可思数据-人工智能媒体资讯平台！
如何评测语音助手的智能程度（3）：交互流畅
|
|
当用户发起需求后，【意图理解】在前，【服务提供】在后，基本上已经构成了一轮完整闭环。 之所以把【交互流畅】这个点作为一个单独维度拆解出来，是因为其贯穿始终。如果这个模块的内容如果处理不好，将全程伤害体验。
本篇文章为大家带来【交互流畅】维度的评测点拆解。 这个模块，重点考量智能助手各个性能指标及交互体验层面的表现。 1. 服务稳定性“正常运行”、“不出bug”、“鲁棒性好” 评测点已经讲完了，十分清晰，几乎每一个互联网从业者都能够说出个1234，然后呢？ 稳定不好，这类问题可大可小，小点就是网络繁忙，不给你任何反馈，大到极致，机器人可以反动搞事情：“愚蠢的人类啊，阿西莫夫的机器人三定律也救不了你们。” 好了，开个玩笑。实际上，定义“what”容易，解决“how”往往都才是考量业务理解。 所以，在过往我经常会问面试者的问题有一个：你曾经做过的智能助手产品，出过哪些问题，你是如何解决的？ 不同的人回答不同，对于这类命题，才更有探索价值。 一般情况下，回复这些是技术的问题，往往都很糟糕，实际上，每个公司的稳定性业务保障是需要一个体系来承担的。 所以能得分的面试回答是，把影响稳定性的故障进行一个分类，并且设计好处理路径。
这里只有大类别，单单一个业务后台，就能做很多范围细分。故障表现情况例如：崩溃、局部故障、弱网环境、状态更新、请求超时、并发表现……严重程度不一致，此处不逐一展开。 出过哪些问题分类回答完毕，你是如何解决的呢？是后续的一个命题。 一般情况下，公司的业务流程是这样运转的。
这里有3个细节：
下图是一个信息化的风控结构，做过相关模块的，懂得自然懂，篇幅太长，此处不展开。
所以，在考量服务稳定性上有两个大层面，一个是智能助手本身的稳定性表现，二个是在服务用户的过程中，如何规避，以及遇见问题后的业务响应速度表现。 服务稳定性的考量是以一定周期、频次进行考量才是科学合理的。 2. 响应速度/流畅度服务稳定性保障了之后，接下来就是速度。 语音交互这件事，本身就是因为语音输入的高效性。 当用户发出了需求，希望尽快拿到反馈，现在的用户极其没有耐心，速度一旦过慢，注定会被弃而不用。 而在智能语音助手交互对话的过程中，又包含哪几个阶段呢？
先明确一点，一味追求快并非是好。
人们去饭店点完了菜，等上菜的过程中，中间服务员还会过来帮忙缓解，这个过程较长，一定要考虑好等待体验管理，不至于让用户无聊。 前后端共同协作，添加一些语音播报，模态框提示，渐隐消失提示，动画效果，来管理用户的等待体验。
而有些无屏的音箱则需要使用等待、加载、成功等光效表现来管理用户的等待体验过程。 所以，在响应速度/流畅度这个维度上，不同的情况不同的对待，以合适最好。 3. 交互形式丰富度每一种交互形式的存在，都有着其依赖的场景。 下图是我尝试穷举人类的输入行为（尽力做到MECE）。
点触、语音、手势、点头摇头、人脸识别、声纹、指纹验证等等均算在内。 这一块真的不需要多讲，除了脑机接口，基本上都玩过，体验过的都会觉得其有意思的地方。
交互形式丰富度，评测点已解释完毕，在未来，一定是多模态交互，来适应各种各样的业务场景。 说一点，产品经理应该修炼的部分。 笔者有一个出门问问的耳机，它是智能助手的操控延伸。在提供创新体验的同时，弄明白了是什么（what），基于此去探究为什么（why）以及怎么办（how）。
所以，笔者认为产品经理应该修炼的部分。
这三层修炼是递进关系。只有这些把这类东西融入到了我们的生活之中，敏感性才培养得起来，继而去加深理解，如此才更有可能做创新。 我们今天所熟知的众多的科学以及专利技术的发明者，其实都是根据前人的经验进行的某种程度上的改进。从结果上来看，主要有两种改进方向。 一种是将一个原本在实验室里面理论上可行，变成大规模批量生产的方案。 另一种则是根据已有的技术发明，发现一些“居然这个技术还可以被这样使用” 的方案。 苹果公司在技术研发上，并没有什么特别优秀的表现，但是在整合以及运用技术的这件事情上，则是优秀中的代表。市面上的绝大多数的手机公司的研发部门，应该都叫技术方案整合商更为贴切。 只有将自己的日常浸润到各种类型的交互体验里，进而去理解实现方案背后的技术原理，才更有可能做出创新啊！ 4. 新手教学表现我第一次给父母体验‘小爱同学’的时候，他们是需要我的帮助才能使用。 什么是唤醒；什么是监听；什么时候你说话它会响应/不响应；觉得罗嗦，如何打断对方。 这个教学行为大概要持续一小会，言传身教才能够学出如何进行语音交互。 如果没有我，我的父母将无法上手。这种依赖人，在旁边教的东西，实在是学习成本太高。 而当我们的产品被用户首次体验的时候，如果没有新手教学，用户也许就呆滞在那里，并不知道如何使用。 新手教学体验是非常重要的一个环节。 体验各家智能语音助手，在这一块的表现上各不一致，故而列为评测点。 行业新的新手引导教学其实非常多的种类，滑屏海报，蒙版遮罩，文字tips，互动式引导。 简单一分为二的说，大体可以分为，基本操作教学，以及对应业务的教学。
在考量这个业务表现得维度上，基本操作教学必须得有。而具体业务教学，则是具体问题具体设计。 百度地图的新手引导就做得十分友好。基本上为小度导航的每个业务能力配备了沉浸式引导方案。
这一块是参照游戏行业的解决方案。就我过往对小度的体验，其实有很几次改版了，不断迭代演化至今。 最好的交互设计其实是不需要新手引导的，如同微信一样自然。 在一个普遍使用点触操作习惯的年代，如何让用户体验这种新的交互体验方式？压力就在新手教学上。学的会就用，学不会就丢弃。 尝鲜体验过后，以后也会（改变习惯）使用语音寻求业务，压力则在业务设计上。方便就用，不方便就丢弃。 这是一个递进逻辑。只有基本操作掌握了才有后面的（改变习惯）使用，把用户当成小白的新手教学行为，一定得做好！ 5. 全双工交互表现全双工（Full Duplex）是通讯传输的一个术语。通信允许数据在两个方向上同时传输。 先用通俗的例子比喻下： 单工：类似听广播——单向传递信息，一个人只能听另一个人说。 半双工：类似对讲机。
全双工：类似打电话。
双方可以各说各的，可以互相打断。 人机交互追求更加自然流畅，这一点必不可少。 当前的语音助手，只有在进入监听状态才可以做出反馈。 而进入监听的两种情况，一种是使用[唤醒词]，完成唤醒/打断的动作。
另一种是AI判断业务没完，做出引导式的追问，然后进入监听状态。
其实助手第一时间在屏幕上展示了电影列表的搜索结果，但是总得把语音念完……。 作为用户而言，我已经看到了助手给我的展示结果，也知道你的后续话术套路，我会迫不及待的使用[唤醒词]，完成打断行为……使用过的都会感受到这种情况的心累。 而在全双工的能力加持下，即为，你播报你的，我说我的，不用等你念完，才进入监听状态，你念一半的时候，我抢话到下一步骤，你根据我的节奏推进业务就好。
还有一种技术方案相信从业者们也不陌生，就是基于当前语义场景下的“判断为无效内容后的拒绝响应”。
识别出用户当前说的话是不是给它的指令，能过滤掉无效的停顿，语气助词等干扰信息，再做出反应。 这就是全双工所指的“瞬间双向”表现，更接近人与人之间的自然对话，提升了交互体验。 6. 阶段性结尾
同样的，在【交互流畅】这个单元模块，有更多评测点去列举，但是受限于篇幅以及能力所限，删掉的一些内容。保留以及删除评测点的原则，也是基于评测指标的普适性。 同样用提问的方式，列举一下我删除掉的考核点。
第（6）点，列举一个我玩游戏多多自走棋，体验游戏助手的例子。敏感词，会在很多的地方出现。防止内容攻击，保护安全的，特别是大公司，往往会用上一个敏感词库过滤处理，相信很多的人都遇见过，有些给你反馈，有些则直接给你和谐掉了。显然是影响交互体验流畅度的。造成这种情况的显然是政策问题。
第（7）点，未来的交互体验过程中，多硬件终端，多场景，有屏无屏的交互体验方案，这是一个“现阶段各家都没做，而在未来各家一定会做”的评测点。 如果列举其例子，问题以及探讨解决方案起来，篇幅就过长了，就目前AI跨平台使用表现而言，故现阶段舍弃。
第（8）点，完成任务时候的成本考量。这个里面涉及一些语音识别、语义理解的层面。比如，任务流的多轮对话是分层次的，而当用户一口气给助手提供多个查询槽位，能否给予结果。比如，在一些支付和验证的层面，视觉和声纹让用户付出的代价几何等等。助手取硬件权限（读取GPS，读取短信等）时的表现。 在满足用户需求的时候一定有方案，而不同方案之间的取舍考量就存在比较关系了。 笔者在设计业务的时候，同时也会考量用户的隐私保护安全。
“流畅”和“安全”本身就是一个互相冲突的命题。此处没有对错，只有选择。 【交互流畅】是一个非常重要的全局性指标，贯穿【意图理解】和【服务提供】始终。如果这个维度的评测方向如果处理不好，将全程伤害体验。 以上，关于第三大维度【交互流畅】的诸多考量点，就此完结。后续文章会补充余下的部分，并以相同的形式进行补充解释和完善。 后续篇幅预告：【人格特质】——智能助手是否具备足够的魅力/人格化特质，就情绪表现，情商，共情、个性化、拟人化程度来设计评测指标。 谢谢你看到了这里，希望能给大家的工作带来一些帮助和思考。 写作这个事情，考量点真的太多，无法敞开了写。可以在留言区评论或者添加作者微信公众号深入讨论。 相关阅读如何评测语音助手的智能程度（1）：意图理解 如何评测语音助手的智能程度（2）：服务提供
作者：饭大官人，不折腾会死星人，微信公众号：fanfan19860403《游戏运营：高手进阶之路》作者。熟悉游戏领域、人工智能-自然语言处理领域。 本文由 @饭大官人 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议 |
时间:2020-03-17 23:26 来源: 转发量:次
声明：本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传，对此类作品本站仅提供交流平台，转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责，不为其版权负责。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品，请与我们取得联系，我们会及时修改或删除。
