챗봇이 학습하는 방법

우리는 cxpartners의 공동 창립자이자 CEO 인 Giles Colborne을 만났습니다. 세계 최고의 독립 경험 디자인 컨설팅 업체 중 하나 인 Colborne은 간단하고 사용 가능, 특히 인터랙션 디자이너를 겨냥한 단순성에 관한 책.

챗봇 과대 광고 후 무엇이 남을까요? 누구 / 무엇이 살아남 을까요?

Giles Colborne : 과대 광고의 문제는 사람들로 하여금 그것이 좋은지 아닌지를 구별하지 않고 물건을 내놓도록 유도하고, 사람들이 무엇이든 가능하다고 가정하도록 유도하여 과격하게 도달한다는 것입니다. 새로운 기술이나 신기술에 대해서도 마찬가지입니다.

따라서 과대 광고가 끝난 후에는 더 복잡한 경험을 천천히 구축하는 몇 가지 훌륭하고 견고하며 단순하며 강력한 예제와 패턴이 나타날 것으로 예상합니다. 과대 광고를 듣고 꿈을 꾸는 것은 멋지지만, 사람들이 의지 할 수있는 시스템을 구축하고 있다면 단순하고 기능적인 일을하는 것을 두려워해서는 안됩니다.

기계 학습에 의존하는 시스템 (많은 자연어 인터페이스가 기계 학습에 의존 함)을 사용하면 빅 데이터 세트를 가진 사람들이 유리할 것이라고 생각합니다. 이것이 플랫폼 고정으로 바뀌지 않기를 바랍니다.

소비자 인터넷의 초기에는 누구나 사용할 수있는 개방형 사양이있는 웹 덕분에 플랫폼 고정을 피했습니다. 이번에는 이와 같은 일이 발생하는 것을보기가 어렵습니다. 법률이 작동해야 할 수도 있습니다. 그러나 그 모든 것은 아마 아직 몇 년이 남았습니다.

• 챗봇 경험을 디자인하는 방법

챗봇과 대화 형 UI의 이점은 무엇입니까?

GC : 먼저, 챗봇과 대화 형 UI와 전체 자연어 인터페이스 (NLI)를 구분해야합니다. 챗봇은 전화선에서 음성 통화를 정렬하는 끔찍한 IVR 시스템 ( "잔액 문의 1 번, 고객 서비스 2 번 등")과 같이 가능한 여러 답변 중에서 선택하도록 사용자에게 요청합니다. NLI를 사용하면 언어로 응답을 입력 한 다음 그에 따라 응답 할 수 있습니다. 저는 NLI에 더 관심이 있고 그것이 제 초점입니다.

NLI에 대해 제가 좋아하는 점은 배울 사용자 인터페이스가 거의 없다는 것입니다. Facebook Messenger와 같은 앱은 오늘날 스마트 폰에서 가장 일반적으로 사용되는 앱 중 하나입니다. 사용자 인터페이스는 간단하고 그 뒤에 숨겨진 아이디어는 이해하기 쉽습니다. 따라서 익숙하고 널리 사용되는 인터페이스 위에 서비스를 구축하는 것은 좋은 생각처럼 보입니다. 서비스 자체가 사용하기 쉬운 한.

또한 SMS와 같이 매우 기본적인 인터페이스를 구축 할 수 있다면 Facebook Messenger, WhatsApp 또는 기타 채팅 플랫폼에서 작동하므로 도달 범위를 확장 할 수 있다는 약속이 있습니다.

젊은 청중을 볼수록 채팅 유형 서비스에 대한 선호도가 높아집니다. 그들은 소셜 미디어와 함께 성장했으며 전화 나 이메일보다는 이러한 유형의 서비스와 상호 작용하는 것을 선호하는 것 같습니다. 하지만 물론 이것은 시각 또는 청각 장애가있는 사람들이 본질적으로 액세스 할 수 있고 모든 연령대의 사용자가 쉽게 이해할 수있는 인터페이스입니다.

하지만 저를 매료시키는 것은 자연어 인터페이스가 더 인간적인 느낌을주는 시스템을 설계 할 수 있다는 것입니다. 인간의 대화에는 그래픽 사용자 인터페이스가 어려움을 겪는 흥미로운 특성이 많이 있습니다.

예를 들어 어떤 사람에게 항공권과 같은 것을 찾는 데 도움을 요청하는 경우 매우 모호한 설명으로 시작하여 몇 가지 좋은 선택에 천천히 집중합니다. 지금은 패싯 검색 인터페이스에서 그렇게 할 수 있지만 사람들은 특히 작은 화면에서 효과적으로 사용하기 위해 애 쓰고 있습니다. 작은 화면에서 얻는 경향이있는 것은 일련의 메뉴입니다. 투박하거나 혼란 스러울 수 있습니다. 자연어 인터페이스는이를 우회 할 수 있습니다.

마지막으로 차세대 컴퓨팅은 노트북이나 휴대 전화가 아니라 사용자를 알고 상호 작용하는 스마트 기기로 가득 찬 환경에 대한 것입니다. 모든 기기에 터치 스크린이 있거나 스마트 폰의 각 기기에 앱이있는 것은 아닙니다. 자신을 알고 쉽게 의사 소통 할 수있는 공통 인터페이스를 원합니다. 이것이 NLI와 인공 지능 기술이 차세대 사용자 경험에서 중요한 역할을한다고 생각하는 이유입니다.

대화 형 인터페이스의 함정에는 어떤 것이 있으며이를 어떻게 피할 수 있습니까?

GC : 가장 큰 함정은 순서도처럼 보이는 대화를 만드는 데 있다고 생각합니다. 대화가 세부적으로 매핑되는 대화입니다. 실제로 대화는 다소 모호하고 오싹합니다. 세부적으로 매핑하려고하면 복잡성을 놓치거나 해당 IVR 시스템 중 다른 하나를 생성 할뿐입니다.

예를 들어, 누군가에게 이름을 물으면 한 사람은 직함을 포함한 전체 이름을 제공하고 다른 사람은 이름 만 제공 할 수 있습니다. 당신은 그들이 그렇게하도록 한 다음, 누락 된 세부 사항을 위해 돌아와야합니다. 그것은 오류가 아니라 질문에 답하는 다른 방법 일뿐입니다.

사용자 경험을 향상시키기 위해 봇을 어떻게 개선 할 수 있습니까?

GC : 특히 음성 시스템을 사용하는 사람들의 말을들을 때 대부분의 대화는 사용자가 질문하는 방법을 파악하고 시스템이 할 수있는 것과 할 수없는 것을 배우는 것입니다. 대부분의 NLI는 이러한 상황을 처리하는 데 끔찍한 일을한다고 생각합니다.

예를 들어 음성 어시스턴트에게 '보헤미안 랩소디'와 같은 노래를 재생 해달라고 요청했는데 이름이 틀려서 '엄마, 방금 남자를 죽였습니다'라고 부른다고 가정 해 보겠습니다. 사용자의 관점에서 그리고 사람이 듣고있는 사람은 유효하고 유용한 요청을했습니다. 그러나 대부분의 음성 도우미는 제목을 맞추지 못하고 포기하고 사용자는 다시 원점으로 돌아갑니다.

이런 일은 항상 음성 비서와 함께 발생하지만 인간은 주어진 정보를 사용하여 '누군지 기억할 수 있습니까?'또는 '그게 제목이나 대사입니까?'와 같은 합리적인 후속 질문을하려고합니다. 노래에서? '. 이러한 시스템을 견딜 수있게 만들려면 시스템이 이해하지 못할 때 어떻게 대응해야하는지 생각하는 데 더 많은 시간을 할애해야합니다.

문제를 해결하는 챗봇 또는 대화 형 UI의 특징은 무엇입니까?

GC : 최고의 대화 형 UI와 챗봇은 많은 일을하지 않습니다. 예를 들어 운전 중일 때 스마트 폰에 집으로가는 길을 알려달라고 요청할 때 '대화'가 많지 않습니다. 사실 짧을수록 좋습니다. 그러나 최소한의 입력으로 많은 출력 (한 시간 분량의 운전 지침)을 얻습니다 ( '집으로가는 길 찾기'). 그리고 스마트 폰은 빈칸을 채우기 위해 많은 문맥 데이터를 사용하기 때문에 입력이 최소화됩니다. 운전 경로를 의미한다고 가정하고 GPS에서 현재 위치를 가져오고 스마트 폰 설정에서 집 주소를 찾습니다.

대화를 짧게 유지하고, 상황에 맞는 데이터를 활용하고, 최소한의 입력으로 최대의 출력을 제공하는 것입니다.

대화 형 디자인은 다음에 어디로 갈까요? 

GC : 지금 많은 흥미로운 일들이 일어나고 있습니다. 방에있는 사람들을 구분하는 음성 비서와 정보 교환뿐만 아니라 대화의 감정적 저류를 관리하는 음성 비서가 있습니다.

또한 디자이너가 복잡한 기능에 더 쉽게 액세스 할 수있게 해주는 도구와 음성과 영상을 혼합하는 인터페이스도 있습니다 (예를 들어 가상 여행사 직원과 대화 할 때 여행 일정이 쌓이는 것을 볼 수 있습니다). 흥미 진진한 시간입니다.