人工智能 (AI) 如何解決 UX/UI 設計問題？

你不必成為預言家，告訴人工智能 (AI) 將改變我們未來的生活。 事實上，幾十年來，人類一直夢想著機器人和技術，或者無處不在的虛擬助手，陪伴我們度過一生，讓我們的生活更輕鬆。

由於我們在人工智能方面的快速發展，這些夢想正在慢慢成為現實。

谷歌、IBM 或 Facebook 等大型科技公司已經掌握了這個話題，並正在積極地研究它。 自 2016 年以來，谷歌的企業座右銘就是“AI First”。 因此，現在是公司開始在 UX/UI 設計中實施 AI 並從中獲得有用東西的時候了。

• 我們如何使用人工智能讓產品和服務更加人性化？
• 哪些 UX 設計原則適用於基於 AI 的產品和服務？
• 用戶體驗設計師在這項技術的開發中扮演什麼角色？
• 我們如何通過人工智能確保一個體面的未來？

什麼是用戶體驗？

今天，任何產品（物理或數字產品）都應該提供方便的、以用戶為導向的設計。 如果需要很長時間才能弄清楚如何使用它，沒有人會喜歡它。 任何產品都應該從頭到尾提供直觀且鼓舞人心的界面和無縫的用戶體驗。 這正是用戶體驗設計師的職責所在。 一般來說，它們讓那些使用移動應用程序、網站和其他數字服務的人的生活更輕鬆。

為了更好地了解他們未來的用戶，用戶體驗設計師進行了不同的觀察和調查，並處理了許多跟踪用戶在網站或應用程序上的行為的數據。 他們後來結合這些結果並創建目標角色。 這使他們能夠快速、反复地為特定受眾提供服務或產品。

但人工智能如何提供幫助？

以下是人工智能解決方案如何改善用戶體驗

如前所述，用戶體驗是通過廣泛的測試來定義的。 許多用戶測試產品，然後根據這些數據或調查，設計師定義什麼可以優化，什麼可以完美運行。 人工智能的使用具有相似的目標——基於算法和其他自動化工具更好地理解人類行為。

人工智能通常用於跟踪用戶如何使用應用程序或網站。 它提供了廣泛的廣泛數據，例如應用程序上的用戶流、用戶用於訪問您的產品的設備、退出頁面、時間會話等。然後人工智能評估和分析這些數據。

從本質上講，可用的數據越多，人工智能的學習能力就越好。

更好的用戶交互的新功能

如今，我們在日常生活中隨處可見人工智能：智能手機、手錶、智能家居、汽車，以及 Alexa、Siri 和 Google Home 等智能語音朋友。 它有助於指導飛機上的飛行員或帆船上的舵手。

對於 UX 設計師，它控制設計系統，自動創建界面，包括草圖中的代碼，或在 Photoshop 中修飾圖像。

歸根結底，它還可以節省時間並為那些缺乏創意的人提供創造性的解決方案。

人工智能不僅僅是自動化和海量數據處理； 結合複雜的機器學習，它給我們人類帶來了難以置信的實際好處。

這就是 UX 最大的機會和可能性所在，即預測性和預期性設計。

預期設計

根據定義，預期是一門設計學科，專注於創建自動化的、預測性的內容，這些內容不僅是被動的，而且基本上是主動的和大規模的。

預測設計結合了物聯網、人工智能、機器學習和用戶體驗設計。 此設計的目標是學習和理解用戶行為，使其能夠預測他們的需求並採取適當的行動。 這為提供非常有用的用戶體驗提供了絕佳機會。

事實證明，我們每天平均會在腦海中做出 35,000 個決定。 每天影響我們的精神壓力會對我們做出正確決定的能力產生負面影響，並最終讓我們感到沮喪。 借助人工智能，我們現在可以本著預期設計的精神設計產品和服務，這讓我們免於做決定，從而減少精神壓力，騰出時間去做更重要的事情。

更好的用戶體驗的預期設計示例

無數示例已經從預期設計中受益。 在我們的日常生活中已經可以找到一些預期的 UX 應用程序。

Spotify 知道我們想听什麼。 Netflix，我們想看的。 Nest 會為我們調整合適的溫度。 Google 和 Whatsapp 會自動回复消息或向我們提供行動建議。

許多電子商務商店允許我們根據我們過去購買的產品，只需點擊幾下即可選擇產品。 使用您的產品的用戶越多，它為他們提供的個性化服務就越多。

在這種情況下，“自適應用戶體驗”一詞已經在改變我們體驗某些產品和服務的方式。

人工智能允許更好、更精確地調整產品界面以適應各種環境，並且需要以最少的用戶參與來產生最大的結果。

UX設計師在人工智能時代的角色

關於人工智能的觀點分為兩派。 一些人將人工智能視為一個烏托邦式的未來，擁有完全的汽車勞動力和許多其他好處，一些人將其視為一種潛在的破壞性技術，具有持續的數據洩漏、失業等。

用戶體驗設計師處於中間位置。 他們的工作是確保以人和他們的需求為中心。 這就是他們如何使用人工智能來解決這個問題。

人工智能聊天機器人：人問，機器人回答

人工智能軟件開發正在顯示其優勢，尤其是在向公司查詢時：聊天機器人自動執行客戶的請求，以便在事件和查詢進入服務管理部門之前更準確地解釋他們。

隨著技術的成熟，諸如提高可用性和用戶體驗等積極影響變得明顯。 在短期內，技術肯定不會取代人類，但從中期來看，它將逐漸減少人工干預的需求，並使客戶支持團隊的工作更加輕鬆。

智能搜索以獲得更好的用戶交互

設計師和網絡開發人員可以使用人工智能來優化他們的網站搜索功能。 許多客戶在在線商店中使用不同的搜索詞。 這為 AI 提供了大量數據。 人工智能可以幫助建立內容索引：所有內容都預裝了搜索過濾器。

如果客戶輸入特定的搜索查詢，搜索功能會建議相關術語。 這提高了預測的準確性。 網站上的內容索引提供了更好的用戶體驗，從而降低了搜索跳出率並提高了在線商店的性能。

通過 AI 對 Web 應用程序的多語言支持

如今，許多 Web 應用程序都提供其內容的自動翻譯。 Microsoft Translator API 等服務或 Google Translate 等工具處理自動翻譯，可以輕鬆集成到各種應用程序中。 源語言和目標語言被自動識別，文本也被翻譯成其他語言。

用人工智能探索情緒

儘管 AI 感覺不到人類的任何東西，但它可以從人類那裡接收數據並採取行動作為回應。 例如，這項創新包括：

• 光標移動
• 眼神接觸
• 在網站上花費的時間
• 網站/應用程序上的活動
• 面部識別
• 會話長度
• 跳出率

總之，這些元素可以用作數據來分析對網站及其元素的各種組件的響應。 AI 將結果分類為子組。 例如“客戶高興、生氣、惱火嗎？”、“客戶是否找到相關信息”、“網站的哪些部分需要改進？”

智能內容

人工智能還可以通過個性化內容改善用戶體驗。 它可以將某個足球俱樂部的粉絲發送到一篇突出當前俱樂部活動或介紹新俱樂部商品的文章。

與此同時，一位山地自行車手得到了展示巴伐利亞最佳步道的預告片，一位槳手了解了一些關於他的運動的最佳水域的知識，一位滑雪者了解了一篇關於滑雪的文章。 每個人都會獲得指向最有可能對他們有用的內容的鏈接。

人工智能可以做些什麼來做到這一點？

人工智能可以創建訪問者的數據驅動型個人資料，並在此基礎上提供定制的內容，以吸引他們通過個性化內容進行購買。

人工智能可以評估內容的效果並衡量哪些類型的內容不能。 內容可以以文本、信息圖表、視頻、播客或測驗的形式表示。

人工智能和汽車設計測試

基於 AI 的測試自動化也在非常高效地發展，尤其是在 Web 應用程序領域。 通過有針對性地使用神經網絡和聚類算法，對網站或應用程序的不同部分進行分析並建模。

在這裡，神經網絡經過訓練，可以識別基本的網站元素，例如按鈕、文本框、圖像和下拉列表。 測試用例和測試場景已經可以自動創建，無需人工干預。

發布頻率不斷增加的敏捷軟件開發需要預期使軟件測試盡可能高效。 人工智能測試自動化正在成為最先進的技術。 未來，人工智能將提供增強的支持，使測試過程更易於維護。

測試結果基於用戶的認知模型。 這樣的模型可以模擬潛在用戶的真實學習行為。 這提供了另一個優勢：使用這種“認知碰撞測試”可以顯著降低“經典”用戶體驗評估的成本，而不會影響運營效率。

對於許多公司來說，進行手動測試非常耗時，而且由於不同的瀏覽器、操作系統和設備導致的測試量增加，使得這項任務更具挑戰性。 借助 AI 用於執行和分析自動化功能測試的綜合解決方案，您將受益於節省時間和提高質量。

圖形用戶界面的終結？

過去，我們不是用鼠標和鍵盤控制計算機，而是必須知道複雜的命令才能與機器交互。

然而，人們幾乎忘記了人類最自然的互動仍然是他們的語言。

在預訂航班之前，可能需要在 10 個不同的屏幕上執行 18 個步驟，您必須在其中瀏覽大量輸入字段、選擇框、下拉列表和按鈕。 但現在我們可以使用人工智能來優化客戶體驗而忘記屏幕。

借助人工智能，自然語言可以轉換為結構化數據，應用程序可以根據這些數據執行所需的操作。

我們不再需要處理大量具有不同設計和不同菜單、按鈕和快捷方式的屏幕。 例如，用戶可以說：“盡快將 100 美元轉入我的儲蓄賬戶”。

這種交互能力為用戶展示了巨大的認知緩解。

包起來

可以肯定的是，人工智能時代確實已經到來。 正如互聯網不是一個可以快速來去的“趨勢”一樣，人工智能也不是。 所有科技巨頭都將人工智能確定為在所有領域都具有變革潛力的核心技術。

僅在谷歌，就有 1000 多名研究人員專門從事這一領域的工作，並在此基礎上重新思考公司的所有活動。 人工智能將繼續存在並迅速發展。 它不僅會影響我們對電腦或智能手機的使用，還會永遠改變我們的日常生活。