让环境适应人类:百度展示AI时代的交互设计

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 在越来越先进的技术之外,AI 时代的设计应该是什么样的? 7 月 5 日下午,在百度 AI 开发者大会上,举办了一场 AI 设计论坛,从交互的角度向我们解读了 AI 时代的环境、用户行为变化以及用户体验的新特点。在会上,百度还发布了机器人自然情感人机交互模型 NIRO。

微信图片_20211129225227.jpg


百度自 2010 年开始布局 AI 技术,先后开展了自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、知识图谱等 AI 技术的研发,随后开始探讨 AI 可能对人们生活产生的影响。百度认为,AI 的发展和人类的进化非常相似,而「重构」是伴随 AI 发展最重要的事。


「AI 在大多人看来,这个 I 是 intelligence(智能),」百度设计体验委员会主席、百度人工智能交互设计院院长、百度用户体验中心(UXC)总经理关岱松表示,「但在设计师看来,这个 I 是小写的 i,是 individual(独特)、是 inspiration (灵感)、是 innovation(创新)。科技赋予 AI 以能力,设计赋予 AI 以灵魂。」就像 iPhone 推动手机使用电容屏一样,在人工智能领域,一些技术本身已经满足应用需求了,但仍缺乏足够的场景。而 AI 设计,就是能从体验角度出发定义场景,从而让技术落地,实现价值最大化。


「2017 年 11 月,百度就成立了行业内首家人工智能交互设计院,对社会学、心理学等感知科学进行持续研究,」关岱松介绍道,「目前,百度 AI 交互设计的成果已经陆续应用在百度各 AI 产品中了。」


百度目前在人工智能上有三大「套件」:百度大脑、对话式人工智能系统 DuerOS,以及自动驾驶平台 Apollo。在发展新技术的同时,AI 的设计也是一个新兴领域,它必须以用户体验为导向,最终回归用户本身,和其他产品的设计有所不同。


在论坛中,几位演讲嘉宾围绕百度主要人工智能方向的 AI 交互设计对我们进行了分享,同时也对 AI 设计行业的未来发展进行了展望。

 

微信图片_20211129225234.jpg

关岱松在百度 AI 开发者大会「AI 设计论坛」上进行演讲


无处不在的「人因工程」


在百度的分享中,设计者们纷纷提到「人因工程」的概念,它成为了百度在 AI 设计中思考的重点。「通俗地说,在设计中我们需要将人知道的、不知道的以工程思维精准、量化、全面地进行研究,然后运用到设计之中。这是让研究引领设计。」百度 AI 交互设计院研究员李璇介绍道。


人因工程并不是全新领域,只不过在不同的时代,对人的关注点和研究范畴有所不同。AI 技术已经可以让机器通过语音、手势、表情等自然方式来与人进行交流。人们已不再需要去适应机器,机器需要来适应人。AI 时代的人因工程将不仅关乎人的能力、行为和限制,还将关乎人的社会、文化和心理,是真正以人为中心的系统工程。


「过去我们为基础的语音交互定义标准,」李璇表示,「而现在我们正将更多精力投入到打造能够进行自然交互、语音交互的智能体上。」基于心理学对人类认知、情感、意志的构建,在更远的未来,我们甚至可以研究如何赋予机器意志,让它可以有目的地发起主动交互。

 

微信图片_20211129225237.jpg

百度 AI 交互设计院研究员李璇发表演讲


「重构体验」的百度大脑


百度大脑刚刚推出了 3.0 版本,作为百度在 AI 时代的核心标识,其已拥有超过 110 种核心技术能力,其中包括自然语言处理、人脸/人体识别、AR/VR 等等方面。这些技术已经应用在百度的众多平台和产品中:如搜索、地图、视频、DuerOS、无人驾驶汽车等等。此外,百度大脑的能力、技术还延伸到了交通、金融、制造等领域。可以说百度大脑就是百度 AI 技术的集大成者。


人工智能在交互体验上需要依靠新技术开发新的场景,百度希望通过 AR 为用户带来在认知层面的增强体验。


「比如,之前我们对事物的认知需要通过很多复杂传统的方式,比如:字典、地图、 说明书等等,」百度大脑设计负责人赵慧斌介绍道,「现在我们希望通过设计简化中间过程,大幅降低人的认知成本。」在百度地图设计中,百度用 AR 技术自然、直接的方式将位置和地点信息呈现到实际场景中,以简化用户认知成本,形成连贯的体验。所以,在今天的百度地图中,AR 不仅能把你带到目的地,还能提供更多直观有用的信息。

 

微信图片_20211129225243.jpg

百度大脑设计负责人赵慧斌发表演讲


更加智能的 DuerOS


景鲲曾在大会第一天分享了百度的「智能语音操作系统」DuerOS 的最新数据,截至 2018 年 6 月,DuerOS 智能设备激活量已经超过 9000 万,月活跃设备超过 2500 万。这意味着,已经有 9000 万搭载 DuerOS 的硬件产品走进用户生活中了。在 AI 设计论坛上,百度也为我们介绍了它在语音智能上的 AI 交互设计。


对于智能音箱等智能设备来说,语音并不等于对话。发出声音其实只是其中的第一步,还需要对环境场景上下文的理解,充分获取显性和隐性的表达,和对人心理互动的把握,从而才能建立起良好的对话关系。作为 DuerOS 的设计师,需要在领会对话式人机交互的深层内容后,把更真实的自然还给用户,把推理运算、归纳演绎等高级综合能力装进设备中。


这就是百度提出的智慧型人机对话基本模型。「我们可以把智能家电理解为一个 APP,」百度 DuerOS 体验架构师张丽川表示,「我们在使用中,并没有和家电产生直接的联系。AI 设备需要从用户主动设置转变为根据环境进行主动调整的形式。」百度 AI 设计师希望让人机交互的方式从由人来设置进化到环境主动去适应人,「重构」人与环境的关系。

 

微信图片_20211129225246.jpg

百度 DuerOS 体验架构师张丽川(图左)和百度体验架构师周子轩(图右)发表演讲


当今的智能设备已经可以检测距离、光线、音量、人脸、动作、温度、湿度等很多参数,通过感应器采集到的信息可以让智能设备主动进行操作,实现「让环境适应人」。百度体验架构师周子轩表示,还希望能够更进一步,让机器尝试理解人的心理,进而理解他们最真实的需求和意图。


无人驾驶时代的乘车体验


汽车正从有人驾驶迈向无人驾驶的时代,在当前场景下,汽车系统的信息框架更多围绕驾驶行为而构建,例如音乐等多媒体功能、或是各种辅助行驶的应用,比如 ACC 自适应巡航、碰撞预警、并线辅助等。而在未来无人驾驶场景下,智能驾驶系统的信息架构,将更侧重于构建安全、舒适的乘坐体验。在这种人因化的设计探索下,智能驾驶系统的信息构成或许将发生巨大变化。


「当我们把车这种最重要的出行工具,抽象化或无形化,我们就看到了『连接』的本质,」百度无人驾驶体验架构师沈瑞祥表示,「它连接了我们生活中林林总总的场景点,串联出属于我们每个人的数字时空。」


百度提出的智能驾驶系统信息架构模型由信息、交互、计算三者整合而构成。其信息内容设计主要为了满足用户对于驾驶系统的可预测性诉求:通过对汽车行为预测的表达来提升人与车之间的信任感。

 

微信图片_20211129225250.jpg

百度无人驾驶体验架构师沈瑞祥发表演讲


百度正试图从人类自然的交互关系出发,探索满足用户体验需求的人车交互系统。在系统输入端构建触控+语音的交互方式,同时在输出端,试图满足除味觉以外所有的感官交互通道。得益于 AR、语音助手、环境交互以及智能屏显等技术,这种可感化的设计正在逐渐走向现实。


机器人交互系统 NIRO


在介绍了百度大脑、DuerOS、Apollo 等百度 AI 技术及产品的设计理念之后,百度在 AI 设计论坛上还推出了一个新的项目:机器人的自然情感人机交互模型 NIRO,面向最具未来感的人工智能设备——机器人。


NIRO 是机器人的人机交互系统,它包含三个部分:机器人自然语言交互模型、人类情绪应对模型和机器人主动交流交互模型。其可以让机器人通过摄像头、人脸检测算法和麦克风阵列多模态协同工作实现近场语音交互唤醒,感知对话人的情绪,自动改变交互策略,并识别情景,在不同的环境中采用不同的主动对话方式。

 

微信图片_20211129225255.jpg

百度体验架构师李士岩发表演讲


百度表示,NIRO 的三个模型将逐步对外开放体验,用户和开发者们现在就可以预约体验,并在未来将它们应用到自己的产品中。NIRO 是由百度人工智能交互设计院开放输出的 SDK,百度也是行业内首家基于 AI 交互设计提供开发输出 SDK 的公司。


「NIRO 的三个部分可以带来令人惊喜的体验,」百度体验架构师李士岩表示,「机器人的自然语言交互模型使得人类可以与机器顺畅地进行自然语言的沟通,人类情绪应对模型使得机器有了情商,机器人主动交流模型赋予了机器人吸引力,它会主动撩你。」


在论坛的最后,百度还宣布正式与湖南大学达成战略合作,双方将通过共同建设实验室、设立博士后基地等方式,在 AI 交互设计领域开展广泛研究,共同探索 AI 时代的交互设计方式。百度高级副总裁、AI 技术平台体系 (AIG) 总负责人王海峰和湖南大学党委副书记陈伟见签;百度设计体验委员会主席、百度人工智能交互设计院院长、百度用户体验中心 (UXC) 总经理关岱松和湖南大学设计艺术学院院长何人可代表双方在战略合作协议上签字。


微信图片_20211129225259.jpg

百度高级副总裁、AI 技术平台体系 (AIG) 总负责人王海峰 (后排左) 及湖南大学党委副书记陈伟 (后排右) 出席百度与湖南大学战略合作签约仪式


AI 设计有点像科幻小说的创作,设计可以为未来提供大胆想象,而其中的一部分会在数年之后得到验证。从某个角度来看,AI 设计可以推动新产品的落地和形成。


百度大脑、DuerOS、无人驾驶汽车和机器人,在不同的领域构建着全新的产品形态。而贯穿始终的,是百度在 AI 时代设计领域的思考。在过去一年,百度人工智能交互设计院在 AI 领域获得了 337 个外观和发明专利。或许在不远的未来,人工智能最为流行的交互形态就将在这些研究中出现。



本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授权

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
构建智能化编程环境:AI 与代码编辑器的融合
在人工智能的推动下,未来的代码编辑器将转变为智能化编程环境,具备智能代码补全、自动化错误检测与修复、个性化学习支持及自动化代码审查等功能。本文探讨了其核心功能、技术实现(包括机器学习、自然语言处理、深度学习及知识图谱)及应用场景,如辅助新手开发者、提升高级开发者效率和优化团队协作。随着AI技术进步,智能化编程环境将成为软件开发的重要趋势,变革开发者工作方式,提升效率,降低编程门槛,并推动行业创新。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI与环境保护:可持续发展的伙伴
在科技日新月异的时代,人工智能(AI)不仅改变了我们的生活和工作方式,还在环保和可持续发展领域发挥重要作用。AI通过环境监测、资源优化、垃圾分类、绿色出行和环保教育等多方面的应用,为环保事业注入新活力,推动社会向更加绿色、可持续的方向发展。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
62 4
|
3月前
|
人工智能 前端开发 云计算
本地搭建AI环境
本地搭建AI环境
89 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
在 AI Native 环境中实现自动超参数优化的微调方法
【8月更文第1天】随着人工智能技术的不断发展,深度学习模型的训练变得越来越复杂。为了达到最佳性能,需要对模型进行微调,特别是对超参数的选择。本文将探讨如何在 AI Native 环境下使用自动化工具和技术来优化模型的微调过程。
107 5
|
4月前
|
人工智能 Kubernetes 持续交付
Kubernetes环境下基于微服务架构的容器化AI应用部署与管理最佳实践
【8月更文第19天】随着AI技术的快速发展,越来越多的企业开始将AI应用部署到生产环境。然而,AI应用往往包含大量的组件和服务,这使得其部署和管理变得非常复杂。微服务架构和容器化技术(如Docker)结合Kubernetes集群管理,为解决这些问题提供了强大的工具。本文将介绍如何在Kubernetes环境中部署和管理基于微服务架构的容器化AI应用。
197 0
|
5月前
|
人工智能 运维 Serverless
报名参课丨解锁 Serverless+AI 新模式,拥有专属 AIGC 环境
Serverless 和 AI 大模型都是当前云上最火的技术方向,本次活动期望通过 Severless+AI 技术的强强联合,期待为客户提供基于 Serverless 技术实现 AI 推理部署平台的技术思路,一键解锁 AI 潜力,无需繁琐运维,降低 GPU 的使用成本、减少企业或个人创业的试错成本,让人人都可以拥有自己“专属”的 AIGC 环境成为可能。
|
5月前
|
人工智能 Serverless 异构计算
[AI Cog] 想要运营AI业务,但没有GPU?环境搞不定?使用Cog帮您轻松将业务部署上云
[AI Cog] 想要运营AI业务,但没有GPU?环境搞不定?使用Cog帮您轻松将业务部署上云
|
5月前
|
人工智能 搜索推荐 vr&ar
苹果手机iOS18最新升级:植入AI人工智能,国内百度文心一言,国外GPT4o来辅助
iOS 18亮点速览:AI强化的Siri、RCS安卓消息兼容、自定义主屏、辅助功能增强,VR进步,新隐私工具,包括锁定APP和眼动追踪。Passwords app保障安全,Apple Intelligence提升个性化体验。
220 1
|
6月前
|
存储 人工智能 安全
大环境下AI发展迅速,如何保证AI的安全问题?
保障AI安全的关键措施包括:数据隐私保护(加密、访问控制、脱敏、共享协议)、模型安全(验证、鲁棒性、监测、更新)、用户信息保护(透明收集、匿名化、保密协议)、网络安全(实时监测、防护措施)和合规伦理(遵守法规、融入设计)。此外,安全培训和意识提升也是重要一环。多角度策略确保AI技术的安全、健康和可持续发展。
722 0