
即使你的人工智能大多数时间都在运行，但有时它会完全错误。如果人们无法在这种情况下实现目标，最终会引起用户的不满。一个建议是，即使我们的人工智能无法识别您的帖子，也不会阻止您发布您的问题并从您的朋友那里获得建议——你的帖子无济于事。
优雅的退化
通过返回可选的UI，您可以确信即使您的人工智能失败，您也可以为人们提供良好的体验。虽然设计多个UI更加困难，但我们可以通过区分基于人工智能的体验来提供较少侵入性的产品。对于推荐的功能，我们尝试增加和降低信心水平，并在每个级别使用不同的UI处理，直到找到最佳组合。
反馈是礼物
这是Facebook上的一句话，特别是人工智能。重要的是提供一些方法让人们对我们的猜测提供反馈，然后使用它来改善体验。通过在错误的时间向人们提供有关我们建议的反馈，我们不仅提供优化渠道，还创建了一种收集有关人工智能的有用信息的方法。我们收到的每条反馈都有助于改善我们的人工智能和整体推荐体
影响人工智能的未来
自推出推荐功能以来，我们不断改进经验，继续了解人工智能的挑战和可以发布的机遇。最重要的是，我了解到使用人工智能进行设计就像设计其他东西一样。关注人们的问题，测试你的假设，并在出现问题时提供支持。
由于人工智能不可避免地与我们生产的产品紧密结合，因此产品设计人员参与其开发越来越重要。这是一种适用于制造技术的自然技术。在人工智能出现之前，人类的行为一直困扰着产品设计师。通过将设计理念应用于支持人工智能的产品，我们可以帮助确保这些工具真正为使用它们的人提供服务。
原作者：Erica Virtue原文链接：https://medium.com/elegant-tools/designing-with-ai-3f7652619f4仅询问学习目的，请注明：本文由DUBEST翻译，任何其他用途请联系作者
