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如何优化产品设计,让对话机器人更智能?

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从iPhone的siri,到小米家的“小爱同学”,我们最熟悉的人工智能产品,莫过于此类智能对话机器人了。而在设计智能对话机器人之前,我们需要了解哪些东西?一起来看看作者的解读。

01

人类渺渺,每天都与环境、社会、其他人、物体产生千丝万缕的联系。这种联系有单向的、双向的、主动的、被动的,每一种联系都存在一种特定的“沟通语言”完成信息的交互。

人与人的沟通方式主要包括:语言、文字、动作、神态、表情、声音等;人与物则可以通过视觉、触觉、嗅觉、声音等方式进行沟通。而通常最及时高效的沟通方式应该是一个集合:快速响应的、可持续的【视觉+触觉+听觉】的组合。

而随着第三次科技浪潮时代的到来,人们的生活也在逐步发生巨大的变化,甚至是颠覆,也许你很难发现这个过程的演进,但人类活动的范围开始从一个固定狭小的空间直接过渡到全世界,所谓身边附近的概念正逐步消失,圈子在极小和极大之间随时切换。

而人类个体之间的联系正变得越来越少,关系不再紧密绑定——即使是父母与子女,而人类与物发生的联系正在成倍数的增加,比如手机和电脑已经成为大多数人每天需要花大量时间进行接触的物品。

那么,人类为什么需要智能对话机器人?

智能对话机器人是一种极度类人的人与物的沟通媒介,它可以帮助个体通过类人的沟通方式达到自己的目的。而这种沟通是私密的,一般意义上个体具有主动权和控制权,可以自由表达且无需担心。

02

无论是科幻作品里的机器人,还是巨头公司已经落地应用的对话类机器人产品,世界无时无刻不在告诉你,那个理想中的智能机器人在不远的将来会出现在你的生活中,并为你提供便利。

而当下这些产品效果如何呢?如果你体验过iPhone的Siri,天猫精灵、小爱同学、甚至是某款APP里面的对话机器人功能,你不难发现,这些产品大多非常鸡肋,有时候用起来感觉它简直是“智障”,完全达不到“智能”的类人水平。于是,不少业内的同学开始开玩笑说:人工智能,有多少人工,就有多么智能。

为什么会出现这样的状况呢?

本质上来说:无论机器学习还是深度学习,均无法获得人类从小到大学习到的常识+推理能力,而这些能力不仅是来源于简单的文本、对话,还有更复杂的社会环境、法则、生活认知等等。

于是乎,单一的任务比如围棋高手AlphaGo可以达到超人类的水平,因为它的学习内容相对单一,而对话类机器人产品则复杂的多,想要对话机器人更符合用户预期并且显得“智能”,那就需要AI产品经理在产品设计之前了解更多。

03

AI产品经理设计智能对话机器人产品的准备工作:

1. 了解行业,明确要做什么

这里的行业指两部分:实体领域的行业、机器人领域的行业。

实体领域的行业主要是指业务层面,比如你要做外卖订餐的机器人,医疗导诊的机器人,售后客服机器人,疫情问答机器人、银行智能助理等等。了解该业务领域内用户的当下的行为习惯,注意挖掘细节点,一定要实地去分析并挖掘出领域特定的重要信息和关键点。

机器人领域则是当下机器人的落地应用类别:

1)检索型对话机器人(FAQ-BOT)

核心:一是建立知识库问答对(QApair),二是基于算法模型针对可能的候选集答案进行检索召回打分,最终给出top回答(1个或多个)。

常见应用:常规在线客服机器人。

2)知识图谱对话机器人(KG-BOT)

核心:知识图谱的建立,通过构建三元组完成结构化/非结构化信息的整合,将业务领域内特有信息进行图谱建立,从而通过实体的关联给出类似“推理”的答案。

常见应用:问姚明的老婆是哪里人。

3)任务型对话机器人(TASK-BOT)

核心:关键槽位(Slot)、非必要槽位的设计、对话流程设计,通过指定任务并进行核心槽位设计,槽位填满即可返回结果,否则进行多轮回话引导用户提供关键信息。

常见应用:外卖订餐机器人(核心槽位可以是:饭馆名称、餐品、就餐人数、联系人、联系方式,具体设计可就平台方需求进行调整)

4)闲聊对话机器(CHAT-BOT)

核心:基于历史聊天记录进行模型训练,需要针对敏感信息及回复进行处理,同时话术语言设计需要更人性化,温馨又风趣。

常见应用:目前一般很少有独立的闲聊机器人,多为其他类机器人的补充场景

5)路由对话机器人

核心:上面各类对话机器人的综合。根据用户意图识别完成路由分发,确认是单轮指令性回答还是多轮任务型回答还是单纯的闲聊,难点在于意图识别及对话管理(DM)的准确度,否则一错全错,万劫不复。

常见应用:Siri、小爱、小度、小冰

2. 了解技术,行业水平+公司内部水平

AI产品经理必须熟知当前技术领域内的最新突破及落地应用的实现方案,明确头部企业的技术水平大概可以实现什么样的功能,达到什么样的产品范围边界,而当前公司的技术水平处于什么位置,是为了更智能的产品体验购买外部第三方提供的先进技术还是节约成本在当前可实现的技术范围领域内进行产品设计,都是AI产品经理需要了解和判断的。

假如你的BOSS说,你设计的机器人产品上线后要问啥答啥,对话要像真人一样自然流畅,冰雪聪明。那你有两种选择:摆事实讲道理敲醒你的老板,或者就走人吧,毕竟老板短时间内不会给你100个人力做那些“人工”(不过即使给你100个人力写1000条正则是不是也很难实现)。

3. 了解人类语言,洞察日常对话习惯

说到对话机器人产品,那“对话”当然是非常核心的模块,如何设计机器人给出的回复更像是一款类人对话产品则是产品经理更深层次人文关怀的体现。如果没有对人类语言的了解,发现人们日常对话的习惯,发现那些有趣的点,那设计出来的机器人产品可能只是一个冷冰冰的代码软件或机器,用户不会喜欢它。

一个可行的方案是给你的对话机器人做一个拟人化人格,设计一个专门的形象,设计符合它的语言,让用户喜欢它,习惯使用它,最终记住它依赖它。

4. 掌握边界,进行产品设计

最后,当你深谙业务领域的特点,掌握了技术的边界,也便可以界定你设计的机器人产品的边界。在边界以内,发挥产品设计的优势,将对话体验做到极致。技术的缺陷由产品设计来弥补,反过来技术的升级则驱动产品体验更加完善。

 

本文由 @丸子笔记 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 还有资料库机器人,主要用于企业结构化信息,比如产品说明书等

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    1. 感谢补充~ 😉
      我本人没有接触过“资料库机器人”这个说法,按照理解如果是处理结构化信息是否应该也是知识图谱机器人或者检索型机器人的一种?
      欢迎一起探讨~

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