人工智能发展至今，实际上还没有产生真正有代表性的产品。 目前的人工智能行业基本都是以项目的形式进行，这与外包非常相似。 对于个人消费者来说，提供解决具体问题的技术方案可能还很遥远。 最近最热门的产品或许就是智能音箱了。 应该说，智能音箱是针对入口的产品。 未来，人工智能将是下一代互联网技术。 在此基础上，与基于当前互联网技术的产品相比，基于人工智能的产品在交互方面将从GUI（图形用户界面）过渡到CUI。 （对话式用户界面）。 由于NLP（自然语言处理）还没有真正的突破，很多所谓的语音助手都非常平庸。 过去几年，人们很容易认为“人工智能”=“语音助手”，但事实却远非如此。

从历史上看，一种新的交互方式要被人们接受，需要一个“跨越鸿沟”的过程。 我们先不说遥远的代码界面到图形界面，我们来谈谈近年来的触摸屏技术。 一开始，手机配备的是触摸屏，是电阻式触摸屏，只支持单点触摸。 人们对触摸屏功能的理解是“手写”，直到iPhone的出现。 然而iPhone的出现，虽然是多点触控的电容触摸屏，却让iPhone的大屏交互变得流行起来，而大量第三方应用的出现，也终于淘汰了键盘。 现在人们已经习惯了下拉任务栏、滑动侧边栏等交互，基于多点触控的移动互联网产品的交互设计也有了规范和方法论。

西里

回顾现在的CUI，它与单点触控的触摸屏非常相似。 大多数人对它的理解还停留在“查天气”、“讲笑话”的阶段。 或者只是某些操作的某种替代，比如对语音助手说：“打开QQ”。 NLP技术将打破这种认识，重新建立一套新的交互技术。 虽然还不成熟，但我相信已经不远了。

我们先来看看目前的CUI类型。 本文将逐步介绍它们。 最后我们来说说人工智能产品要达到什么样的状态才能真正被消费者接受。

1. 单轮问答

单轮问答是目前基本上会话机器人的主要功能。 它是传统常见问题解答的演变形式。 即用户输入，机器检索，然后给出最有可能的答案。 从用户的角度来看，其实很难发现不同机器人之间的差异。 事实上，单轮问答的发展已经经历了几个阶段，其背后的技术实际上已经取得了很多突破。

1）关键词搜索

也就是说，原理是用户输入一个问题，机器找出用户输入的关键词，然后去数据库检索与关键词相关的信息，并将可能的信息推送给用户。

机器人：您好，请问有什么可以帮您的吗？

用户：福建有包邮吗？

机器人：已为您找到以下信息。 您可以点击标题查看相关信息。

1. 包邮区域说明

2. 不包邮地区加邮费说明

2）自然语言处理

也就是说，机器人使用自然语言处理将用户的输入分解为结构化语义。 例如，在上面的问答中，用户询问“您想要包邮到福建吗？” 经过自然语言处理后，可以分析为：地区=福建； 问题=免运费，后台写上地区参数和具体问题的API接口，可以直接为用户返回答案。

机器人：您好，请问有什么可以帮您的吗？

用户：福建有包邮吗？

机器人：是的，免费送货。

二、多轮问答

其实多轮问答的概念很容易理解，因为我们可以看到，在单轮问答的情况下，用户问，机器回答，机器只会给出一个答案.如果你想进一步询问，例如

用户：福建有包邮吗？

机器人：是的，免费送货。

网友：广东呢？

机器人：？ ？ ？ ？

是的，因为信息不完整，机器人完全陷入了混乱。 于是多轮对话就出现了。 多轮对话比单轮对话复杂得多。 与单轮对话相比，在多轮对话中，机器需要跟踪对话的状态。 在多轮对话中，用户目标经常发生变化。 如果用传统的if then逻辑来设计，如果if的范围没有涵盖所有可能的情况，基本上不会有什么好的体验，而且显得很傻瓜。

目前的实现是以概率的形式。 机器人结合上下文来计算可能答案的概率分布，所以实际上多轮对话的跟踪就是对用户目标概率分布的跟踪。 同时，当用户的目标不够明确时，引入机器通过查询、确认的机制帮助用户完善用户的目标，最终实现目标。 基于这样的多轮对话，CUI就更有价值。

例如，用户目标：购买明天从厦门到北京最便宜的机票。

在图形用户界面下：

打开N个应用程序，输入厦门、北京、明天，按价格排序，比较、选择、下单。

需要 10 分钟。

在 CUI 下：

机器人：我能帮你什么忙吗？

用户：购买厦门至北京最便宜的机票。

机器人：几点了？

用户：明天。

机器人：对比xxx和xxx的信息后，我们将为您找到最便宜的机票，即xxx元。 你想买吗？

用户：是的。

机器人：我已经为您购买了明天从厦门到北京的机票，价格xxx，出发时间16:00。

需要 1 分钟。

3、情感互动

情感交互相当于GUI的UI。 一个好的UI会赏心悦目，也可能成为产品的一个卖点。 在CUI中，情感交互其实就相当于UI，能够给人一种舒服的感觉。 当然，它必须满足用户的目标。 事实上，前几轮对话可能更多是关于技术的，或许AI产品的产品经理应该更关注这一点。 在技术能够满足用户需求的前提下，通过情感交互来保证更好的用户体验，提高产品的粘性。 （这可能与互联网产品有更多关系）

这方面其实还有很多可以优化和考虑的地方。 如果处理不当，可能会出现以下情况：

机器人：我能帮你什么忙吗？

用户：购买厦门至北京最便宜的机票。

机器人：为什么你要最便宜的？ 你不是最近才发工资吗？ 233333

用户：！ ！ ！ （不按要求算了，还是窃取我的隐私！）

因此，也许在互联网产品中，PM需要思考的是如何发现用户的真实需求，而在AI产品中，用户的需求往往会直接告诉你，所以AI PM应该更懂人文，才能让产品更加真实。 “人性化”。

如果你多往人文方向思考，你会发现很多有趣的东西。 人与人之间最后重要的是把握一个“度”。 西方将人与人之间最舒适的距离定义为1.2米，而东方则讲究“和”字。 如何界定人与机器之间的距离？

例如，基于人工智能的客服产品为企业客户解答问题。 我们知道客服有一个重要的任务，就是引导转化，最终促成交易。 人与人之间难免存在一些独特的“礼节”。 一般来说，人工客服往往处于多线程状态，导致部分客户抱怨响应慢、态度差。 人都是情绪化的，一旦和顾客吵架了，基本上就完事了。 但机器没有情感，即使被顾客骂也不会报复。 说白了就是“可控”。

有些顾客会和机器人聊天，那么在决策方面，机器人是应该不厌其烦地和顾客聊天，还是告诉顾客，我是客服，我能帮你什么忙呢？

从战略上来说，目前确实没有什么好的方法论。 仍有待进一步探索。

相关术语解释：

CUI 对话式用户界面

GUI图形用户界面

NLP 自然语言处理

UI用户界面