读心机器人
10年前微软必应推出过一个“读心机器人”,它会在20个问答中猜你心里所想。这个机器人曾经在几年前出过一个对话问答版本,用户即使在每一步时提问“是”或者“不是”,对话都会持续进行,直到猜出以及猜不出结果。
必应读心机器人
这就是一个典型的封闭域多伦问答对话,用户的输入只有两个,而过程是一大堆背后的逻辑推断,且有相对固定的流程,而且有确立的起初跟结束。
Amazon Echo音箱
Amazon的Echo音箱,大家都更熟知了,Echo之所以变成爆款产品,很关键的一个原因是,它的对话机器人Alexa在Echo音箱的画面设计中是一个封闭域对话。由于音箱是我们家居场景中,除了遥控器之外更常用的高频交互式Commander,我们很难再在家里找到一个这样的硬件,它不仅可以随意地输入指令,还可以迅速且明显地反馈。
当我们面向Commander进行输入时,我们可以输入的话语就早已变得局限,可以想像到的是,在居家场景中我们可以发出的指令几乎就是“打开”、“关闭”之类的。更重要的是,在居家场景中可以控制的物品也有有限的,而且任何一个操作的流程都更短。
所以,人们跟第一代Echo音箱的对话中,输入跟输出都是可枚举的,而且有始有终有流程,Echo最优秀的特点,就是它选取了一个封闭域场景,极大地控制了用户的预期,获得了更优的体验。
Amazon Echo音箱
从后面两个例子中,我可以看见,封闭域对话在产品设计中有几个明显的特点。
3.1.1 其一:封闭域对话虽然是workflow的延伸
其实封闭域中的“封闭”二字,无论在话题量、输入输出量,还是对话轮次、对话流程,都是封闭的,封闭就代表了有限集合。workflow之所以可以借助ifttt设计,就是因为有限集合,只有各种条件有限,才可以设计出规定清晰且逻辑合理的workflow。
封闭对话一般是为了缓解某个特定的难题以及需求,从结果来看,它的效果会变得非常“有用”。但是,从过程来看,封闭域对话并不是一种真正含义下的变革,它的强度相比workflow并没有本质上地提高,只是在交互的感受下非常接近人的语言交互本能,所以大多数封闭域对话都会设计地正如助理以及秘书,譬如阿里小蜜,百度度秘。
3.1.2 其二:封闭域对话场景单一可控
封闭域由于拥有特定的目的性,往往都是在单一确定的画面里。如下图中的百度度秘,两个红色框中的个别,是预设了诸多封闭域的画面,每一种看似简单的功能虽然都是一个特定的封闭域对话;譬如截图中正在使用的照片笑话。
度秘机器人
很显然,不同的封闭域对话中,对话的轮次要求是不一样的,讲笑话是一个单轮次对话,度秘产品中借助图中红色框里的“再来一个”这种预设输入,来不断强化用户输入的单一性。而“叫外卖”这类的封闭域对话,就会是一个标准的workflow,感兴趣的朋友可以自己去试试。
3.1.3 其三:封闭域的边界处理很重要
封闭域有一个很重要的难题,就是用户或许随时跳出封闭域,开始聊其他的话题,或者不依照预设的规则逻辑出牌。
譬如微软小冰的一个封闭域对话,叫做“小冰识狗”。
正常的逻辑中,用户的发给小冰的必须是一张狗的图片,可是有的用户或许就是发了一张不是狗的图片,如下所示,那么这个之后就是边界case,需要额外处理。用户发来的或许是语音、文字、其他任何图片,每一种的处理都是需要单独设计的。
微软小冰之“小冰识狗”
多说一点,在封闭域对话的界限设计中,很难做到万无一失周密完全,因为用户输入可能会千奇百怪,所以最佳也是很出众的方法,就是用开放域对话来“兜底”。
开放域是相对于封闭域而言的。由于对话机器人的话题几乎都源自用户,而每个用户或许有任何输入,话题经常能够穷举,且在多个画面中跳来跳去,进而产生了所谓的开放域对话,也就是“啥都可聊”。
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