假如你如今在科技范畴任务，那你对 人工智能 （AI）或用户体验（UX）一定不生疏了。随着人工智能的不时提高，人工智能越来越不局限在开发者或数据迷信家的范畴。作为设计师/技术喜好者/企业家/创业者，开端或持续考虑我们目前运用的设备是很重要的。为了改善生活，我们不应该局限于现状。我们应该从每件事物中寻觅灵感，并把生活看做一个界面。

当我在2017年写这篇文章时，人工智能是被控制的，无限制的，有现实根据的和一种方式的代码。人工智能不是有生命的，无意识的，天网零碎的，有发明力的，有野心的或许有同情心的。让我们来看看一些公司的研讨案例，这些公司正在运用各种方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，你第一个联想到的不只是出租房间或公寓。随着人工智能和数据驱动文明的开展，Airbnb不只改动了酒店行业，也改动了该行业与人工智能的关系。当你去度假时，不论你住在何处或住宿类型如何，你极有能够依照供求模型来领取价钱。

Airbnb的“价钱指南”是一团体工智能工具——“让Airbnb的房东晓得，他们应该依据每天的状况确定房屋价钱，以使其更有能够被租出去”。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钱。假如房东对房屋的价钱设定是合理的，日期出现出绿色，假如价钱太高，出现出白色。运用此信息，房东可以运用滑块调整价钱并找到“最佳地位”——价钱太低被出租的概率就会很高，价钱太高出租的概率较低，能够全体盈利会少。

价钱指南人工智能算法是基于Airbnb运用开放式人工智能工具搜集并处置的少量数据。 价钱指南模型中有很多影响要素，包括列表类型、地位、价钱、可用性，以及每个日期离以后工夫有多远。经过这些数据，价钱指南可以为Airbnb用户自动计算和考虑，从而使体验愈加直观和通明。

聊天机器人

聊天机器人和其他古代界面每天都在变得越来越兽性化（至多他们给人的觉得是这样的）——这是由于“ 好莱坞公式 ”。好莱坞公式是由Martin Stellinga提出的用来发明有意义的故事。想想迪士尼人物是如何与他们的用户树立关系的。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共同的特性，在不同的媒介(使用、书籍、电影等)中展示。想象一下我们能否可以成为在界面上创立这些角色的专家，并与我们的用户树立相似的衔接。 假如人工智能是新的UI，那么特性化能够就是新的UX 。

许多网站/产品为客户提供了在阅读时与聊天机器人聊天的时机。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。通常你是在和原始的AI交流。风趣的是，这些聊天机器人需求纯熟地解释自然言语——这是一个很难验证的假定。

Netflix

在一个多设备的世界里，各行各业的设计人员必需想出少量的内容/图形来满足许多媒体的需求。这个进程需求工夫……很多工夫——哦，关于Netlfix不是这样。Netflix和许多其他公司曾经将这个创意阶段交给了人工智能。

Netflix晚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，为了应用这一结论，Netflix开发了一种人工智能算法，从图片中抓取元素，并使用款式化的电影标题来创立一个与用户兴味、言语和地位对应的海报——酷吧？与此同时，该算法对每一种设计效果停止AB测试，从而优化内容。当人工智能处置这样的义务时，设计团队可以更专注于了解用户的途径并细化这些规则。

人工智能不只局限于大玩家，像RealEyes这样的小公司也在应用科技的提高。

驱动人类决策的不是感性，而是情感。我们晓得，人类是被他们的心情所激起的，而 情感安慰大脑的速度是认知思想的3000倍 。为了客观、精确地协助组织测量人类情感，RealEyes提供了经过面部辨认算法读取人类表情的技术。

RealEyes软件经过网络摄像头记载人的心情，并应用底层人工智能算法对其停止了解。这一技术关于像可用性测试这样的东西十分有用——当测试一个产品时，你能够会发现用户可以运用并了解它(很好)，但是看到某种信息后她们变得愤恨(不太好)。假如没有测量用户的心情反响，该产品能够曾经发布，并招致客户不安。该技术的其他益处还包括经过高效剖析和编码视频/图像数据等方式完成任务流程的自动化。

你曾经读过一些案例研讨如何运用人工智能来改善用户体验，但是最初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能够改动也将改动我们构建产品的方式，但也有能够改善我们和产品的关系。

Pix2code

人工智能能够是你新的前端开发人员——是的前端开发人员，很棒吧？Pix2code是一种智能的方式，可以从你的界面截图中生成代码。像这样的工具可以协助减少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如今不完满，但是了解这一个概念是很重要的。当人工智能失掉更多训练时，它只会变得更聪明、更无效率。从这一刻起，它只会变得更好。

我们来谈谈数据。 数据=智能，没无数据=没有智能

Fabien Girardin：一个将学习资料（数据）提供应算法的反应循环。

用人工智能很容易提升用户体验。但是，重要的是要记住， 它为用户提供的后果，是根据大数据的 。数据的质量对人工智能很重要。信息越复杂，AI理解得越详细，后果就越好。向人工智能提供未开发的信息能够是灾难性的——大的全体数据集是必需的。

虽然这是一个大胆的想法，我们能够需求设计一些鼓励参与的体验，从而协助我们改良/培训我们的AI。我们能够需求优先思索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，因而；我们需求对我们的用户发布不成熟的体验以搜集数据。作为设计师，我们需求处理的成绩是获取人工智能需求晓得的信息和我们的用户情愿提供的信息。

上面的流程图协助阐明了人工智能和人类之间的反应循环。

结论

我们正在疾速进入人工智能的世界。作为设计师，我们无机会定义我们与人工智能的关系将如何开展。这是我们一切人与数据迷信家(以及其他利益相关者)协作创新的时机，并发明令人兴奋的有意义的体验，这将无益于我们的用户和UX的将来。记住， 零碎取得的数据是体验的根底 。 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

原文标题：How AI is being leveraged to design better UX