与青蛙一起设计人工智能的应用场景
“科技界最火的词是什么？”放在几年前，这个问题可能会有“虚拟现实、云计算、物联网”等许多答案。但现在，“人工智能”恐怕是许多人会脱口而出的答案。从 AlphaGo 到小冰，层出不穷的 AI 形象不断刷新人们对人工智能的认知。
（图片版权：frog ）
而阿里巴巴、科大讯飞、谷歌和亚马逊等科技巨头争相将大量资源投向 AI 战场，俨然一场人工智能的军备竞赛。这一切都让人有“AI已经无处不在”的感觉。而实际上，AI 并不是一个新奇的概念。
历史沿革
早在上世纪五十年代，人工智能这一概念就已在学界诞生并被寄予厚望。然而在随后的几十年中，AI 并未取得实质性的进步，人们也逐渐意识到让机器更“聪明”并不简单。
（图片版权：frog ）
直到 1997 年，IBM 的超级计算机“深蓝”击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，人工智能在单一领域能达到的高度让业界开始重新思考其发展的可能性。近年来，机器学习尤其是深度学习技术的优化，以及计算机性能的跨越为 AI 的发展提供了诸多便利，也才有了上文“山雨欲来风满楼”的阵势。
（图片版权：frog ）
就在不久前的中国用户体验大会（UXPA2018）上，来自 frog 纽约工作室的执行创意总监 Karin Giefer 同 frog 上海工作室的技术副总监 Alex 和资深体验交互设计师 Joyce 一起主持了名为“人工智能与数据赋能”的工作坊。与三十余位来自不同行业的设计师一同探讨了设计语境下的人工智能。
定义 AI
开宗明义，概念先行。在开始讨论 AI 之前，回答“AI 是什么”这个问题无疑十分重要。在 Karin 看来，AI 不是某样特定的东西，也不是某个我们需要到达的地点，而是一个范围（Spectrum）。在这个范围中，根据讨论领域的不同，AI 中的 A 可以理解为 “环绕”（Ambient），“增强”（Augmented）或 “自主”（Autonomous）。
（图片版权：frog ）
智能家居就是环绕智能（Ambient Intelligence）的一种。我们周围的环境可以感知到我们的存在，并作出相应的调节与反馈；我们也可以通过不同形式的交互控制周围的环境，改善生活体验。
（图片版权：frog ）
增强智能（Augmented Intelligence）则是我们相对熟悉的AI呈现形式。在我们上网购物时，常会收到根据个人购物历史生成的推荐，这些推荐能精准地抓住我们的需求，从而为我们省下了自行搜索比较的时间，提升购物效率。
（图片版权：frog ）
2016年，AlphaGo 战胜了韩国棋手李世石。在对弈过程中，AI 程序在没有人类干预的情况下做出了所有的决策：这意味着在围棋这一细分领域上，AlphaGo 已经达到了自主智能（Autonomous Intelligence）的级别；这也是人工智能的一个高地。
（图片版权：frog ）
在众多可能性中，我们依然可以定位出一些共同点：例如 AI 都需要交互界面，特定的 AI 也需要在特定的场景下通过具体案例来学习和进化。那么对于设计师来说，这些意味着什么呢？
设计赋能
在正统设计学校的框架中，设计是一个线性流程：设计师需要理解一个问题或现象，定义出需要解决的问题，完成设计，最后进行制作和改进。
（图片版权：frog ）
但在人工智能的语境下，一步到位式的设计流程不再合适。这要求设计师充分理解 AI 学习和成长的特性，针对每一个应用场景进行优化和适配，最终成就一个 AI 自主进化的闭环。
（图片版权：frog ）
落实到具体应用中，AI 其实正潜移默化地改变我们的生活：亚马逊每 6 分钟便会根据用户的浏览和消费行为更新其个人页面；网飞每隔数小时就会优化向用户推荐的内容；而 fitbit 则每天都会根据用户的各项数据调整其应用的显示布局。这一切都源于人工智能汲取数据并优化决策的模型。
（图片版权：frog ）
在 frog，设计总是“以人为本”；而在人工智能的帮助下，设计可以“以千万人为本”。每个人对 AI 都有不同的期待和感知：在工作坊的第二个环节，Karin 就向大家征集了“心中的 AI 形象”。
朋友、管家、宠物、学习伴侣…… AI 在不同人心中有不同的映射。迥然不同的呈现形式意味着多样化的交互模式和数据来源，最终呈现给设计师的则是一个个设计挑战：如何用合适的人工智能匹配对应的使用场景？
（图片版权：frog ）
设计挑战
为了让工作坊更贴近实战，frog 为现场的设计师们准备了三个设计情景：旅行 AI、家庭 AI 和购物 AI。在一小时的现场协作中，设计师们根据三个场景中可能存在的需求和痛点完成了从 AI 功能构建，到设想用户体验旅程，直至如何设置 AI 来实现预期体验的全过程。
（图片版权：frog ）
在设计过程中，设计师们充分感受了发散思维下 AI 可以带来的无限可能性。例如在旅行AI场景中，AI 可以通过一张自拍，结合地理位置、当地时间、照片中的地标和个人喜好等信息综合推荐附近的餐馆或接下来的合适行程。
而在购物 AI 中，设计师们设想了在商场中应用 AI 智能捕捉顾客的影像，实时显示在周围的幕墙上，并随机为虚拟形象推荐商场中售卖的穿搭和物品，从而触发用户的购买兴趣。
（图片版权：frog ）
与此同时，大家也在深入探索中发现了诸多问题：其中讨论最多的当属个人隐私和信息收集的边界。无论是旅行中的推荐还是购物中的推荐，都离不开对数据和信息的收集。
什么样的信息不该被收集，什么样的数据会越界？为了让家庭 AI 给出健康建议，需要让其掌握所有的生理数据，我们该如何面对这样的事实？其实这不光是设计师们的顾虑，更是整个科技界需要仔细思考的命题。
（图片版权：frog ）
设计反思
针对设计环节，Karin 点出了几个有趣的发现。首先，现场的四个小组都没有给自己设计的 AI 一个具体的形象，这意味着大家更关注 AI 功能和应用，对于其本体的具象化则没有过多考量。
其次，虽然大众对于 AI 的“幻想”通常是自动自主的（例如AlphaGo）,但现场的设计师们不约而同的设计了增强智能（Augmented）来达成各自的意图。这可能是因为现阶段，AI 更多扮演着支持者而非领导者的角色。
（图片版权：frog ）
工作坊的最后，一位设计师“反人工智能”的观点引发了大家的讨论：他认为 AI 不会是所有人的选择，而拒绝 AI 的人们在未来可能会需要像杀毒软件一般的“Anti-AI”选项。
（图片版权：frog ）
其实，科技的本质是让生活有更多的选择和可能性，而拒绝某个科技自然也是可能性中的一种。毕竟科技“以人为本”——哦不 ，“以千万人为本”。
frog 案例
美业：《frog + 美丽田园：从 0 到 1 打造新物种——时尚美容新品牌 XURFACE》
frog 观点
官方微博
frogdesign
官方网站
www.frogdesign.cn
业务咨询
021 6157 7188