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分享 开发成功人工智能应用程序的秘诀

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人工智能和语音识别行业正在快速增长。 根据知名市场研究分析公司Gartner发布的行业报告,到2020年,85%的客户服务交互将不需要人工支持。 这意味着到那时,我们将能够教会机器使用逻辑解决方案来解释数据。 。

支持人工智能技术的App应用将使人们的生活更加便捷,但问题是,如何开发这样的App应用? 为了回答这个问题,我们采访了一些利用人工智能技术并取得成功的应用创始人。

我们来看看他们是怎么说的:

1.提供可以形成习惯的用户体验,因为这是非常有价值的

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Nathan Benaich是Playfair Capital的知名风险投资人,专注于数据科学、机器学习和用户体验领域的科技公司。

一款由人工智能驱动的优秀应用程序应该让用户眼花缭乱,并给他们带来前所未有的体验。 以 Google Photos 为例,它可以匹配搜索查询来检索图像; SwiftKey,可以预测用户接下来要输入的文本; 以及特斯拉的自动驾驶仪,它能够接管驾驶员驾驶汽车的职责。 。 这些产品给用户带来惊喜感,这种独特的感觉会逐渐成为用户的使用习惯,因为它非常有价值。

2.你的算法解决方案应该是对用户“不可见”甚至无关的。

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Shivon A. Zilis,Bloomberg Beta 风险合伙人,人工智能公司 OpenAI 企业顾问

您必须记住两件事:

– 你的算法是“解决问题第一”吗? 你的算法解决方案应该是“不可见的”,甚至与用户无关。 您的应用需要帮助用户轻松解决问题并让他们变得更好。

– 您的应用程序今天足够有用吗? 以即时通讯应用程序为例。 它在当今时代非常有用,而且随着时间的推移它也会变得越来越好。 这就是为什么许多人工智能都是从聊天机器人开始的。 。 如果开发人员能够将这一想法引入人工智能应用程序开发并创建正确的用户反馈循环,那么随着时间的推移,数据收集将得到极大的改善。

3.最好的人工智能会从用户的角度完成任务。

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Dennis R. Mortensen,x.ai 创始人兼首席执行官

最好的人工智能产品可以让用户变得更有能力,最好的人工智能会从用户的角度完成一项任务; 要做到这一点,用户需要做尽可能少的操作,这是真正的全自动智能技术。

人工智能软件或虚拟助手允许人们使用自然语言进行交流非常重要。 如果要求用户适应机器语法,改变说话方式或文字输入方式,体验和效果都会变得很差。 当然,要求用户进行过多的手动操作并不是一个好主意,因此人工智能应用程序需要尽可能避免用户的手动操作。

在交互的另一端,让人工智能的反应看起来自然也很重要。 在x.ai App上,我们的目标是让用户感觉他们不是在与人工智能助理交流。 当我们刚开始构建人工智能个人助理艾米·英格拉姆时,我们发现很多同行都无法做到这一点,因此我们决定创建一个新的工作角色——人工智能交互设计师——主要负责开发艾米的角色。 确保她的话连贯。 我们的用户非常喜欢Amy,知道她效率很高,但用户真正爱上Amy的主要原因是她真的很像一个人。 许多与她交流的人甚至没有意识到她是一个人工智能。 。

4.人工智能的真正力量应该是增强和增强人类的能力

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曼努埃尔·埃伯特 (Manuel Ebert),summer.ai 创始合伙人

我想谈谈构建一个好的人工智能应用程序不能做什么:现在打开聊天机器人窗口并点一份墨西哥卷饼餐很容易。 但人工智能真正的力量应该是增强和增强人类的能力,比如智能蒸汽挖掘机。 一款优秀的人工智能App不仅可以帮助用户更快地完成工作,还可以让他们完成以前做不到的事情; 用户买不起的东西。 人工智能可以成为我们的私人旅行助理、造型师、营养师、律师、教练和财务顾问。

5. 在最好的人工智能应用程序中,技术不仅出现在你面前,而且融入到体验中。

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Raj Singh,被 Salesforce 收购的 Tempo.ai 联合创始人兼首席执行官

在最好的人工智能应用程序中,技术不仅仅出现在您面前,而且还融入到体验中。 我认为 Google Photos 是一个非常棒的应用程序。 作为一项计算机视觉技术,它在不忽视用户体验的情况下完美展现了人工智能的魅力。

6. 创业者在应用程序中添加人工智能技术时必须遵循80/20原则。

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Rob McInerney 博士,Intelligent Layer 联合创始人兼首席执行官

对于想要将人工智能技术添加到应用程序中的企业家,我可以给出的建议是遵循 80/20 原则,并学习如何管理不确定性。

在使用人工智能技术时,我们很容易担心每一个可能的输入都会出现问题。 然而现实中,人工智能给用户带来的大部分价值往往是为他们解决一个小问题,并且很好地解决一些问题。 在智能层,我们花费大量时间和精力分析用户行为,识别用户最常见的行为,以了解机器学习技术应该用在哪里。

我们也很难管理所谓的不确定性,这意味着我们的算法知道它们处于某些领域,或者它们对某些问题没有太多经验并且不擅长解决它们——并且它们需要人类需要帮助来应对问题。 然而,人工智能的最终目标是为用户提供更令人满意的现实生活体验。

7. 预测产品中尚不存在但用户将来可能会喜欢的一些内容。

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Xavier Amatriain,知名问答网站 Quora 工程副总裁、Netflix 前研究/工程主管、机器学习专家

在接受采访时,Xavier Amatriain 解释了机器学习在产品开发中的关键要素,也表达了他如何看待一款优秀的人工智能应用:

即使只是查看数据或一些未来的假设想法也可以帮助您优化产品,也可以让您探索什么可以帮助您的公司(业务)。

您可以非常“极端”地思考并预测现在不存在但您的用户可能喜欢的东西。

这实际上就是 Netflix 所做的。 他们想要预测用户现在最想看的电影,即使你从未看过。 所以,通过关注数据,它可以帮助你更好地理解假设的内容,也可以让你“看到”当前不存在的东西。