google給ai出了ux設計指南
策劃編輯｜natalie
作者｜josh lovejoy
編譯｜debra，薛命燈
就像移動革命以及之前的網際網路一樣，機器學習讓我們重新思考、構思並考慮我們過去所獲得經驗還有多少可能性。在 google ux 社群中，我們開啟了一項名為「以人為中心的機器學習」專案，以引導關於這個話題的討論和關注。透過鏡頭，我們來看看機器學習（ml）產品如何用獨特的方式解決人類的需求。這個專案是 google 團隊的成果，旨在讓 uxers 們了解核心 ml 的概念，以及如何用最佳的方式將 ml 整合到 ux 工具帶中，並確保以包容的方式構建 ml 和 ai。
google clips 相機捕捉的父母、孩子和寵物的真實場景
google clips 是一款智慧型相機，設計的初衷是用來捕捉使用者熟悉的人和寵物最真實的時刻。這款相機能夠完全憑藉裝置上的機器智慧型，專注於學習和你在一起度過時光的人或寵物，並能夠理解怎樣拍出漂亮和令人難忘的**。以 google clips 作為案例，我們將回顧三年來這款產品從在裝置上建模、工業設計到使用者介面建立過程中的核心要點， 以及在 ai 驅動產品實踐中以人為本的設計理念。
使用 google clips 可以選擇完美的框架（上圖左側），並儲存為一張靜止影象（上圖右側）。在這個例子中，我把相機夾在籃筐上，捕捉我兒子投籃的瞬間
如果不符合人的需求，即使系統功能再強大，也僅能解決小問題，或者根本解決不了問題。
僅僅讓更多的 uxers 使用 ml 產品是不夠的。讓他們了解某些核心 ml 的概念，理解 ai 及其功能的理念，以最好的效能來構建和維護使用者的信任是至關重要的。
從確定哪些模型對構建有用，到資料收集、注釋、新型原型和測試，ml 生命週期中的每乙個階段都是創新的時機。
以下是為什麼我們認為採用以人為本的理念來構建由 ml 驅動的產品和系統非常重要：
三種以人為中心的設計理念讓 ai 更上一層樓
解決人類真正的需求今年，人們將拍攝大約一萬億張**，這對我們大多數人來說，它們只是乙個不會再去翻閱的**庫而已。新生兒父母尤其如此，他們的生活充滿了人生中的第一次。在那些值得紀念的珍貴時刻，使用者會選擇拿出他們的手機捕捉下這些美好的瞬間。結果，這樣導致他們往往只能通過一方小小的螢幕來**這個世界，而不是用他們所有的感官進行互動。
作為乙個新的父母，你的相簿可能看起來和我的一樣，為了抓拍到完美可愛的表情而進行連續拍攝。
如果我們能夠設計一款產品，能夠幫助我們記錄下我們關心的人的每個瞬間呢？如何我們可以出現在**中，而不是總是在照相機之後呢？如果我們能夠及時拍攝下**，而不必因必須停下來，拿出**，開啟相機，開啟鏡頭而破壞了興致？而且，如果我們能夠讓攝影師在我們身邊捕捉到更多真實的生活時刻，比如我的孩子真實的微笑，應該怎麼辦？這就是我們要解決的問題。
為資訊做引導
當我們開始這項工作的時候，最迫切需要解決的問題是：如果人們拍攝了大量的**，但實際上並不想回頭去管理它們，那麼我們將如何標註這些**呢？這催生了基礎的「hcml exercise」：描述理論上的人類「專家」今天可能執行的任務。這個理論包括兩層含義：首先，人類完不成的任務 ai 也不可能完成；其次，通過深入研究專家的方法，我們可以找到引導訊號的資料收集、標籤和模型架構。
人類無法完成的任務，ai 也無法完成。
我能想到與此最貼近的例子就是婚禮攝影師，所以我開始用乙個非常模糊的招聘資訊成功**一名紀錄片製作人，一名攝影記者和一名美術攝影師來面試並籤了合同，組成團隊來回答這個問題：讓人難忘的時刻是什麼樣的？
建立信任
我們這項工作的出發點，是假設我們可以向模型輸入我們認為漂亮而有趣的素材，而且它知道如何找到更多類似的東西。我們曾經談過關於景深、三分法則、戲劇性照明、講故事等話題，但我從中學到一點，就是永遠不能低估人類運用常識的能力。
這些早期的實驗暴露了技術和方法上的鴻溝，這些差距幫助我們重新評估了這款產品可以實現的目標，以及這項工作的性質。我們把正規化從將 ml 放在顯要地位，轉變為了解到只有在相當簡化的框架下才能有效地學習。基本上，我們正在通過閱讀莎士比亞而不是 go、dog.go! 來教兩歲小孩英語。這就是 ai 這個「龐然大物」的神話對我來說最難對付的地方，即世界上存在一種可以理解所有事物，並可以根據知識進行上下文理解的」智慧型「這種想法。不可能，這離實現還差得很遠。
回歸本源
一致性在所有知識教授過程中都很重要。這就是為什麼我們在教孩子閱讀和說英語時，盡可能花較長時間讓他們理解 o-u-g-h（例如 tough, through, thorough）。與"at"的發音聯絡起來以後，他們就會理解 cat、 bat 和 sat 等單詞發音的一致性。
然而，演算法不會提供這樣的反饋。就演算法而言，除非另有指示，否則所顯示的所有內容都具有相同的價值。對於 clips，這意味著每個示例之間都需要具有一致性。每乙個單獨的框架都需要代表我們正在試圖教授的具體**，而且往往可以教會它需要忽略什麼。
捕捉
我們需要針對以下幾種場景來訓練模型：手擋住鏡頭、快速移動、模糊強度。
構圖
我們還要針對穩定性、銳度和取景構圖來訓練模型。人臉識別模型很容易把處於取景框邊緣的人臉與取景框中間的人臉同等對待。
要想讓模型保持被攝主體的連續性，需要讓主體突出。左上是我的小兒子一直處於取景框中，右上是我的大兒子只有一半時間處在取景框內。
社交基準（social norms）
親密度是攝影的基礎之一。你把相機對準某人，他們做出表情或擺出姿勢，默許你的拍攝，而且你正是通過取景器進行取景構圖的那個人。而如果使用的是自動相機，那麼就需要根據社交線索來判斷被攝主體的親密度，比如你與他們在一起相處時間的長短、他們是否經常出現在相機的取景框內。
編輯
在拍攝**時，多拍幾張是件理所當然的事，也就是要保持多元性。我們會覺得已經拍得夠多了，但在訓練模型時確實需要大量的**。
我們會從三個維度考慮多元性：
視覺：場景中的顏色變化表示環境或活動物體也發生了變化，所以要盡量捕捉到不一樣的瞬間。
人物：場景中的人物是一大群人還是一小群人，抑或是只有乙個人？了解場景中有多少張人臉，避免錯失重要的瞬間。
我把 clips 放在書架上，從上向下拍攝我兒子的活動。相機在很長一段時間內拍攝到的都是相似的內容。要想避免太多不必要的冗餘但又想不錯失重要瞬間，這對於 ux 來說是個不小的挑戰。
信任度和自我效驗
我們在 clips 上投入，並不是因為它具備多麼強大的功能，而是因為它能夠在裝置上進行不外洩隱私的機器學習。相機屬於個人物品，我們竭盡全力來保證裝置和內容最終都只屬於使用者自己。沒有徵得使用者的同意，所有的東西都只會呆在裝置上。
概念設計
在考慮信任度和自我效驗的同時，我們也在考慮如何做好 ui 設計。在剛啟動專案的時候，我們只能自作假設乙個 ai 產品應該是什麼樣子的。
在參考未來科技風格的設計時，很多設計師會想到電影《少數派報告》（minority report）和《銀翼殺手》（blade runner）。但如果真的要像《少數派報告》電影裡那樣向使用者展示 ui，看起來真的很瘋狂：伸開你的手臂，等上兩秒鐘，抓一把空氣，反方向轉動手掌並向右甩。就是這麼簡單！幾乎所有的科幻 ui 都很相似，似乎互動模型一定要與它所在的系統保持步調一致。在設計的早期階段，我們也是這麼想的，但後來我們基於以下幾點原因還是放棄了這種想法：
大部分產品都有一定的學習曲線，而有了 ai 的加入，就更要注重了解使用者的認知。如果使用者對產品感到新奇（圖 a），那麼就著重強調其信任度。如果使用者需要學習使用大量的 ui 元素（圖 b），那麼就確保使用者能夠掌握主要的使用場景。如果產品的功能高度動態化（圖 c），那麼就需要應用使用者熟悉的模式。
硬體、智慧型和內容只屬於你自己
在測試 ai 產品的過程中，我們有乙個重大的發現：在真正成功之前先假裝成功。如果一定要做出選擇，那麼使用使用者真實內容來建立 ux 原型要比使用真實的機器學習模型要有用得多。後者需要更長的時間，而前者能夠讓你了解使用者對產品的期待。
有意圖的設計
傳統的 ai 是要讓機器變得更聰明，而如果我們是以增強人類的能力為目的，那麼就有可能釋放出機器學習更多的潛能。機器學習將成為史無前例的創新工具，幫助我們認識存在於我們自身和世界之中的模式。我們有望通過 ai 來塑造乙個更加人性化的世界，當然，我們會時刻記住根植於心中的理念：找出和解決人類真正的需求，增加人類的價值，為了增強而不是自動化而設計。
ai 的作用不應該只是大海撈針，而是幫助我們撥開雲霧，讓我們自己去發現明月。
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