用人工智能（AI）去設計（從設計一個(gè)人工智能的用人驗項目中學(xué)到的經(jīng)驗）

在Facebook上，人工智能無(wú)(′▽?zhuān)?)處不在

在數據后臺，工智人工智能幫助Facebook使產(chǎn)品變得更加智能和好用。設計人們可以用它來(lái)進(jìn)行翻譯減少因語(yǔ)言不通而帶來(lái)的從設阻礙，識別圖像內容幫助視障人士“看到”他的人工朋友所發(fā)布(bu)的照片并過(guò)濾垃圾郵件等不良內容。ヽ(′ー｀)ノFacebook也會(huì )使用人工智能來(lái)了解人們的項的經(jīng)發(fā)布(′；д；`)意圖，這樣Facebook就可以改善用戶(hù)在其平臺上的目中使用體驗。

當我剛開(kāi)始在Facebook擔任設計師時(shí)，用??人驗(yan)我并沒(méi)有ヾ(?■_■)ノ多少關(guān)于人工智能的工智想法，也沒(méi)有意識到人工智能應如何作為工具來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品設計。設計但后來(lái)我設計了(le)Face??book推薦功能???，從設它使用人工智能來(lái)檢測用戶(hù)是人工否需要(yao)本地推薦，然后匹配好友推薦給Facebook頁(yè)ヽ(′ー｀)ノ面。項的經(jīng)這是目中我們幫助聯(lián)系人和當地企業(yè)的一種方式。

這一切源于一個(gè)問(wèn)題

我注意到在我的用人驗Fe??ed里有很多帖子，人們都轉向Facebook，尋找推薦的地方和事情。這些帖子得到了大量的參(can)與，但不是很有用。你必須瀏覽所有的評論，然后把這些名字復(fu)制粘貼到Yelp或Google上，以了解你的朋( ???)友推薦的地方——盡管有超過(guò)6千萬(wàn)的企業(yè)在Facebook上有頁(yè)面。盡管你能在你的時(shí)間軸上找到它們但最糟糕的是，在你的Feed中很容易丟失這些帖子。

我想讓收集和使用的人們從他(′?｀*)們的朋友那里得到的建議變得更容易更快，并且幫助他們從他們信任的人那里得到更多的建議。

為什么使用AI

我們測試的第一個(gè)概念是一種方法，你必須預先說(shuō)出你想要的和在哪里。但是我們發(fā)現人們并不真正理解他們?yōu)槭裁匆@么做。他們沒(méi)有看到將這些額外的元數據添加到他們的帖子的價(jià)值，而且當他們無(wú)法真正明確自己的目的時(shí)我們很難證明我們能給他們的價(jià)值。我們還在與現有的行為作斗爭，那就是基于他們的問(wèn)題來(lái)寫(xiě)一個(gè)狀態(tài)更新。

我們測試的另一個(gè)概念是更具教育意義的方法。我(wo)們認為，通過(guò)教導人們了解將要發(fā)生的事情，我們可以幫助人們對產(chǎn)品感覺(jué)更舒服。我們再次發(fā)現，很難用文字或圖解來(lái)解釋我們是如何提供價(jià)值的，然后讓他們自己親身體驗。一ヾ(?■_■)ノ旦人們使用了這個(gè)產(chǎn)品，不出意料的是他們就會(huì )喜歡它，當我們在發(fā)布??前添加了額外的步驟時(shí)，我們看到了一些使用量的下降。

通過(guò)測(°o°)試這些更結構化的方法，我們發(fā)現，我們在體驗中加入的改變越少，對人的感覺(jué)就越好。我們認為最好的方法是“自動(dòng)的”，這樣可以增強已經(jīng)(jing)發(fā)生的行為，而不需要太過(guò)打擾。為了能以一種無(wú)干擾的方式觸發(fā)體驗，我們依靠人工智能來(lái)理解人們何時(shí)提出建議，以及他們的朋友在回復時(shí)推薦了哪些地方。

建議是如何工作的

有了(le)推薦，你可以像平常一樣在Facebook上發(fā)布你的問(wèn)題，當你的朋友評論你的建議時(shí)，我們會(huì )鏈接到相應??的Facebook頁(yè)面，并顯示諸如評分、價(jià)格范圍、開(kāi)放時(shí)間和地址等細節。我們還把他們推薦的所有地方??都放在地圖上，??這樣你就可以??很容易地找到所有的東西。

產(chǎn)品背后的人工智能

這是說(shuō)比做容易，尤其是考慮到人們在Facebook上使用俚語(yǔ)和非正式語(yǔ)言的方式。

我(′?｀*)們??與Facebook的會(huì )ヾ(′?｀)?話(huà)理解團隊緊密合作，使用自然語(yǔ)言理解(NLU)來(lái)為我們的經(jīng)驗提供動(dòng)力。該團隊開(kāi)發(fā)了一種人工智能技術(shù)，可以理解文本帖┐(′?｀)┌子，以便準確地檢測出某人在請求本地推薦時(shí)的情況，從而使我們能夠自動(dòng)觸發(fā)推薦體驗。

當你的ヾ(′?｀)?朋(′▽?zhuān)?友對你的帖子發(fā)表評論時(shí)，建議你應該去看看那些很酷的地方，我們使用人工智能來(lái)理解文本???，并提取最有可能的地方。人工智能也給了我們一個(gè)信心分數，它表明了它是正確的地方。(′?_?`)這個(gè)分數決定了評論者收到的用戶(hù)體驗。如果它是高的，我們只需在他們的評論上附上一張卡片(可刪除)。如果我們有中等的自信(′?｀*)，我們會(huì )問(wèn)它是否再附加它之前是正確的位置。當分數較低時(shí)，我們會(huì )向他們展示一個(gè)空卡，打開(kāi)一個(gè)搜索欄，讓他們手動(dòng)搜索他們想要添加的位置。

我在人工智能設計方面的經(jīng)驗

人工智能的魅力在于它能讓你的產(chǎn)品“神奇地”工作。但我在推薦方面的經(jīng)驗告訴我們，人工智能的力量并不會(huì )減少對產(chǎn)品設計的需求——事ヽ(′ー｀)ノ實(shí)上恰恰相反。在這個(gè)項目的所有經(jīng)驗中，以下(xia)是我始終堅持的:

尋找現有行為

人工智能打開(kāi)了許多機會(huì )，使現有的行為變得更快、更容易。我們并(bing)沒(méi)有試圖創(chuàng )造一種全新的行為;相反??，我們找到了一個(gè)現有的，并讓它變得更好！人工ヽ(′▽?zhuān)?ノ智能讓我們有可能提供一種神奇的體驗，同時(shí)盡可能少的改變，讓人們給出或接受建議。

如果你沒(méi)有(you)注意到人工智能那就對了

當你使用人工智能來(lái)完(wan)善體驗而??ヽ(′▽?zhuān)?ノ不是定義它時(shí)，它實(shí)際??上幾乎無(wú)法感知。 人工智能讓你(ni)擺脫傳統的用戶(hù)界面，以無(wú)感的，幾乎神奇的方式為人們解決問(wèn)題。

我們特意決定不讓你覺(jué)得是在和一個(gè)機器人聊天，或者像Facebook一樣把自己融入到你想和你的朋友聊天的對話(huà)中。 相反，我們使用了一種設計來(lái)增加您從朋友那得到有用的信息。 這種方法感受更自然，并保持你與你朋友的對話(huà)在最前端。 事實(shí)上，在用戶(hù)研究中，當我們向以前從未見(jiàn)過(guò)的人展示這些時(shí)，有人說(shuō)：“噢，我以前用過(guò)這個(gè)！ 這真實(shí)太好了！”

不依賴(lài)于完美

即使你的人工智能大多時(shí)候都在運行工作，也會(huì )有一些時(shí)候完全出錯。 如果在這種情況下人們無(wú)法實(shí)現目的(′?｀)，那么最終會(huì )導致用戶(hù)的不滿(mǎn)。 有一項建議是，即使我們的人工智能沒(méi)有識別你的帖子，它也不會(huì )(hui)阻止你發(fā)布你的問(wèn)題，并??從你的朋友那里得到推薦——你的帖子ヽ(′ー｀)ノ也不會(huì )獲得什么幫助。

優(yōu)雅的退化

通過(guò)回到可選的UI，你可以確保即使你的人工智能失敗了，你也可以為人們提供良好的體驗。盡管設計多個(gè)UI處(???)理的難度更大，但我們能夠通過(guò)區分基于人工智能的體驗來(lái)提供一種較少侵入性的產(chǎn)品。對于推薦功能，我們嘗試提高和降低信心水平，并在每個(gè)級別上使用不同的UI處理方法，(′-ι_-｀)直到我(′?｀)們找到效果最好的組合。

在Facebook這是一個(gè)說(shuō)法，使用人工智能進(jìn)行設計更是如此。

重要的是，提供一些方法讓人們對我們的猜測給出反饋，然后用它來(lái)改進(jìn)經(jīng)驗。通過(guò)讓人們在錯誤的時(shí)候對我們的建議進(jìn)行反饋，我們不僅提供了一個(gè)優(yōu)化渠┐(′?｀)┌道，我們還創(chuàng )造了一種收集關(guān)于我們人工智能的有用信息的方法。我們收到的(de)每一條反饋都有助于改進(jìn)我們的人工智能??和整體推薦體驗。

影響(xiang)人工智能的未來(lái)

自推薦功能推出以來(lái)，我們一直在不斷改進(jìn)體驗，并且繼續了解人工智能所面臨的挑戰以及可以釋放的機遇。 最重要的是，我了解到，用人工智能進(jìn)行設計就像設計其他東西一樣。專(zhuān)注于人的問(wèn)題，測試你的假設，并在事情出錯的時(shí)候提供支持。