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开发一款成功人工智能App的秘密
OFweek机器人网讯:人工智能和语音识别行业正在快速发展。根据知名市场研究分析公司Gartner发布的一份行业报告显示,到2020年,85%的客户服务交互将无需人工支持,这意味着到那时,我们已经能够教会机器用逻辑解决方案来解读数据了。
支持人工智能技术的App应用,将会让人们的生活变得更加便捷,但问题是,如何开发这种App应用呢?为了解答这个问题,我们采访了一些利用人工智能技术、并获得成功的App应用创始人。
下面就来看看他们是怎么说的吧:
一、提供一个能够形成习惯的用户体验,因为,这非常有价值
Nathan Benaich,知名风投Playfair Capital风险投资人,专注于数据科学、机器学习、和用户体验领域内的科技公司。
一款由人工智能支持的优秀应用程序,应该让用户感到眼前一亮,获得前所未有的体验。就拿Google Photos举例吧,它可以匹配搜索查询来检索图片;还有Swift Key,可以预测用户接下来要输入的文字;再有就是特斯拉的自动驾驶仪,有能力接管司机的职责来驾驶汽车。这些产品都给用户带来了惊喜的感觉,这种与众不同的感受会逐渐变成用户的使用习惯,因为这非常有价值。
Nathan Benaich
二、你的算法解决方案,对用户来说应该是“隐身”、甚至是不相关的
ShivonA.Zilis,Bloomberg Beta风投合伙人,人工智能公司Open AI企业顾问。
有两件事情必须要牢记:
你的算法是否以“解决问题为先”?对用户来说,你的算法解决方案应该是“隐身”、甚至是不相关的。你的App应用需要帮助用户轻松解决一个问题,让他们变得更好。
今天,你的App是否足够有用。就拿即时通讯App来说吧,它在如今这个时代十分有用,那么同样地,也会随着时间的推移变得越来越好,这也是为什么很多人工智能会从聊天机器人开始起步的原因所在。如果开发人员能够把这种想法带入到人工智能应用开发中,创建正确的用户反馈循环,那么随着时间的发展,数据集合势必将得到极大提升。
三、最好的人工智能,会从用户角度出发去完成一项任务
Dennis R.Mortensen,x.ai公司创始人兼首席执行官。
最好的人工智能产品能让用户变得更有能力,而最最好的人工智能则会从用户角度出发,去完成一项任务;要做到这一点,就需要让用户尽可能少地去执行操作,这才是真正的全自动智能技术。
人工智能软件或是虚拟助手能让人们使用自然语言进行交流,这点非常重要。如果让用户适应机器语法而且改变自己的说话的方式,或是文本输入的方式,体验和效果就会变得很差。当然啦,要求用户执行太多手动操作也不是个好主意,所以人工智能App需要尽可能地避免用户手工操作。
而在互动的另一端,你需要让人工智能的回应看上去非常自然,这同样也很重要。在x.aiApp上,我们的目标就是要让用户觉得他们并不是和一个人工助手在交流。当我们起初开始构建人工智能私人助手Amy Ingram的时候,我们发现很多同行都无法做到这一点,因此我们决定创造一个全新的岗位角色——人工智能互动设计师——主要负责开发Amy的性格,确保她说出来的话具有连贯性。我们的用户非常喜欢Amy,也知道她的效率很高,但是真正让用户爱上Amy的主要原因,就是她真的很像人类,许多人和她进行交流甚至都没有意识到她是一个人工智能。
Dennis R.Mortensen
四、人工智能的真正力量,应该是增强、并提升人类的能力
Manue lEbert,summer.ai创始人合伙人。
我想说说做些什么事情无法让你开发出一款优秀的人工智能App应用:现在,我们已经可以轻松做到打开聊天机器人窗口,然后预订一个卷饼套餐。但人工智能的真正力量,应该是增强、并提升人类的能力,比如一台智能蒸汽挖土机。一款优秀的人工智能App不仅仅可以帮助用户更快速地完成工作,而且还能让他们完成一些之前无法做到的事情;一些用户无法负担的事情。人工智能可以变成我们的私人旅行助手,我们的造型师,营养学家,律师,教练,以及理财顾问。
Manue lEbert
五、在最好的人工智能App里,科技不仅仅是出现在你面前,而是要融合到体验之中
Raj Singh,Tempo.ai公司联合创始人兼首席执行官,该公司已被Salesforce收购。
在最好的人工智能App应用里,科技不仅仅是出现在你面前,而是要融合到体验之中。我觉得Google Photos就算得上是这样一款优秀的应用程序,做为一款计算机视觉技术,它极好地展现了人工智能的魅力,同时也没有忽视用户体验。
Raj Singh
六、创业者在自己的App应用里加入人工智能技术,要遵循80/20原则
Rob Mc Inerney博士,Intelligent Layer公司联合创始人兼首席执行官。
对于那些希望在自己App应用里加入人工智能技术的创业者,我能给予的建议就是遵循80/20原则,同时也要学习如何管理不确定性。
在采用人工智能技术时,我们很容易会担心每一个可能的输入出现问题,然而在现实中,人工智能给用户带来的绝大部分价值,往往是给他们解决了一个很小的问题,而且很好地解决了某些问题。在智能层,我们花了大量时间和精力去分析用户行为,识别用户最常见的行为,以此来了解机器学习技术应该用在什么地方。
我们同样也很难管理所谓的不确定性,这意味着我们的算法知道“自己”在某些领域里,或是在某些问题上没有太多经验,也不善于解决——它们此时需要人类帮助,才能对问题做出响应。不过,人工智能的最终目的,就是要为用户提供一个更令人满意的真实体验。
Rob Mc Inerney博士
七、预测一些产品内部目前还不存在、但在未来,你的用户可能会喜欢上的东西
Xavier Amatriain,知名问答网站Quora工程副总裁,Netflix前任研究/工程主管,机器学习专家。
在曾经接受过的一次采访中,Xavier Amatriain解释了机器学习在产品开发中的关键要素,也表达了他是如何看待一款优秀的人工智能App应用的:
即使只盯着数据,或是一些未来的假设理念,也能够帮助你优化自己的产品,同时也能让你探索哪些事情可以帮助到自己的公司(业务)。
你可以思考的非常“极端”,预测一些现在根本不存在的、但是你的用户可能会喜欢的东西,
Netflix其实就是这么做的,他们要预测用户当前最想看的是什么电影,即便你从来没有看过。所以,通过关注数据,能帮助你更好地理解假设的东西,也能让你“看到”现在并不存在的东西。
Xavier Amatriain
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