[譯] AI 能解決你的 UX 設計問題嗎？

• 原文地址：Can AI Solve Your UX Design Problems?
• 原文做者：Mukund Krishna
• 譯文出自：掘金翻譯計劃
• 本文永久連接：github.com/xitu/gold-m…
• 譯者：Changkun Ou
• 校對者：Tina92、shawnchenxmu

AI 能解決你的 UX 設計問題嗎？

AI Powered UX

馬克·扎克伯格在 2016 年的重要新年決定之一就是創建屬於本身的「簡單 AI 機器人」，來幫助他解決家務。還記得鋼鐵俠的管家 Jarvis 嗎？這就是一個關於AI如何發揮做用的好萊塢經典範例。

那麼，人工智能（artificial intelligence, AI）到底是什麼？它又如何能解決當今最多見的UX問題呢

Tony Stark using Jarvis

Tony Stark 在使用 Jarvis。

人工智能（或者說 AI）是一種先進的類人計算機系統，可以聰明的管理一般須要人類手動執行的活動和系統。當蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Echo 這樣的機器人還在處理咱們最平凡的任務時，像 Google 的 Deep Dream 這樣的機器人天生就具備創造性，並能幫助用戶解決問題，從而改善他們的體驗。

AI 正在多個實時場景中獲得應用：

• 處理數據爆炸：隨着智能手機和移動設備的出現，數據正爆炸式增加。隨着數據量的增加，有一個 AI 系統來分析、處理、組織和解釋數據。
• 辨別咱們的意圖：Netflix 能夠從你的行爲中預測什麼樣的電視節目或電影將讓你待在沙發上。想象一下，你的 AI 系統能夠調整汽車的溫度，在你從車庫出來時自動把燈關掉。
• 改善客戶體驗：AI 可深刻挖掘人眼可能錯過的細節，從而幫助你專一於正確的數據。 好比，RightClick.io 是一個聊天機器人，可讓你經過與其對話來建立網站。即便你試着對其用不相關的問題轉移話題，這個 AI 設備仍是會引導你返回網站建立的實際工做中去。

RightClick.io

RightClick.io

人工智能正在改變咱們創造用戶體驗的方式。 雖然終結者的電影給了咱們一個 AI 的反烏托邦的想法，但現實是徹底不一樣的。AI 是一種強大的技術，能夠積極地影響消費者行爲，並使企業可以提供出色的用戶體驗。

理解 AI 在 UX 中的做用

首先，讓咱們來看看現在現實生活中一些 AI 如何影響 UX 的場景。 可以感知上下文的聊天機器人能夠經過提供一些及時的建議或解決方法從而取悅你的客戶。導航應用程序能夠絕不費力地將你引導到目的地。簡單點幾下，你就能夠在家門口收到你最喜好的餐點。

這是怎麼工做的？

開發 AI 的想法來自科幻小說，這些小說描述了能夠說話、思考或感覺的機器。AI 是多種新興技術的組合，好比：機器學習、深度學習、聊天機器人、加強現實、虛擬現實和機器人等等。

AI 涵蓋了將智能注入到機器或設備的任何事情，使它們能模仿人類獨特的推理能力。 全部這些，均可以經過使用可以發現人類行爲模式、並從設備接收和存儲的數據產生看法的算法來實現。應該細心的編寫啓用人工智能的設備或者機器，以便它們能在未來的決策中起到幫助。

這一切可能聽起來很簡單，但這些交互都是由快速增加的 AI 技術提供的。事實上，當涉及人性化客戶體驗時，AI 將成爲 UX 設計師套件中不可或缺的工具。然而，除了構建相似人類的對話和行動以外，AI 還能在數字領域中大顯身手，創造出優秀的 UX。

1. 一個面向協助的平臺

AI 正在伴隨着機器人走向主流，而機器人則經過認知智能的力量培育出了像人同樣的互動。然而，機器人不能徹底取代人類。相反，AI 在 UX 的領域起到了卓有成效的協助做用。

例如，TheGrid.io 是一個算法驅動的設計平臺，可以讓您構建高度使人印象深入和優化的網站。該平臺是圍繞連續 A/B 測試和細化佈局的概念構建的。設計師能夠篩選由這些 AI 驅動的工具提供的多個選項，並選擇適合它們的功能。

TheGrid.io

像任何好的助手同樣，它一般在提供的新選項中作出最好的決定，而不是做出關鍵的決定。當設計師有一個智能平臺幫助他們選擇一個模板並經過應用算法來驗證模板時，它能夠幫助他們作出更多的創造性決策。

2. 用 AI 制定旅程

像 ReFUEL4 這樣的公司利用預測分析的力量來了解用戶的線上行爲，並根據他們的行爲對其進行進一步的細化。最強大的 UX 是一個瞭解甚至能預測用戶興趣和行動的 UX。

Refuel4

一旦設計師可以制定用戶的行程，那麼他就能夠理解用戶在交互過程當中所指望路徑。AI 驅動的行程制定可以讓你建立簡單、有吸引力和有利可圖的用戶界面。

3. 接管重複、低價值的創造性任務

在多設備世界裏，設計師常常必須提出許多圖形和各類各樣的內容，以知足各類形式的活動。 這可能很麻煩，要花不少時間。

Netflix layout generation.

Netflix 的佈局生成。

這就是像 Netflix 這樣的平臺將這些繁瑣的任務交給算法的緣由。人類設計師能夠繪製佈局應如何工做的「規則」，而後爲系統提供一個原始圖形元素庫來處理它們。Netflix 的系統可以將規則與圖像素材相結合，以建立原始電影海報和橫幅單元。

當 AI 處理這些任務時，設計人員能夠更多地關注理解用戶之旅並完善這些規則。 這與高級設計師正在指導一支初級設計師團隊沒什麼不一樣的，共贏。

像機器學習這樣的 AI 技術可使數字營銷人員進行細粒度定位。例如，IBM 的 Watson 促進心理用戶細分，使營銷人員可以在正確的時間向正確的受衆提供正確的內容。

Watson AI 的工做原理：

爲了發現統計學上相關的短語，Watson 將問題分解成不一樣的關鍵字或「句子片斷」。它不只爲此操做建立了一種新算法，並且同時執行了數百種分析算法。

若是越多的算法獨立出現相同的答案，那麼 Watson 就越有多是正確的。一旦 Watson 得到了多個解決方案，它將驗證數據庫的潛在解決方法，從而肯定其中的任何一個是否有意義。

你會怎樣塑造 AI 來得到更好的 UX ？

AI 系統可以快速分析大量數據，並實時學習和調整其行爲。 AI 系統能夠從上下文中推斷，你則須要給它們提供額外的關於業務規則、問題、元數據和相似的相似的其餘條件的信息。

當你經過每一個設計階段創建良好的用戶體驗時，你能夠不斷完善您詢問 AI 系統的問題。這將改變分析數據的方式。

例如，若是您正在管理健康保險網站，能夠問以下問題：

• 40 至 60歲之間有多少人使用你的應用程序？
• 有多少準媽媽訪問系統？

系統會收到你的問題，分析數據並學習給出最佳答案。每當你提供新的數據或標準時，系統會使用人工智能來改善自身的用戶體驗。

塑造 AI 的藝術：

• 你能夠向你的 AI 系統詢問從通常到特殊問題。系統則處理問題、拿到數據再自我學習。
• AI 能夠分析搜索引擎上的全部查詢，收集更多的用戶分析結果、識別趨勢，並生成更豐富的結果。
• 使用數據優化搜索結果的質量：AI 能夠預測搜索條件、提供建議、跨主題推薦（相似於 Amazon 提供的），從而給出更多相關的內容。
• 最重要的是，AI 能學習到目前爲止全部訪問過你應用的用戶，併爲你的用戶提供了所需的內容。這產生了更豐富的用戶體驗。
• 具備 AI 的信息架構：AI 分析你的內部和外部數據，並幫助你構建內容管理系統的信息結構和最終用戶的導航結構。

用戶體驗不必定是利用對數據的看法，它也是關於智能的。人工智能經過向不一樣數據源注入智能，從而鏈接了各種獨立的節點。

雖然像機器學習、聊天機器人、VR、機器人、AR 等系統的 AI 技術正呈增加勢頭，但增加彷佛是漸進的。 AI 與 UX 結合成爲將來技術的標誌。將 AI 與 UX 合併是一個公式，一個將引領咱們加強內容的可查找性和可獲取性的公式。

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