如果你现在在科技领域工作，那你对人工智能（AI）或用户体验（UX）肯定不陌生了。随着人工智能的不断进步，人工智能越来越不局限在开发者或数据科学家的领域。作为设计师/技术爱好者/企业家/创业者，持续思考产品是很重要的。为了改善体验，我们不应该局限于现状。我们应该从每件事物中寻找灵感，并把生活看做一个界面。
让我们来看看一些公司的研究案例，这些公司正在使用各种形式的人工智能来改善他们的用户体验。
Airbnb
当你想到人工智能时，你第一个联想到的肯定不是酒店或短租公寓行业。然而随着人工智能和数据驱动文化的发展，Airbnb不仅改变了酒店行业，也改变了该行业与人工智能的关系。当你去度假时，你为短租公寓付出的价格很有可能是按照供需模型来计算的，不管你住在何处或住宿类型如何。
Airbnb的“价格指南”是一个人工智能工具,目的是让Airbnb的房东知道，他们应该根据每天的情况确定房屋价格，以使其更有可能被租出去。有了这个技术，房东就能看到一个日历，显示他们每天为房屋设定的价格。如果房东对房屋的价格设定是合理的，日期呈现出绿色，如果价格太高，呈现出红色。使用此信息，房东可以使用滑块调整价格并找到“最佳位置”——价格太低被出租的概率就会很高，价格太高出租的概率较低，可能整体盈利会少。
该价格指南模型是基于Airbnb使用开放式人工智能工具收集并处理大量数据得来的。价格指南模型中有很多影响因素，包括房屋类型、地段、价格、是否空置，以及当日与预定日期的间隔时间。通过这些数据，价格指南可以为Airbnb用户自动计算，从而使体验更加直观和透明。
聊天机器人
聊天机器人和其他现代产品的UI每天都在变得越来越人性化（至少他们给人的感觉是这样的）——这是遵循了“好莱坞公式”的做法。好莱坞公式是由Martin Stellinga提出的用来“创造有意义的故事”的一套程式。想想迪士尼人物是如何与他们的用户建立关系的。他们设法与不同的人群构成了这些大规模的关系。迪士尼的每一个角色都有独特的个性，在不同的媒介(应用、书籍、电影等)中展现。想象一下我们是否能够成为在界面上创建这些角色的专家，并与我们的用户建立类似的连接。如果人工智能是新的UI，那么个性化可能就是新的UX。
许多网站/产品为客户提供了在浏览时与聊天机器人聊天的机会。虽然他们看起来像真人，但并不是每个公司都有一个真人在另一端。通常你是在和原生的AI交流。
Netflix
在一个多设备的世界里，各行各业的设计人员必须想出大量的内容/图形来满足许多媒体的需求。这个过程需要时间。但对于Netlfix却不是这样——Netflix和许多其他公司已经将这个创意阶段交给了人工智能。
Netflix早期发现了视觉效果如何影响用户群体和他们观看特定内容的决策，为了利用这一结论，Netflix开发了一种人工智能算法，从图片中抓取元素，并应用样式化的电影标题来创建一个与用户兴趣相对应的海报——酷吧？与此同时，该算法对每一种设计效果进行AB测试，从而优化内容。当人工智能处理这样的任务时，设计团队可以更专注于理解用户的路径并细化这些规则。
人工智能不仅局限于大玩家，像RealEyes这样的小公司也在利用科技的进步。
驱动人类决策的不是理性，而是情感。我们知道，人类是被他们的情绪所激发的，而情感刺激大脑的速度是认知思维的3000倍。为了客观、准确地帮助组织测量人类情感，RealEyes提供了通过面部识别算法读取人类表情的技术。
RealEyes软件通过网络摄像头记录人的情绪，并利用底层人工智能算法对其进行理解。这一技术对于像可用性测试这样的东西非常有用——当测试一个产品时，你可能会发现用户能够使用并理解它(很好)，但是看到某种信息后她们变得愤怒(不太好)。该技术的其他好处还包括通过高效分析和利用编码视频/图像数据等方式实现工作流程的自动化。
以上是一些研究如何使用人工智能来改善用户体验的案例，但是最后我喜欢添加一个有点不同的例子。这个例子是关于人工智能可能改变也将改变我们构建产品的方式，也有可能改善我们和产品的关系。
Pix2code
人工智能可能是你新的前端开发人员——是的前端开发人员，很棒吧？Pix2code是一种智能的形式，可以从你的界面截图中生成代码。像这样的工具可以帮助缩小UI/UX设计人员和前端开发人员之间的差距，但也不能替代。
虽然这样生成的代码现在不完美，但是理解这一个概念是很重要的。当人工智能得到更多训练时，它只会变得更聪明、更有效率。从这一刻起，它只会变得更好。
我们来谈谈数据。 数据=智能，没有数据=没有智能
Image —Fabien Girardin：一个将学习材料（数据）提供给算法的反馈循环。在UX中运用AI和这个反馈循环是很容易的。 然而，重要的是要记住，它提供给用户的结果是依据大数据的。数据的质量对AI来说很重要。信息越复杂，AI了解得越详细，结果就越好。
用人工智能很容易提升用户体验，需要记住很重要的一点：它为用户提供的结果，是依据大数据的。数据的质量对人工智能很重要。信息越复杂，AI了解得越详细，结果就越好。向人工智能提供未开发的信息可能是灾难性的——大的整体数据集是必须的。
尽管这是一个大胆的想法，我们可能需要设计一些激励参与的体验，从而帮助我们改进/培训我们的AI。我们可能需要优先考虑AI而不是我们的用户，AI的优先级在UX之前。体验越难以预测，人工智能就会变得越聪明。因此，我们需要对我们的用户发布不成熟的体验以收集数据。作为设计师，我们需要解决的问题是获取人工智能需要知道的信息和我们的用户愿意提供的信息。
下面的流程图帮助说明了人工智能和人类之间的反馈循环。
结论
我们正在快速进入人工智能的世界，有机会定义我们与人工智能的关系将如何发展。这是我们所有人与数据科学家(以及其他利益相关者)合作创新的机会，并创造令人兴奋的有意义的体验，这将有益于我们的用户和UX的未来。记住，系统获得的数据是体验的基础。数据、学习算法和UXD的结合可以为我们的用户触发一个难忘的体验。
原文作者：Jake Deakin
原文链接：https://uxplanet.org/how-ai-is-being-leveraged-to-design-better-ux-8710efce79a1
翻译：杨会静
编辑：奇点机智（有增删）
来源：携程设计委员会