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揭秘谷歌聊天应用 Allo:用机器学习重塑聊天体验

责任编辑:editor005 作者:Smiletalker |来源:优乐国际  2017-09-28 11:23:43 本文摘自:36kr
  编者按:Allo是 Google 推出的一款拥有 AI 助手功能的聊天应用。Allo能够理解对话记录,提供用户会想采用的回复建议。除了理解对话的语境之外,Allo还能理解你的个人聊天风格,因此可以实现个人定制的聊天回复。Allo背后的是机器学习技术,该应用使用神经网络 Google 歌搜索,让文字聊天更加简单、高效。 揭秘谷歌聊天应用 Allo:用机器学习重塑聊天体验 在手机上聊天不用那么严肃。 你在 LinkedIn 上可能是发了很多给猎头看的内容,你在 Twitter 上发表犀利的观点。至于发短消息,你不会在意标点符号错误和书面语表达。事实上,你会发很多表情。Google 通信应用的首席用户体验设计师 Jason Cornwell 说,这都是因为社交媒体的兴起。 他说:“我们的手机基本上是聊天专用。这是几乎每个人在手机上做的主要活动。” Allo 是Google 在 2016 年推出的移动端聊天应用,该公司试图将机器学习融入聊天应用,让 Allo 更智能,或者至少更好用和更有表现力。机器学习和人工智能正在成为 Google 几乎所有产品的引擎,从 Gmail 的垃圾邮件过滤器到 AlphaGo。 CEO Sundar Pichai 将 Google “人工智能现行”作为公司战略的一部分,Cornwell 的设计团队负责构建“一个手机聊天的应用,但其核心是机器学习” Cornwell 解释说,机器学习如何帮助人们聊天,这是他现在的工作。 Cornwell 在两年前已经接手过类似的设计挑战,由于用户体验导致 Gmail 分支应用程序 Inbox(使用机器学习)来支持其“智能回复”功能。Cornell 表示:“通过 Allo 将智能回复技术带入聊天中是一个明显的扩展,因为”在手机上编辑文本仍然很麻烦“。 现有的预测文本功能和自动填写可以帮助用户更快地输入单个单词,但是仍然需要进行编写。 Allo 的做法旨在完全跨越这一步。 他说:“目标是将其视为更加智能的自动完成功能,以帮助用户说出已经在思考的内容。”他解释说。 这就是 Google 的机器学习功能所在:用户使用 Allo 越多,算法就可以确定你的声音,并生成不相似声音。 此外,Allo 可以学习如何使用不同的收件人进行文字习惯, 不过,用户无法编辑 Allo 的智能回复,这是有目的的:在聊天中,快速回复比完美回复更重要。 智能回复还有一个隐秘的目的:向用户介绍 Google 助手,Allo 内部真正大脑,以及该公司新的 Google 家居智能音箱。如果您曾经被迫为了去 Google 搜索什么东西,而从聊天应用中退出,比如搜索将与朋友会面的餐厅的位置,或是计划与亲人一起度假的航班价格,你就会明白智能助理的吸引力。在 Allo 中,你可以使用自然语言向 Google 发送查询,就像和另一个人聊天一样。这种用户体验是真实的对话,并且它是如此无缝,新手甚至可能意识不到他们正在使用这种单独和复杂的技术产品。 (为了帮助鼓励用户进行实验和发现更多的功能,智能回复提供了一个按钮来点击在 Allo 聊天窗口中调用助理。) Allo 以一种谨慎的方式鼓励用户和Google 语音助手进行互动。“当你与 Allo 的助手聊天时,我们也会提示用户提出下一个问题,如果你询问山景的天气,助理将提供当天的天气,然后提供更多具体的短语,你可以点击类似“这个周末怎么样?”这样的问题,Cornwell 解释道。 “我们发现,当人们第一次使用助理时,他们会特别设计出自己的问题,以获得他们想要的确切答案,类似于在 Google 搜索中输入查询。但是我们希望帮助人们学习不仅可以提出问题,而且还可以与他们的助手进行更多的交谈。“用户与助手之间的关系越自然,越有可能会与不依赖打字或屏幕的辅助增强产品进行互动,如使用 Google Home 智能音响。 但是,Allo 最有想象力的融合了机器学习,在2017 年作为一个额外的功能推出,并不是帮助用户更快地做出反应或者完成任务。 而是帮助用户展现更好的自拍。 只需在 Allo 中拍摄一张自己的照片,几秒钟内,Google 的机器学习功能将其转换成一套 24 张的“自拍表情包”:可爱的卡通肖像(由拉马尔·阿布拉姆斯创作,卡通网络的故事板艺术家), Cornwell 说:“聊天的一个组成部分是关于身份,以及你如何看待自己 。” Bitmoji 是 Snapchat 上很受欢迎的第三方聊天插件,可让用户把自己设定的形象化身成表情图片,但必须手动操作。Allo 的自动化版本可以说是与 Bitmoji 的相似度非常接近。根据 Cornwell 的说法,这是设计的。 “即使算法是完美的,人们对[自拍表情]也不会感觉很好,除非他们可以加入个人化的东西,”他解释说。换句话说,可以调整表情。 Cornwell 做了一个类比,即时的蛋糕粉 20 世纪 50 年代就已经诞生,但人们还是喜欢烹饪的感觉,喜欢使用新鲜的鸡蛋。在机器学习中,他解释说,“设计人员需要回答一个关键问题:我们为用户自动完成哪些工作,用户需要做哪些工作才能对最终结果感觉良好?” 事实上,Allo 提供了足够的组合(具体的数字大约为 563 万亿),你可以自定义你的自拍贴纸直到永远。 但是真正最重要的是“头发”,Cornwell 说。 “这是使人们觉得自己在屏幕上看到真实自己的最关键的功能之一”,或者至少是他们希望别人看到的自己。 这是真的:当我测试一个自拍贴纸,我的机器学习生成的卡通头发比真实的东西看起来更好。 随着 Cornwell 及其团队继续扩展 Allo 的功能,该应用程序仅占 iMessage 和 Facebook Messenger 拥有的用户群体的一小部分,他了解到,在发消息时,重要的不仅仅是输入的内容,而是颜值。 原文链接:https://www.fastcodesign.com/90138040/inside-googles-quest-to-reinvent-chat-with-machine-learning
关键字:Allo 谷歌 机器学习 本文摘自:36kr
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