Ujeli smo Gilesa Colborna, soustanovitelja in izvršnega direktorja podjetja cxpartners. Colborne je eno vodilnih svetovnih svetovalcev za neodvisno oblikovanje izkušenj Preprosto in uporabno, knjiga na temo enostavnosti, namenjena posebej oblikovalcem interakcij.
Kaj bo ostalo po klepetalnici? Kdo / kaj bo preživel?
Giles Colborne: Težava s hype je, da ljudi vodi k temu, da stvari dajo ven, ne da bi pri tem razlikovali, ali je to dobro ali ne, in spodbuja ljudi, da domnevajo, da je vse mogoče, zato divje presegajo. Ista zgodba je s katero koli novo ali novo tehnologijo.
Po hype torej pričakujem nekaj dobrih, trdnih, preprostih, robustnih primerov in vzorcev, na katerih počasi gradimo bolj zapletene izkušnje. Čudovito je poslušati hype in sanjati, če pa gradite sistem, na katerega se ljudje lahko zanesejo, se ne bi smeli bati, da bi naredili nekaj preprostega in funkcionalnega.
Mislim, da bodo imeli ljudje z velikimi nabori podatkov prednost pri vsakem sistemu, ki je odvisen od strojnega učenja (in veliko vmesnikov naravnega jezika se zanaša na strojno učenje). Upam, da se to ne bo spremenilo v zaklepanje platforme.
Že v zgodnjih dneh potrošniškega interneta smo se izognili zaklepanju platforme zahvaljujoč spletu, ki je imel odprto specifikacijo, ki jo je lahko uporabljal vsak. Tokrat je težko videti, da bi se kaj takega zgodilo - morda bo morala začeti veljati zakonodaja. A vse to je verjetno še leta stran.
- Kako oblikovati chatbot izkušnjo
Kakšne so prednosti chatbotov in pogovornih uporabniških vmesnikov?
GC: Najprej bi moral ločiti med chatboti in pogovornimi uporabniškimi vmesniki ter polnimi vmesniki naravnega jezika (NLI). Chatboti včasih od uporabnika zahtevajo, da izbere med številnimi možnimi odgovori - raje kot grozljivi IVR sistemi, ki razvrščajo glasovne klice na telefonskih linijah ("pritisnite 1 za poizvedbe o stanju, 2 za storitve za stranke itd.)". NLI vam omogočajo, da vtipkate odgovor v svojem jeziku in nato odgovorite na podlagi tega. Bolj me zanimajo NLI-ji in to je moj poudarek.
Pri NLI-jih mi je všeč, da skoraj ni uporabniškega vmesnika, ki bi se ga lahko naučili. Aplikacije, kot je Facebook Messenger, so danes najpogosteje uporabljene aplikacije na pametnih telefonih. Uporabniški vmesnik je preprost in ideja, ki stoji za njimi, je lahko razumljiva. Torej je gradnja storitev na vrhu tega znanega, pogosto uporabljenega vmesnika dobra ideja - če so storitve same enostavne za uporabo.
Še več, če lahko zgradite vmesnik, ki deluje na nečem zares osnovnem, kot je SMS, potem bo deloval na Facebook Messengerju, WhatsAppu ali kateri koli drugi platformi za klepet - torej obstaja obljuba, da lahko razširite svoj doseg.
Naklonjenost storitev klepeta narašča, ko pogledate mlajšo publiko. Odrasli so z družabnimi mediji in zdi se, da raje komunicirajo s tovrstnimi storitvami, ne pa s telefonom ali e-pošto. Seveda pa je to vmesnik, ki je sam po sebi dostopen ljudem z okvarami vida ali sluha in je enostaven za razumevanje uporabnikov vseh starosti.
Očara pa me, da vmesniki naravnega jezika pomenijo, da lahko oblikujemo sisteme, ki se počutijo bolj človeško. Človeški pogovor ima veliko zanimivih lastnosti, s katerimi se borijo grafični uporabniški vmesniki.
Če na primer osebo prosite za pomoč pri iskanju nečesa, na primer letalske vozovnice, pogosto začnete s precej nejasnim opisom in se počasi odločite za nekaj dobrih odločitev. Trenutno lahko to storimo v fasetiranih iskalnih vmesnikih, vendar se ljudje trudijo, da jih učinkovito uporabljajo - zlasti na majhnih zaslonih. Na majhnih zaslonih ponavadi dobite vrsto menijev, v katere se vrtate. To se lahko počuti nerodno ali zmedeno. Naravni jezikovni vmesniki to lahko obidejo.
Končno, naslednji val računalništva ne gre za prenosnike ali mobilne telefone - gre za okolja, polna pametnih naprav, ki vas poznajo in ki komunicirajo z vami. Ne želite zaslona na dotik v vsaki napravi ali aplikacije za vsako napravo v pametnem telefonu. Želiš skupen vmesnik, ki te pozna in s katerim lahko enostavno komuniciraš. Zato menim, da imajo NLI in tehnologije umetne inteligence tako pomembno vlogo pri naslednji generaciji uporabniške izkušnje.
In kakšne so pasti v pogovornih vmesnikih in kako se jim lahko izognemo?
GC: Mislim, da je največja pasta pri ustvarjanju pogovorov, ki so videti kot diagrami poteka - tistih, pri katerih je dialog podrobno začrtan. V resnici so pogovori dokaj nejasni in ugašani. Če jih poskušate podrobno preslikati, vam na koncu manjka zapletenost - ali pa preprosto ustvarite še enega od teh IVR sistemov.
Če na primer nekoga vprašate za ime, vam lahko ena oseba navede njegovo polno ime, vključno z naslovom, druga pa vam lahko samo svoje ime. To jim morate dovoliti in nato krožiti nazaj, da najdete manjkajoče podrobnosti. To ni napaka, gre le za drugačen način odgovora na vprašanje.
Kako lahko izboljšamo bote za izboljšanje uporabniške izkušnje?
GC: Ko poslušate ljudi, ki uporabljajo predvsem glasovne sisteme, je velik del pogovora o tem, kako uporabnik ugotovi, kako postavlja vprašanja in se nauči, kaj sistem lahko in česa ne. Mislim, da večina NLI-jev grozno dela pri reševanju teh situacij.
Recimo, da prosite svojega glasovnega asistenta, naj predvaja skladbo, na primer »Bohemian Rhapsody«, vendar ime napačno pokličete in mu rečete »Mama, just kill a man«. Z vidika uporabnika in človeškega poslušanja je uporabnik dal veljavno in uporabno zahtevo. Toda večina glasovnih pomočnikov se ne ujema z naslovom in se odpove, uporabnik pa se vrne na prvo mesto.
Takšne stvari se ves čas dogajajo z glasovnimi pomočniki, toda človek bi poskušal uporabiti dane informacije in zastaviti smiselno nadaljnje vprašanje, na primer »Se lahko spomnite, kdo je bil?« Ali »Je to naslov ali vrstica iz pesmi? '. Če bomo te sisteme naredili znosne, moramo več časa razmišljati o tem, kako naj se sistem odzove, ko ne razume.
Katere so nekatere značilnosti klepetalnic ali pogovornih uporabniških vmesnikov, ki stvari popravijo?
GC: Veliko najboljših pogovornih uporabniških vmesnikov in chatbotov se ne trudi narediti preveč. Ko na primer vozite in pametni telefon vprašate, kako naj vas napoti domov, se ne dogaja veliko "pogovora" - pravzaprav čim krajši, tem boljši. Toda za minimalen vnos dobite veliko rezultatov (enournih navodil za vožnjo) ("pripelji me domov"). In vnos je minimalen, ker pametni telefon za zapolnitev praznih prostorov uporablja veliko kontekstualnih podatkov - domneva, da mislite na navodila za vožnjo, iz GPS-a dobi vašo trenutno lokacijo in v nastavitvah pametnega telefona najde vaš domači naslov.
Rekel bi, da so to precej dobre oblikovalske maksime: pogovor naj bo kratek, uporabite kontekstualne podatke, ponudite največjo moč za minimalni vnos.
Kam gre pogovorno oblikovanje naprej?
GC: Trenutno se dogaja veliko zanimivih stvari. Obstajajo glasovni pomočniki, ki ločijo med različnimi ljudmi v sobi, in glasovni pomočniki, ki upravljajo čustveno podtalnico pogovora, ne samo izmenjavo informacij.
Obstajajo tudi orodja, ki oblikovalcem olajšajo dostop do zapletenih funkcij, in vmesniki, ki mešajo glas in vizualne elemente (tako lahko vidite, kako se načrt potovanja oblikuje, ko na primer govorite z navideznim potovalnim agentom). To je razburljiv čas.
